Python如何利用pandas讀取csv數(shù)據(jù)并繪圖
更新時(shí)間：2022年07月06日 15:09:31 作者：Hello AI！
這篇文章主要介紹了Python如何利用pandas讀取csv數(shù)據(jù)并繪圖，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
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:\\python\\python\\2021\\202104\\04091\\path_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
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。
效果如下：
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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