


Comment tracer efficacement plusieurs DataFrames Pandas dans des sous-parcelles Matplotlib ?
Traçage de plusieurs DataFrames dans des sous-parcelles avec Matplotlib
Dans l'analyse de données à l'aide de Pandas, il est courant d'avoir plusieurs DataFrames représentant différents aspects des données . Pour visualiser efficacement ces DataFrames, les tracer ensemble dans des sous-tracés peut être très bénéfique.
Si les DataFrames partagent la même échelle de valeurs mais ont des colonnes et des indices différents, tenter de tracer chaque DataFrame individuellement à l'aide de df.plot() donner lieu à des images de tracé distinctes. Pour surmonter cette limitation et afficher les DataFrames dans des sous-parcelles, une approche différente est nécessaire.
Création manuelle de sous-parcelles
Matplotlib offre la possibilité de créer manuellement des sous-parcelles pour des visualisations personnalisées. Les étapes suivantes expliquent comment tracer plusieurs DataFrames dans des sous-parcelles :
- Importez matplotlib.pyplot en tant que plt.
- Utilisez plt.subplots(nrows, ncols) pour créer une grille de sous-parcelles, où nrows et ncols spécifient respectivement le nombre de lignes et de colonnes. Cette étape renvoie un objet figure (fig) et un tableau d'axes de sous-intrigue (axes).
- Pour chaque DataFrame, appelez DataFrame.plot() et transmettez l'axe de sous-intrigue spécifique au mot-clé ax. Par exemple, si vous souhaitez tracer le premier DataFrame dans le premier sous-tracé, utilisez df1.plot(ax=axes[0,0]).
- Pour partager l'axe des x, vous pouvez spécifier sharex=True dans l'appel plt.subplots().
Exemple Code
Le code suivant montre comment tracer quatre DataFrames (df1, df2, df3 et df4) dans des sous-tracés à l'aide de la méthode de création manuelle de sous-tracés :
import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True) df1.plot(ax=axes[0,0]) df2.plot(ax=axes[0,1]) df3.plot(ax=axes[1,0]) df4.plot(ax=axes[1,1]) plt.show()
Ce code créez une figure avec quatre sous-intrigues, où chaque DataFrame est tracé dans sa sous-intrigue respective. Tous les sous-tracés partageront le même axe X, permettant une comparaison facile des données dans les différents DataFrames.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
