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pandas数据处理之绘图的实现
站长资源 2024/9/21 佚名
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Pandas是Python中非常常用的数据处理工具，使用起来非常方便。它建立在NumPy数组结构之上，所以它的很多操作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写，这些模块用Cython编写并编译到C，并且在C上执行，因此也保证了处理速度。

今天我们就来体验一下它的强大之处。

1.创建数据

使用pandas可以很方便地进行数据创建，现在让我们创建一个5列1000行的pandas DataFrame：

mu1, sigma1 = 0, 0.1
mu2, sigma2 = 0.2, 0.2
n = 1000df = pd.DataFrame(
  {
    "a1": pd.np.random.normal(mu1, sigma1, n),
    "a2": pd.np.random.normal(mu2, sigma2, n),
    "a3": pd.np.random.randint(0, 5, n),
    "y1": pd.np.logspace(0, 1, num=n),
    "y2": pd.np.random.randint(0, 2, n),
  }
)
  • a1和a2：从正态（高斯）分布中抽取的随机样本。
  • a3：0到4中的随机整数。
  • y1：从0到1的对数刻度均匀分布。
  • y2：0到1中的随机整数。

生成如下所示的数据：

pandas数据处理之绘图的实现

2.绘制图像

Pandas 绘图函数返回一个matplotlib的坐标轴(Axes)，所以我们可以在上面自定义绘制我们所需要的内容。比如说画一条垂线和平行线。这将非常有利于我们：

1.绘制平均线

2.标记重点的点

import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.y1.plot()
ax.axhline(6, color="red", linestyle="--")
ax.axvline(775, color="red", linestyle="--")
plt.show()

pandas数据处理之绘图的实现

我们还可以自定义一张图上显示多少个表：

fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(14,7))
df.plot(x="index", y="y1", ax=ax[0, 0])
df.plot.scatter(x="index", y="y2", ax=ax[0, 1])
df.plot.scatter(x="index", y="a3", ax=ax[1, 0])
df.plot(x="index", y="a1", ax=ax[1, 1])
plt.show()

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3.绘制直方图

Pandas能够让我们用非常简单的方式获得两个图形的形状对比：

df[["a1", "a2"]].plot(bins=30, kind="hist")
plt.show()

pandas数据处理之绘图的实现

还能允许多图绘制:

df[["a1", "a2"]].plot(bins=30, kind="hist", subplots=True)
plt.show()

pandas数据处理之绘图的实现

当然，生成折线图也不在画下：

df[['a1', 'a2']].plot(by=df.y2, subplots=True)
plt.show()

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4.线性拟合

Pandas还能用于拟合，让我们用pandas找出一条与下图最接近的直线：

pandas数据处理之绘图的实现

最小二乘法计算和该直线最短距离：

df['ones'] = pd.np.ones(len(df))
m, c = pd.np.linalg.lstsq(df[['index', 'ones']], df['y1'], rcond=None)[0]

根据最小二乘的结果绘制y和拟合出来的直线：

df['y'] = df['index'].apply(lambda x: x * m + c)
df[['y', 'y1']].plot()
plt.show()

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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