直方圖

直方圖中的每個條形表示數據中值的出現次數。在這個例子中，我們可以看到數據分布在 0 到 100 之間。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成隨機數
data = np.random.randint(0, 100, 100)
# 創建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "data": data
})
# 繪製直方圖
df.hist()
# 顯示圖表
plt.show()

繪製一個具有指定顏色和線條風格的直方圖

df.hist(color="red", linestyle="--")

繪製一個具有指定標籤和標題的直方圖

df.hist(label="My Data", title="My Histogram")

折線圖

折線圖中的每條線表示數據的趨勢。在下面例子中，我們可以看到數據隨著 x 的增加而呈指數增長。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成數據
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x ** 2
# 創建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "x": x,
    "y": y
})
# 繪製折線圖
df.plot(x="x", y="y", kind="line")
# 顯示圖表
plt.show()

繪製具有指定顏色和線條風格的折線圖

df.plot(x="x", y="y", kind="line", color="red", linestyle="--")

繪製具有指定標籤和標題的折線圖

df.plot(x="x", y="y", kind="line", label="My Data", title="My Line Chart")

散點圖

散點圖中的每個點都表示一個數據點。在這個例子中，我們可以看到數據點呈現出一個正相關的趨勢，即 x 的增加會導致 y 的增加。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成數據
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x ** 2
# 創建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "x": x,
    "y": y
})
# 繪製散點圖
df.plot(x="x", y="y", kind="scatter")
# 顯示圖表
plt.show()

繪製具有指定標籤和標題的散點圖

df.plot(x="x", y="y", kind="scatter", label="My Data", title="My Scatter Plot")

明天見~