【笔记】python数据分析——pandas可视化之直方图和密度图
## 往期数据分析笔记[【笔记】python数据分析——numpy初识1](https://www.52pojie.cn/thread-1381772-1-1.html)
[【笔记】python数据分析——numpy初识2](https://www.52pojie.cn/thread-1382691-1-1.html)
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[【笔记】python数据分析——numpy数组索引及切片](https://www.52pojie.cn/thread-1386446-1-1.html)
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[【笔记】python数据分析——应用案例之图像负片](https://www.52pojie.cn/thread-1389426-1-1.html)
[【笔记】python数据分析——pandas初识](https://www.52pojie.cn/thread-1390118-1-1.html)
[【笔记】python数据分析——pandas之增删查改](https://www.52pojie.cn/thread-1390267-1-1.html)
[【笔记】python数据分析——pandas可视化之线型图](https://www.52pojie.cn/thread-1390796-1-1.html)
[【笔记】python数据分析——pandas可视化之柱状图](https://www.52pojie.cn/thread-1391027-1-1.html)
## 直方图和密度图使用场景
直方图用于看出数据大概的分布
比如一个班级里边的身高体重的分布
密度图是一条曲线,将直方图抽象为线条
## 导包
```
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib as mlp
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
```
这四个的作用我就不多次赘述了
## 直方图
### Series直方图
```
s = Series(np.random.randn(100))
s.hist()
plot.show()
```
运行图:
**注意:直方图不同于其他,并不是改变plot画板的kind参数,而是一个单独的hist方法**
### DataFrame直方图
```
data = DataFrame(np.random.random_sample(size = (3,3)))
data.hist()
plot.show()
```
运行图:
大家有没有发现上面的0,1,2这个不是索引index,而是列名columns,而且它是三个图,它是每一个列的数据是一个图,我们可以改一下columns的值,来看看效果
```
data = DataFrame(np.random.random_sample(size = (3,3)),columns = ('one','two','three'))
data.hist()
plot.show()
```
运行图:
## 密度图
### Series密度图
```
s = Series(np.random.randn(100))
s.plot(kind = 'kde')
plot.show()
```
运行图:
### DataFrame密度图
```
data = DataFrame(np.random.randn(3,3))
data.plot(kind = 'kde')
plot.show()
```
运行图:
**注意:其实密度图需要记得就只有kind参数为kde,别的和我们之前说过的线型图和柱状图都差不多,大家只需要记得实用场景就行,到时候合理的选择使用什么样的图就可以**
## 今日鸡汤
只有是心存美好的人,才是会去欣赏别人。懂得去欣赏别人的人,心灵才是会变得更加美好。拿不出结果,被轻视也是活该的,谁会管你过程多难努力了多少呢,世上也只是有成功的人才是有资格去说结果不重要。 daohes 发表于 2021-3-15 17:09
不同线可以自己设置颜色吗,应该咋设置参数啊?没找到。
data.plot(kind = 'kde',color = ('red','green','blue'))
我们这里是三列数据,就依次设置你想设置的颜色即可,参数其实还有挺多,比如alpha是透明度的,上节课讲了柱状图中还有一个stacked,是堆叠的意思,基本上这几个就是我们常用的了 lyl610abc 发表于 2021-3-15 19:04
好家伙,今日鸡汤变成了:没结果=废物
受到一万点打击
今天是碗毒鸡汤,来,干了{:301_997:} 不同线可以自己设置颜色吗,应该咋设置参数啊?没找到。 跟着一起学习py 好家伙,今日鸡汤变成了:没结果=废物{:301_972:}
受到一万点打击{:301_973:} 楼主写的挺好的 虽然不一定看,但是先收了{:301_987:} 跟楼主学py{:301_1003:} 楼主这个注意不错把前期写的都整理到一起来,这样方便大家学习,不用再去一个一个查找了
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