今天怡怡来给大家分享一些关于python条形图代码方面的知识吧，希望大家会喜欢哦
python条形图 python条形图代码
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1、Numpy：来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。
2、这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。
3、数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。
4、Python对象的转换通过类似工厂函数numpy内置函数生成：np.arange,np.linspace.....从硬盘读取，loadtxt快速入将它细分为如下的14个步骤：门：Quickstart tutorialPandas:基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
5、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地作大型数据集所需的工具。
6、有统计意味的工具包，某些方面优于R软件。
7、数据结构有一维的Series，二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表，如果深入学习，会发现Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函数)，三维的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由来了吧）。
8、学习Pandas你要掌握的是：汇总和计算描述统计，处理缺失数据 ，层次化索引清理、转换、合并、重塑、GroupBy技术日期和时间数据类型及工具（日期处理方便地飞起）快速入门：10 Minutes to pandasMatplotlib:绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示，但是还是感觉很鸡肋。
9、但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。
10、其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。
11、需要掌握的是：散点图，折线图，条如何使用 SQL 和 python形图，直方图，饼状图，箱形图的绘制。
12、绘图的三大系统：pyplot，pylab(不)，面向对象坐标轴的调整，添加文字注释，区域填充，及特殊图形patches的使用金融的同学注意的是：可以直接调用Yahoo财经数据绘图（真。
13、）Pyplot快速入门：Pyplot tutorialScipy：方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。
14、基本可以代替Matlab，但是使用的话和数据处理的关系不大，数学系，或者工程系相对用的多一些。
15、（略）近期发现有个statodel可以补充scipy.stats，时间序列支持完美Scikit-learn：关注机器学习的同学可以关注一下，很火的开源机器学习工具，这个方面很多例如去年年末Google开源的TensorFlow，或者Theano，caffe(贾扬清)，Keras等等，这是另外方面的问题。
16、主页：An introduction to machine learning with scikit-learn图书：Pandas的创始者：利用Python进行数据分析 (豆瓣)（力荐）教材的：Scipy Lecture Notes（写的非常棒！遗憾缺少Pandas）提升自己：机器学习实战 (豆瓣)。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。