在 plt.hist() 方法中，stacked=True 可以帮助获取条形的高度总和为 1。步骤创建数字列表。使用 plt.hist()，我们可以绘制直方图。stacked : bool，默认值：False如果为“True”，则多个数据相互叠加如果 ``False`` 多个数据并排排列，如果 histtype 为 'bar'，或者如果 histtype 为 'step'，则相互叠加。density : bool，默认值：False如果为“True”，则绘制并返回概率密度：每个 bin 将显示 bin 的原始计数除以总计数 *和 bin 宽度*。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例from ... 阅读更多

在此程序中，我们将元素追加到 Pandas 系列中。我们将为此任务使用 append() 函数。请注意，我们只能将系列或系列的列表/元组追加到现有系列中。算法步骤 1：定义 Pandas 系列 s1。步骤 2：定义另一个系列 s2。步骤 3：将 s2 追加到 s1。步骤 4：打印最终追加的系列。示例代码import pandas as pd s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50]) s2 = pd.Series([11, 22, 33, 44, 55]) print("S1:", s1) print("S2:", s2) appended_series = s1.append(s2) print("追加后的最终系列：", appended_series)输出S1: 0    10 1    20 ... 阅读更多

使用 Pandas，我们可以创建一个包含时间和速度的数据框，然后，我们可以使用数据框获取所需的绘图。步骤使用默认 BitGenerator (PCG64) 构造一个新的生成器。使用 Pandas 获取固定频率的 DatetimeIndex。从“2020-01-01”到“2021-01-01”。从对数正态分布中抽取样本。使用上述数据制作数据框。使用 panda 数据框创建绘图，figsize = (10, 5)。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt rng = np.random.default_rng(seed=1) date_day = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2021-01-01', freq='D') traffic = rng.lognormal(sigma=2, size=date_day.size) df_day = pd.DataFrame(dict(speed=[pow(2, -i) for ... 阅读更多

在这个问题中，我们必须对 Pandas 系列进行排序。我们将定义一个未排序的 pandas 系列，并使用 Pandas 库中的 sort_values() 函数对其进行排序。算法步骤 1：定义 Pandas 系列。步骤 2：使用 sort_values() 函数对系列进行排序。步骤 3：打印排序后的系列。示例代码import pandas as pd panda_series = pd.Series([18, 15, 66, 92, 55, 989]) print("未排序的 Pandas 系列：", panda_series) panda_series_sorted = panda_series.sort_values(ascending = True) print("排序后的 Pandas 系列：", panda_series_sorted)输出未排序的 Pandas 系列： 0     18 1     15 2     66 3     92 4     55 5   ... 阅读更多

这是一个简单的程序，我们需要反转 numpy 数组。我们将为此使用 numpy.flip() 函数。算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：使用 numpy.array() 定义 numpy 数组。步骤 3：使用 numpy.flip() 函数反转数组。步骤 4：打印数组。示例代码import numpy as np arr = np.array([10,20,30,40,50]) print("原始数组：", arr) arr_reversed = np.flip(arr) print("反转后的数组：", arr_reversed)输出原始数组：[10 20 30 40 50] 反转后的数组：[50 40 30 20 10]

首先，我们可以创建一个包含一些 np.nan 值的数组矩阵，并使用 imshow 方法为该矩阵创建图表。步骤创建一个新的图形，或激活一个现有的图形。将 `~.axes.Axes` 添加到图形中作为子图排列的一部分，nrows = 1，ncols = 1，index = 1。使用 np.nan 创建一个 2D 数组。将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上。使用 draw() 方法，该方法在给定位置绘制图形。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt f = plt.figure() ax = f.add_subplot(111) a = ... 阅读更多

要将矩阵中的行值转换为行百分比，我们可以找到行和并将每个行值除以该和。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，那么我们可以使用命令round((M/rowSums(M))*100,2)将 M 中的行值转换为行百分比示例考虑以下矩阵 -  实时演示M1

要获取 axes 实例，我们将使用 subplots() 方法。步骤制作年份列表。制作这些年份的人口列表。使用 np.arrange(len(years)) 方法获取标签数量。设置条形的宽度。使用 subplots() 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。使用 set_ylabel() 设置图形的 Y 轴标签。使用 set_title() 方法设置图形的标题。使用 set_xticks 方法设置 x 轴刻度，使用步骤 3 中创建的 x。使用 set_xticklabels 方法设置 xtick_labels，使用 years 数据。使用 plt.show() 方法显示图形。示例from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np ... 阅读更多

每当创建 Y 值列表时，我们都会将这些数据集转换为一个新列表，其中包含给定列表的天花板值和地板值。然后，我们可以为新列表数据绘制图形。步骤获取输入列表。在输入列表中查找最小值和最大值（步骤 1）。在最小值和最大值之间创建一个范围（步骤 2）。使用新列表获取或设置 Y 轴的当前刻度位置和标签。使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。为轴设置标题。要显示图形，我们可以使用 ... 阅读更多

pylab 是一个模块，它在一个命名空间中导入 matplotlib.pyplot（用于绘图）和 numpy（用于数学和数组操作）。虽然许多示例使用 pylab，但它不再推荐。对于非交互式绘图，建议使用 pyplot 创建图形，然后使用 OO 接口进行绘图。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2, 100) plt.plot(x, x, label='linear') plt.plot(x, x**2, label='quadratic') plt.plot(x, x**3, label='cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title("简单绘图") plt.legend() plt.show()输出