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python数据分析与可视化 python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) # 计算每列的平均值 data_mean = data.mean() # 绘制直方图 data['A'].plot(kind='hist', bins=30, color='lightblue', edgecolor='black') # 设置标题和标签 plt.title('Histogram of A') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') # 显示图形 plt.show() 这段代码首先导入了必要的Python库,并创建了一个包含随机数的DataFram
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python 数据分析与可视化
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
'A': np.random.randn(1000),
'B': np.random.randn(1000),
'C': np.random.randn(1000),
})
# 计算每列的平均值
data_mean = data.mean()
# 绘制直方图
data['A'].plot(kind='hist', bins=30, color='lightblue',
edgecolor='black')
# 设置标题和标签
plt.title('Histogram of A')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图形
plt.show()
这段代码首先导入了必要的 Python 库,并创建了一个包含随机数的 DataFrame。然后,它计算并
显示了 DataFrame 中'A'列的直方图。这个过程展示了如何使用 pandas 和 matplotlib 进行基本的数
据探索和可视化。
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老狗黄俊
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