pandas plot和matplotlib的区别(pandas中的plot函数)48

作者 : 慕源网 本文共1163个字,预计阅读时间需要3分钟 发布时间: 2021-12-10 共234人阅读

pandas plot和matplotlib的区别

  • Pandas 3D dataframe 使用 plot() 函数制作美观的图变得非常简单。
  • matplotlib是python绘图中应用最广泛的组件,可以绘制多种图形:散点图、线条图、条形图、等高线图、灰度图、饼状图、量场图、极轴图、3D图等。

本文是Python Pandas教程系列的一部分,您可以点击Python Pandas使用教程查看所有。

pandas中的plot函数语法和参数:

import matplotlib.pyplot as plt
df.plot(x="....", y="....", z="....")
plt.show()

plot()函数用于在图中绘制点(标记)。

默认情况下,plot()函数在点到点之间画一条线。

该函数具有用于在图中指定点的参数。

参数1是一个数组,其中包含x轴上的点。

参数2是一个包含y轴上的点的数组。

pandas plot和matplotlib的区别(pandas中的plot函数)48

Pandas 3D DataFrame 如何工作?

现在我们看到一个 3D DataFrame 如何在 Pandas 中工作的例子。

代码:

import pandas as pd
import matpolib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from pandas import DataFrame
fig = plt.figure()
fig = plt.figure(figsize = (12, 8), dpi=80)
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
pnt3d = ax.scatter3D(data_with_dummies_without_2017 ['Year'],data_with_dummies_without_2017 ['Machine'], data_with_dummies_without_2017['Grinding_Volume'],c=data_with_dummies_without_2017['Grinding_Volume'])
cbar=plt.colorbar(pnt3d)
cbar.set_label("Grinding Volume (cm3)")
fig.set_facecolor('white')
ax.set_facecolor('white')
plt.xticks(np.arange(2018, 2021, 1))
plt.yticks(np.arange(1,3,1))
ax.set_xlabel('Year')
ax.set_ylabel('Machine')
ax.set_zlabel('Grinding Volume (cm3)')
plt.show()

输出:

pandas plot和matplotlib的区别(pandas中的plot函数)48

总结

这是 Pandas 3D DataFrame 的指南。这里我们讨论 pandas中的plot函数的定义和如何工作?

 


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