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Python如何利用pandas讀取csv數(shù)據(jù)并繪圖

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  小編寫這篇文章的一個(gè)主要目的,主要是給大家去做一個(gè)解答,解答的內(nèi)容主要是Python相關(guān)知識(shí),比如說(shuō),會(huì)給大家講解怎么樣去利用Python pandas去做一個(gè)讀取,讀取的是csv數(shù)據(jù),然后將這些數(shù)據(jù)去做一個(gè)繪圖處理,具體內(nèi)容下面給大家詳細(xì)解答。


  如何利用pandas讀取csv數(shù)據(jù)并繪圖


  導(dǎo)包,常用的numpy和pandas,繪圖模塊matplotlib,


  import matplotlib.pyplot as plt
  import pandas as pd
  import numpy as np
  fig=plt.figure()
  ax=fig.add_subplot(111)


  讀取csv文件的數(shù)據(jù),保存到numpy數(shù)組內(nèi)


  path_csv="E:pythonpython20212021044091path_data.csv"
  xa=np.array([42.0,44.4,43.1,40.6])
  ya=np.array([21.6,21.2,13.5,14.0])
  xa1=np.array([10,40])
  ya1=np.array([10,40])
  path_data_x=pd.read_csv(path_csv,header=None,usecols=[0])
  path_data_y=pd.read_csv(path_csv,header=None,usecols=[1])
  path_x=np.array(path_data_x)[:,0]
  path_y=np.array(path_data_y)[:,0]


  繪制圖像


  print(path_x[0])
  print(path_y[0])
  ax.plot(xa1,ya1,color='g',linestyle='',marker='.')
  ax.plot(xa,ya,color='g',linestyle='-',marker='.')
  ax.plot(path_x,path_y,color='m',linestyle='',marker='.')
  plt.show()


  展示結(jié)果

01.png

  pandas畫pearson相關(guān)系數(shù)熱力圖


  pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算函數(shù)


  data.corr()


  該方法支持空值:np.nan


  import seaborn as sns
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  data=pd.DataFrame({"A":[np.nan,2,9],"B":[4,14,6],"c":[987,8,9]})
  f,ax=plt.subplots(figsize=(14,10))
  corr=data.corr()
  #print(corr)
  sns.heatmap(corr,cmap='RdBu',linewidths=0.05,ax=ax)
  #設(shè)置Axes的標(biāo)題
  ax.set_title('Correlation between features')
  plt.show()
  plt.close()
  f.savefig('sns_style_origin.jpg',dpi=100,bbox_inches='tight')
  其中heatmap()方法中有annot參數(shù),默認(rèn)為False,不顯示每個(gè)顏色的數(shù)字,如果設(shè)置為:annot=True,則在每個(gè)熱力圖上顯示數(shù)字。

02.png

  效果如下:

03.png

  以上內(nèi)容就為大家介紹完畢了,希望可以給大家?guī)?lái)更多幫助。

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