首先import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np(1)Figureplt.figure() #创建新的Figure。 #不能使用空Figure画图,必须使用add_subplot创建一个或者多个subplot ax=fig.add_subplot(2,2,1) #图像一共2×2个,当前选中的是第一个。 ax2=fig.add_s
# Python处理FNL数据 ## 简介 FNL(Final)数据是一种全球气象预报模式的输出数据,包含了各种气象参数的值。在Python中,我们可以使用一些库来处理FNL数据,进行分析和可视化。 在本篇文章中,我将向你介绍如何使用Python处理FNL数据。首先,我会给你一个整体的流程图,然后逐步解释每个步骤需要做什么,并提供相应的代码示例。 ## 整体流程 下面是整个处理FNL数据的流
原创 2024-01-09 11:09:20
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# 使用 Python 下载 FNL 数据的科普指南 FNL(Final National Weather Service)数据是美国国家气象局提供的一项重要数据源,主要用于天气预测和研究。本文将介绍如何使用 Python 下载 FNL 数据,并提供代码示例,帮助读者快速上手。我们还将通过一些可视化手段,使数据处理过程更加清晰。 ## 1. 环境准备 为了下载 FNL 数据,我们首先需要确保
原创 2024-10-28 07:08:41
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项目2:数据可视化之下载数据摘要这个章节主要讲怎样去下载和处理一些网上的数据,格式涉及有csv和json,涉及的模块有matplotlib、datatime、Pygal、json、requests、math、itertools、urllib、csv等等。这章主要做数据处理和简单分析,简单介绍下,csv数据下载后获取范围值以日期绘制折线图可观察两条线之间波动范围大小。json大量的数据分析走势,就分
Python+Wind 批量下载上市公司年报 - Part 1/2 作者:张捷 目录1.背景介绍2.安装Python3.爬取万得上市公司年报 3.1Wind下载公告信息3.2获得年报地址4.使用Python抓取PDF年报5.总结关于我1. 背景介绍蚊子正在进行的研究项目涉及到一个数据无法直接从数据库下载,只能手动从公司年报收集。经过一番查找,蚊子获知目前能获取上市公司
文章目录一、背景1.序列化1.1 json.dump()1.2 to_json()1.3json.dumps()2.反序列化2.1 json.load()2.2 read_json()2.3 json.loads() 一、背景json格式是一种轻量级的数据交换格式,结构上为键值对的形式,常见于爬虫和数据分析应用领域。Python中有json和pickle两个库可以处理json格式。 json和p
转载 2023-06-10 23:28:38
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Python 从文件中读取数据 https://nostarch.com/pythoncrashcourse2ehttps://ehmatthes.github.io/pcc_2e/https://ehmatthes.github.io/pcc/1 从文件中读取数据要使用文本文件中的信息,首先需要将信息读取到内存中。可以一次性读取文件的全部内容,也可以以每次一行的方式逐步读取。1
Folium的基本用法Folium是建立在Python系统数据整理(Datawrangling)和Leaflet.js库映射之上的开源库。用Python处理数据,然后Leaflet地图上进行可视化。Folium能够将Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示。它不单单可以在地图上展示数据的分布图,还可以使用Vincent/Vega在地图上加以标记。这个开源库中有许多
作者:Perter Nistrup本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧,包括:1. Pandas Profiling2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据3. IPython 魔术命令4. Jupyter 中的格式编排5. Jupyter 快捷键6. 在 Jupyter(或 IPython)中使一个单元同时有多个输出7. 为 Jupyter Noteb
一.为什么用pandas来制作图表Pandas作为Python数据处理中常用的包,其中也集成了数据处理常用的功能,比如制图。试想一下,每次做完数据处理,顺手就能做一张图来表现自己的数据(这也是Pandas的一个特点,比较简单,容易上手),让同事,领导或者客户更直观的看懂数据,何乐而不为?二.pandas常用图表类型‘line’ for line plots; 表示折线图 ‘bar’ for bar
# Python 多列数据作图指南 作为一名经验丰富的开发者,我经常被问到如何使用 Python 进行多列数据的可视化。这里,我将通过一篇文章,向刚入行的小白们介绍如何实现这一功能。 ## 1. 准备工作 在开始之前,我们需要确保已经安装了 Python 环境以及一些必要的库,如 `matplotlib` 和 `pandas`。如果还没有安装,可以通过以下命令进行安装: ```bash p
原创 2024-07-22 03:29:15
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-一切皆对象,所以函数也是一个对象,对象是内存中专门用来存储数据的一块区域。-函数可以用来保存一些可执行的代码,并在有需要时进行多次调用。1.创建函数,函数名要符合标识符规范def 函数名( [形参1,形参2,......形参n] ) :        代码块在函数中保存的代码不会立即执行,需要调用函数,代码才会执行。 def fn(): print
# Python如何处理FNL资料画图风场数据 ## 一、引言 FNL (Final) 数据是由美国国家气象局提供的气象预报数据,通常用于气象学和相关领域的分析。风场数据是气象数据中的重要组成部分,它可以反映风的方向和速度,广泛应用于气象预报、环境监测以及交通等多个领域。本文将介绍如何使用Python处理这种风场数据,并进行可视化展示,期望通过几段代码实例帮助读者理解风场数据的处理与绘图技巧。
原创 9月前
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封装了一个简单的2d绘图函数from matplotlib import pyplot as plt def plot_line(*args, **kw): """ :param args: x,y,... :param kw: name, xlabel, ylabel,... :return: """ name = 'line_cha
转载 2023-05-27 16:51:03
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Matplotlib绘制基础头部引包直线折线设置标签文字和线条粗细解决标签、标题中的中文问题一元二次方程的曲线y=x^2正弦、余弦函数散点图柱状图np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')np.arange()直方图hist(x,bins,normed,color)numpy.random.normal(loc=0.0, sca
转载 2023-09-18 20:09:46
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目录1. 简介2. 绘图2.1 折线图2.1.1 单线2.1.2 多线2.1.3 子图2.2 散点图2.3 直方图2.4 条形图2.4.1 纵置2.4.2 横置2.4.3 多条2.5 饼图 1. 简介Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库,通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图,安装使用 pip install matplotlib 命令即可,
数据分析的世界中,使用Python导入Excel数据并进行可视化是一项非常实用的技能。本文将详细介绍我在这一方面的实践过程,包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展,帮助读者快速掌握这一技能。 ### 环境准备 在开始之前,我们需要确保安装了必要的依赖包。以下是常用的Python库以及版本兼容性矩阵: | 库名 | 版本 | 兼容性
原创 6月前
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“小海龟”turtle是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中移动,从而在它爬行的路径上绘制了图形。
转载 2023-06-29 14:02:55
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一提到用 Python 作图,很多人第一个想到的库肯定是 Matplotlib ,功能强大,但是相应地安装所需要的依赖就多。有些开发者在自己的工作流中有简单作图的需求,但是又不希望引入依赖关系复杂的 Matplotlib,所以就有了 Chart。Chart 是一个非常新的类库,上线 Github 仅有 10 多天的时间,Star 数也不多。不过我觉得比较有意思,大家可以阅读项目的源代码,学习如何自
# Python作图设置数据点形状 数据可视化是数据分析中非常重要的一部分,通过图表来展示数据可以更直观地理解数据的分布和趋势。在Python中,我们可以使用各种库来进行数据可视化,如matplotlib、seaborn等。本文将重点介绍如何使用matplotlib库中的plot函数来设置数据点的形状。 ## matplotlib库简介 matplotlib是Python中最常用的绘图库之一
原创 2023-08-25 16:54:11
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