Python数据分析之matplotlib(一)

简介: import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineyears = [2010,2011,2012,2013,2014,20...
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
years = [2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
GDPs = [256,289,302,356,389,400,402,436]
plt.plot(years,GDPs,color='green',marker='o',linestyle='solid')
plt.title('小试牛刀')
plt.ylabel('gdp')
img_5fbabb5717f7db3f0c755920a5d75d3b.png
plt.bar(years,GDPs)
img_de04d1d400c3cc55f9e840a83f64e8db.png
plt.scatter(years,GDPs)
3629157-518ff569d807422f.jpg
相关文章
|
1天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
如何利用Python中的Pandas库进行数据分析和可视化
Python的Pandas库是一种功能强大的工具,可以用于数据分析和处理。本文将介绍如何使用Pandas库进行数据分析和可视化,包括数据导入、清洗、转换以及基本的统计分析和图表绘制。通过学习本文,读者将能够掌握利用Python中的Pandas库进行高效数据处理和可视化的技能。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
使用Python进行数据分析的5个必备技巧
【5月更文挑战第9天】本文介绍了Python数据分析的五个关键技巧:1) 使用Pandas进行数据处理和清洗;2) 利用NumPy进行高效数值计算;3) 通过Matplotlib和Seaborn创建可视化图表;4) 使用Scikit-learn执行机器学习任务;5) 在Jupyter Notebook中进行交互式分析和文档分享。这些技巧能提升数据分析的效率和准确性。
|
4天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python 与 PySpark数据分析实战指南:解锁数据洞见
Python 与 PySpark数据分析实战指南:解锁数据洞见
|
6天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
Python数据分析中的异常检测与处理方法
在Python数据分析中,异常数据是一个常见但又十分重要的问题。本文将介绍几种常见的异常检测与处理方法,包括基于统计学方法、机器学习方法以及深度学习方法。通过对异常数据的有效检测与处理,可以提高数据分析的准确性和可信度,从而更好地指导业务决策。
|
7天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python在数据分析中的强大应用
【5月更文挑战第5天】Python在数据驱动时代成为数据分析师首选工具,得益于其丰富的数据科学库(如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和SciPy)。这些库支持数据清洗、探索、建模和可视化。Python在数据清洗、文本分析、Web数据抓取和大数据处理等方面有广泛应用,并因其易学性、强大社区和广泛适用性而备受青睐。未来,Python在数据分析领域的角色将更加重要。
|
11天前
|
Python
在Python中绘制K线图,可以使用matplotlib和mplfinance库
使用Python的matplotlib和mplfinance库可绘制金融K线图。mplfinance提供便利的绘图功能,示例代码显示如何加载CSV数据(含开盘、最高、最低、收盘价及成交量),并用`mpf.plot()`绘制K线图,设置类型为'candle',显示移动平均线(mav)和成交量信息。可通过调整参数自定义图表样式,详情参考mplfinance文档。
30 2
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python机器学习专栏】金融数据分析中的机器学习应用
【4月更文挑战第30天】本文探讨了机器学习在金融数据分析中的应用,如股价预测、信用评分、欺诈检测、算法交易和风险管理,并以Python为例展示了如何进行股价预测。通过使用机器学习模型,金融机构能更准确地评估风险、识别欺诈行为并优化交易策略。Python结合scikit-learn库简化了数据分析过程,助力金融从业者提高决策效率。随着技术发展,机器学习在金融领域的影响力将持续增强。
|
12天前
|
Serverless Python
使用Python的pandas和matplotlib库绘制移动平均线(MA)示例
使用Python的pandas和matplotlib库绘制移动平均线(MA)示例:加载CSV数据,计算5日、10日和20日MA,然后在K线图上绘制。通过`rolling()`计算平均值,`plot()`函数展示图表,`legend()`添加图例。可利用matplotlib参数自定义样式。查阅matplotlib文档以获取更多定制选项。
28 1
|
12天前
|
数据采集 SQL 数据挖掘
Python数据分析中的Pandas库应用指南
在数据科学和分析领域,Python语言已经成为了一种非常流行的工具。本文将介绍Python中的Pandas库,该库提供了强大的数据结构和数据分析工具,使得数据处理变得更加简单高效。通过详细的示例和应用指南,读者将了解到如何使用Pandas库进行数据加载、清洗、转换和分析,从而提升数据处理的效率和准确性。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python在数据分析领域的应用研究
Python在数据分析领域的应用研究
23 0