pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bolehkah Anda Mewarnakan Plot Taburan Berdasarkan Nilai Lajur Tertentu dalam Panda dengan Matplotlib?
Bolehkah Anda Mewarnakan Plot Taburan Berdasarkan Nilai Lajur Tertentu dalam Panda dengan Matplotlib?
Oct 19, 2024 pm 02:50 PM
Mewarnai Plot Taburan mengikut Nilai Lajur Menggunakan Panda dan Matplotlib
Matplotlib ialah perpustakaan Python yang popular untuk mencipta visualisasi statik, animasi dan interaktif dalam Ular sawa. Artikel ini meneroka menggunakan Matplotlib untuk mewarna plot taburan berdasarkan nilai dalam lajur tertentu Pandas DataFrame.
Import dan Data
Untuk bermula, kami mengimport perpustakaan yang diperlukan , termasuk Matplotlib (sebagai plt) dan Pandas (sebagai pd). Kami juga menjana sampel DataFrame ("df") dengan tiga lajur: "Ketinggian," "Berat" dan "Jantina."
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
N = 37
_genders = ["Female", "Male", "Non-binary", "No Response"]
df = pd.DataFrame({
"Height (cm)": np.random.uniform(low=130, high=200, size=N),
"Weight (kg)": np.random.uniform(low=30, high=100, size=N),
"Gender": np.random.choice(_genders, size=N),
})</code>
Dikemas kini pada Ogos 2021
Seaborn telah memperkenalkan fungsi aras angka baharu, seperti seaborn.replot dalam versi 0.11.0. Fungsi ini disyorkan daripada menggunakan FacetGrid secara langsung.
<code class="python">sns.relplot(data=df, x="Weight (kg)", y="Height (cm)", hue="Gender", hue_order=_genders, aspect=1.61) plt.show()</code>
Jawapan Lama (2015)
Jika anda ingin menggunakan Matplotlib secara langsung, anda perlu memetakan matplotlib's fungsi taburan ke kategori Pandas DataFrame. Untuk melakukan ini:
- Buat kamus dengan kategori unik daripada lajur dan warna.
- Tambah lajur "Warna" baharu pada DataFrame, memperuntukkan setiap kategori warna yang sepadan.
- Gunakan fungsi serakan untuk memplot data, menyatakan lajur warna sebagai hujah "c".
<code class="python">def dfScatter(df, xcol='Height', ycol='Weight', catcol='Gender'):
fig, ax = plt.subplots()
categories = np.unique(df[catcol])
colors = np.linspace(0, 1, len(categories))
colordict = dict(zip(categories, colors))
df["Color"] = df[catcol].apply(lambda x: colordict[x])
ax.scatter(df[xcol], df[ycol], c=df.Color)
return fig
fig = dfScatter(df)
fig.savefig('fig1.png')</code>
Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh mewarnakan plot serakan dengan mudah berdasarkan nilai lajur menggunakan Panda dan Matplotlib.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Anda Mewarnakan Plot Taburan Berdasarkan Nilai Lajur Tertentu dalam Panda dengan Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Polimorfisme dalam kelas python
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan
Terangkan penjana python dan iterators.
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.
Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.
Apakah Iterator Python?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()
Terangkan pernyataan Python.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.
Apakah petunjuk jenis python?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread
Tutorial Python Fastapi
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.
