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Matplotlibを使用したPython/PandasDataFrameの頻度プロット

Matplotlibを使用してPython/Pandasデータフレームで頻度プロットを表示するには、次の手順を実行できます-

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
  • 図とサブプロットのセットを作成します。
  • 2次元で、サイズが変更可能で、潜在的に異種の表形式データを作成します。
  • 一意の値の数を含むシリーズを返します。
  • 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

例

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

fig, ax = plt.subplots()

df = pd.DataFrame({'numbers': [2, 4, 1, 4, 3, 2, 1, 3, 2, 4]})
df['numbers'].value_counts().plot(ax=ax, kind='bar', xlabel='numbers', ylabel='frequency')

plt.show()

出力

Matplotlibを使用したPython/PandasDataFrameの頻度プロット


  1. Python Matplotlibを使用して3Dグラフをプロットする方法は？

    Pythonを使用して3Dグラフをプロットするには、次の手順を実行できます- figure（）を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。 3D軸オブジェクトを取得します。 データポイントのx、y、zリストを作成します。 scatter3D（）を使用して3D散布点を追加します メソッド、x、y、zデータポイント、 markersize =150 およびma​​rker=diamond 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from mpl_toolkits.mplot3d imp

  2. Matplotlibを使用してプロット上のグリッドのサイズを定義します

    プロット上のグリッドのサイズを定義するには、次の手順を実行できます- figure（）を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。 サブプロット配置の一部として、図に軸を追加します。 入力リストを使用して曲線をプロットします。 xとyのマージンを0にします。 Xグリッドを設定するために、入力ティックポイントを渡すことができます。 現在の線のスタイルでグリッド線をレイアウトするには、 grid（True）を使用します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from m