作者：雨后の微笑 | 发布日期：2024-09-28 07:43:38
class painter: def draw_age(self,age_list, y_ageList)年龄与逾期数情况-attr = ["0-30", "30-45", "45-60", "60-75", "75-100"] y0_agenum = [] y1_agenum = [] for i in range(5): y0_(y_ageList让数据集改变你的思维数据可化是数据科学家传达洞见和讲述数据故事的关键工具。作为Python 开发者，我们拥有丰富的可化库和工具，能够创建各种引
Python 提供了多种可化工具，HvPlot 是其中一个出色的库，专为简单且高效的交互式可化设计。HvPlot 简介HvPlot 是基于HoloViews 的高层抽象绘图库，但它提供了更为直接和方便的API,使得创建复杂的交互式图表变得简单快捷。HvPlot 可以与Pandas、xarray 等数据处理库无缝集成，并且支Bokeh、Matplotlib 等多种绘图后端，允许用户根Python的数据可化工具非常多，Plotly是我个比较喜欢的一种。这个系列一共3讲，内容分别是： 第1讲：scatter、bar chart和histogram的画法第2讲：通过graph_objects和s画点，以及3D曲线的画法第3讲：3D曲面和地图的画法
例子6：总结前言前面写过一篇用python作PPT的博客，感兴趣的可以参考用Python作PPT 这篇是关于用Python进行数据可化的，准备作为一个贴，随使用python可以方便的实现数据可化，下面是两个例子，这些例子是跟着《python程：从入门到实践》做的，这其中的csv文件与json文件，下载地址。在