pad控制数据可视化功能大数据有哪些功能啊？谁来介绍一下？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-21 07:08 标签： 数据可视化功能

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2、#用来正常显示中文标签plt.rcParamsaxes.unicode_minus=False #用来正常显示负号定义图表类型柱状图、线形图和堆积柱状图调用figure()方法，创建一个新的图表，接下来的绘图操作都在此图表中进行，参数figsize=(12,6)表示该图表的大小。调用subplot(231)方法把图表分割成2行3列的网格，1表示图形的标号。x = 1, 2, 3,

箱线图plt.subplot(236)plt.scatter(x,y) # 散点图plt.show()具体解释下箱线图中的几个最重要的显示选项。首先，我们可以添加从箱体延伸出来的箱须来展示数据集合的整个范围。箱体和箱须主要用于表现一个或多个数据集合中数据的编号，容易对数据进行

4、对比而且易于理解。在同一个箱线图中可以呈现5种数据。最小值：数据集合的最小值。第二四分位数：其以下为数据集合中较低的25%数据。中值：数据集合的中值第三四分位数：其以上为数据集合中较高的25%数据。最大值：给定数据集合的最大值。dataset = 113, 115, 119, 121, 124,124, 125, 126, 126, 126,127, 127, 128, 129,

5、bplot(122)plt.hist(dataset)plt.show()我们用同一个数据集合来绘制箱线图和直方图，观察两种图表在数据展现上的差异。左图呈现了五个统计数据，右图展示了数据集合在给定范围内的分组情况。简单的正弦图和余弦图我们对从-Pi到Pi之间具有相同线性距离的256个点来计算正弦值和余弦值，然后把sin(x)值和cos(x)值在用以图表中绘制出来。x =

7、lib会自动使用最小值，刚好可以让我们在一个图中看到所有的数据点。调用autoscale()方法，会以坐标轴的最佳大小适应数据的显示。axis()里面的值分别表示坐标轴上xmin、xmax、ymin、ymaxaxhline()表示绘制了一条y=0的水平线axvline()表示绘制了一条x=0的垂直线axhline(4)表示绘制了一条y=4的水平线l=-1, 1, -10,

自动格式日期标签fig.autofmt_xdate()plt.show()添加图例和注解图例和注解清洗连贯地解释了数据图表的内容。通过给给个plot添加一个关于所显示数据的简短描述，能让观察者更容易理解。在每个plot中指定了一个字符串标签(label)，这样legend()会把它们添加到图例框中。通过loc参数确定图例框

14、，把坐标轴刻度标记连接起来。一共有四个轴线，可以把它们放置在任何位置。默认情况下，它们被放置在坐标轴的边界。为了把轴线移到图中央，需要把其中两个轴线隐藏起来（设置color为none）。然后，移动另外两个到坐标（0，0）。坐标为数据空间坐标。x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 500, endpoint=True)y =

移动左侧的刻度到x轴plt.show()绘制直方图直方图被用于可视化数据的分布估计。表示一定间隔下数据点频率的垂直矩阵称为bin。bin以固定的间隔创建，因此直方图的总面积等于数据点的数量。直方图可以显示数据的相对频率，而不是使用数据的绝对值。

17、不确定度或者指出错误。经常使用到的参数：xerr和yerr：用于在柱状图上生成误差条。width：给定误差条的宽度，默认值是0.8.bottom：如果指定了bottom，其值会加到高度中，默认值为None。edgecolor：给定误差条边界颜色。ecolor：指定误差条的颜色。linewidth：误差条边界宽度，可以设为None（默认值）和0（此时误差条边界将不显示出来）orientation：有vertical和horizontal两个值。x

left)plt.show()绘制饼图饼图显示的数据集合加起来必须等于100%，否则它就是无意义的、无效的。饼图描述数值的比例关系，其中每个扇区的弧长大小为其所表示的数量的比例。饼图的缺点：1.难以对数量进行比较。2.以特定角度的

20、et_title(filled between)plt.show()绘制带彩色标记的散点图散点图显示两组数据的值。散点图可以作为更高级的多维数据可视化的基础，比如绘制散点图矩阵。散点图通常在应用拟合回归之前绘制，用来识别两个变量间的关联。x = np.random.randn(1000)# y1为随机值，与x不相关y1 = np.random.randn(len(x)#

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