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  1. Matplotlib 折线图plot()所有用法详解

  2. 散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形。其中，折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系，最适合用于显示随着时间而变化的连续数据，同时还可以看出数量的差异，增长情况。 Matplotlib 中绘制散点图的函数为 plot() ，使用语法如下：matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 常用参数及说明： 参数 接收值 说明 默认值 x，y array 表示 x 轴与 y 轴对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：100kb
    • 提供者：weixin_38687277

  1. Python读取多列数据以及用matplotlib制作图表方法实例

  2. 多列数据的读入以及处理 这次我们用到的数据是煤炭5500周价格的最高价和最低价。左侧为价格的数据表格，右侧为日期。 一、导入数据 这里我们就直接跳过讲解，如有不懂的，详见上一篇博客。见代码。 import matplotlib.pyplot as plt import re plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正负号 # 导入数据，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：402kb
    • 提供者：weixin_38644141

  1. Python 入门 matplotlib数据可视化基础【二】

  2. Python 入门 matplotlib数据可视化基础【二】分析特征之间的关系【散点&折线图】绘制散点图适用场景scatter函数绘制折线图plot函数综合实现 分析特征之间的关系【散点&折线图】 绘制散点图 适用场景 散点图是以一个特征为横坐标，另一个特征为纵坐标，利用坐标点的分布形态反映特征间的统计关系的一种图形。 可以提供两类关键信息： 1）特征之间是否存在数值或者数量的关联趋势，若存在，是线性的还是非线性的 2）找到异常值。 3）散点图可以通过散点的疏密程度和变化趋势表示两个特征的数据量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38686153

  1. Hawaii_WeatherStation_Analysis-源码

  2. 夏威夷气象站分析 根据天气数据计划下一次夏威夷度假！ 使用上面的station_analysis文件，您可以使用SQLAlchemy ORM查询，Pandas和Matplotlib进行一些基本分析。 分析包括调查数据集最近12个月的降水，已记录温度频率的气象站水位视图以及数据集中最近12个月最活跃的气象站的温度变化。 使用上面的app.py文件，您可以执行与前面提到的类似的查询，并通过Flask API返回结果。 通过使用感兴趣的日期（日期格式：“ YYYY-MM-DD”）修改网址，您可以使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：229kb
    • 提供者：weixin_42110038

  1. 算法交易：使用机器学习进行算法交易-源码

  2. 算法交易 该机器学习算法是使用Python 3和带有决策树分类器的scikit-learn构建的。 该程序使用Google Finance API和熊猫收集股票数据。 数据使用matplotlib进行说明。 红线表示当我们不持有股票时的股价走势，绿线表示当我们持有股票时的股价走势。 蓝线表示一段时间内的现金水平，我们从100美元开始（因此，在这种情况下，我们也可以将其解释为股票的百分比回报率）。 预期现金价值是我们在整个期间内简单持有股票所获得的回报。 绩效是现金价值与预期现金价值之间的比率，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：169kb
    • 提供者：weixin_42112685

  1. 如何基于pandas读取csv后合并两个股票

  2. 最近在研究螺纹钢与铁矿石的比价变化，所以用python写个代码分析一下。 数据文件： 数据下载自网络。 代码： 中间有些没用的，看官们请忽略，那是我从另一个文件直接复制来的，后面要plt出图的。 今天的文章只讲两个DataFrame如何连接到一起，相当于SQL的left-join ,或者update A left join B ON key1=key2。 控制台输出： 好了， 数据已经按日期关联到一起，后面就简单了，准备用matplotlib画3条拆线，观察历史相关性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：219kb
    • 提供者：weixin_38520046

  1. Python数据挖掘基础(一)：Matplotlib

  2. 目录1. 绘制折线图2. 绘制柱状图3. 绘制直方图4. 绘制饼图5. 解决中文乱码问题5.1 windows版5.2 Mac版 1. 绘制折线图 折线图将值标注成点，并通过直线将这些点按照某种顺序连接起来形成的图。场景：数据在一个有序的因变量上的变化，它的特点是反应事物随类别而变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、增减的规律、峰值等特征。优点： 能很好的展现沿某个维度的变化趋势 能比较多组数据在同一个维度上的趋势 适合展现较大数据集 需求1: 画出厦门及北京两个城市11点到12点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_38548589