标签:gdp plt df html matplotlib weather 2018 import font
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import pandas as pd df=pd.read_csv(r"E:\junior\datasource\gdp\output1\part-r-00000",sep='\t',header=None) df.columns=['大洲名称','总GDP数'] df.head() import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # plt.figure(figsize=(10,6)) x=df['大洲名称'] y=df['总GDP数'] plt.bar(x,y,width=0.5,color='g',label='GDP') plt.xlabel('大洲名称') plt.ylabel('总GDP数(万亿)') plt.title('各大洲总GDP图') plt.legend(fontsize=12) plt.show()
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import pandas as pd df=pd.read_csv(r"E:\junior\datasource\gdp\output2\part-r-00000",sep='\t',header=None) df.columns=['年份','中国GDP数'] df.head() df=df['年份'] df # plt.figure(figsize=(10,10)) import numpy as np import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] x=df['年份'].astype(dtype=np.str_) plt.plot(x,df['中国GDP数'],label='中国GDP数(万亿)',color='r') #设置图例,标题 plt.legend() # plt.xticks(x,rotation=30) plt.title("中国 GDP 数走势图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("中国GDP数") # plt.xticks(data1['年份'],rotation=30,fontsize=11) #显示图形 plt.show()
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import pandas as pd df=pd.read_csv(r"E:\junior\datasource\weather\output1\part-r-00000",sep='\t',header=None) df.columns=['年份','平均气温'] df.head() import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(9,6)) matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.plot(df['年份'],df['平均气温'],label='平均气温') #设置图例,标题 plt.legend() plt.title("2018 年长沙各月份平均气温趋势图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("平均气温") labels=["2018/01","2018/02","2018/03","2018/04","2018/05","2018/06","2018/07","2018/08","2018/09","2018/10","2018/11","2018/12"] plt.xticks(df['年份'],labels) #显示图形 plt.show()
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import pandas as pd df=pd.read_csv(r"E:\junior\datasource\weather\output2\part-r-00000",sep='\t',header=None) df.columns=['天气情况','天数'] df.head() import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,8)) plt.pie(df['天数'],labels=df['天气情况'],autopct='%.2f%%') plt.title("2018 年长沙全年各种类型天气占比数量图") plt.legend(loc='upper left',bbox_to_anchor=(-0.3,1.0)) plt.show()
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import pandas as pd df=pd.read_csv(r"E:\junior\datasource\weather\output3\part-00000",header=None,delimiter=',') df.columns=['天气情况','天数'] df.head() df['天气情况']=df['天气情况'].map(lambda x: x.split('(',1)).str[1] df['天数']=df['天数'].map(lambda x: x.split(')',1)).str[0] df['天数'].astype(dtype=int) df.head() import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,8)) plt.pie(df['天数'],labels=df['天气情况'],autopct='%.2f%%') plt.title("2018 年长沙全年各种类型天气占比数量图") plt.legend(loc='upper left',bbox_to_anchor=(-0.3,1.0)) plt.show()
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import pandas as pd df=pd.read_csv(r"E:\junior\datasource\air\output1\part-r-00000",sep='\t',header=None) df.columns=['质量等级','天数'] df.head() import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,8)) plt.pie(df['天数'],labels=df['质量等级'],autopct='%.2f%%') plt.title("2019 年北京全年空气质量等级分布图") plt.legend(loc='upper left',bbox_to_anchor=(-0.3,1.0)) plt.show()
标签:gdp,plt,df,html,matplotlib,weather,2018,import,font 来源: https://www.cnblogs.com/modikasi/p/16688982.html
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