全网最全python实现数据挖掘，数据分析（matlablib，pandas，numpy，量化分析）（附源代码）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了全网最全python实现数据挖掘，数据分析（matlablib，pandas，numpy，量化分析）（附源代码）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
全网最全python实现数据挖掘，数据分析（matlablib，pandas，numpy，量化分析）（附源代码）
个人公众号：yk 坤帝
后台回复数据挖掘1 获取源代码
1.横直方图电影票房
2.散点图3月与10月每天的天气
3.条形图电影票房
4.条形图三天票房
5.用条形图绘制出直方图
6.折线图10点到12点气温
7.折线图调整x轴的刻度
8.折线图调整x轴的刻度
9.折线图设置中文（气温）
10.直方图 250部电影的时长分布
11.page15
12.读取外部数据
13.bool索引与缺失值的处理
14.dataFrame的创建
15.dataFrame的描述信息
16.dataFrame的索引
17.series的了解
1.横直方图电影票房
# 大二
# 2021年2月28日
# 寒假开学时间3月7日
# 个人公众号:yk 坤帝
# 后台回复数据挖掘1 获取源代码
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5：最后的骑士","摔跤吧！爸爸","加勒比海盗5：死无对证","金刚：骷髅岛","极限特工：终极回归","生化危机6：终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","大闹天竺","金刚狼3：殊死一战","蜘蛛侠：英雄归来","悟空传","银河护卫队2","情圣","新木乃伊",]
b=[56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23]
plt.figure(figsize= (20,8),dpi = 80)
plt.barh(range(len(a)),b,height = 0.3,color = 'orange')
plt.yticks(range(len(a)),a)
plt.grid(alpha = 0.3)
#plt.savefig('./movie.png')
plt.show()
2.散点图3月与10月每天的天气
# 大二
# 2021年2月28日
# 寒假开学时间3月7日
# 个人公众号:yk 坤帝
# 后台回复数据挖掘1 获取源代码
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
y_3 = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]
x_3 = range(1,32)
x_10 = range(51,82)
plt.figure(figsize=(18,8), dpi = 80)
plt.scatter(x_3,y_3,label = '3月份')
plt.scatter(x_10,y_10,label = '10月份')
_x = list(x_3) + list(x_10)
x_tick_labels = ['3月{}'.format(i) for i in x_3]
x_tick_labels += ['10月{}'.format(i-50) for i in x_10]
plt.xticks(_x[::3],x_tick_labels[::3],rotation = 45)
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度')
plt.title('标题')
# plt.plot(x_3,y_3)
# plt.plot(x_10,y_10)
plt.show()
3.条形图电影票房
# 大二
# 2021年2月28日
# 寒假开学时间3月7日
# 个人公众号:yk 坤帝
# 后台回复数据挖掘1 获取源代码
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5：最后的骑士","摔跤吧！爸爸","加勒比海盗5：死无对证","金刚：骷髅岛","极限特工：终极回归","生化危机6：终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","大闹天竺","金刚狼3：殊死一战","蜘蛛侠：英雄归来","悟空传","银河护卫队2","情圣","新木乃伊",]
b=[56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23]
plt.figure(figsize= (20,8),dpi = 80)
plt.bar(range(len(a)),b,width= 0.3)
plt.xticks(range(len(a)),a,rotation = 90)
plt.savefig('./movie.png')
plt.show()
4.条形图三天票房
# 大二
# 2021年2月28日
# 寒假开学时间3月7日
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# 后台回复数据挖掘1 获取源代码
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
a = ["猩球崛起3：终极之战","敦刻尔克","蜘蛛侠：英雄归来","战狼2"]
b_16 = [15746,312,4497,319]
b_15 = [12357,156,2045,168]
b_14 = [2358,399,2358,362]
bar_width = 0.3
x_14 = list(range(len(a)))
x_15 = [i+bar_width for i in x_14]
x_16 = [i+bar_width*2 for i in x_14]
plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 80)
plt.bar(x_14,b_14,width=bar_width,label = '9月14日')
plt.bar(x_15,b_15,width=bar_width,label = '9月15日')
plt.bar(x_16,b_16,width=bar_width,label = '9月16日')
plt.xticks(x_15,a)
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.savefig('./直方图.png')
plt.show()
5.用条形图绘制出直方图
# 大二
# 2021年2月28日
# 寒假开学时间3月7日
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# 后台回复数据挖掘1 获取源代码
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
interval = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,60,90]
width = [5,5,5,5,5,5,5,5,5,15,30,60]
quantity = [836,2737,3723,3926,3596,1438,3273,642,824,613,215,47]
plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 80)
plt.bar(range(len(interval)),quantity,width = 1)
_x = [i-0.5 for i in range(len(interval)+1)]
_xtick_labels = interval + [150]
plt.xticks(_x,_xtick_labels)
plt.grid(alpha = 0.4)
plt.show()
6.折线图10点到12点气温
# 大二
# 2021年2月28日
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from matplotlib import pyplot as plt
import random
x = range(0,120)
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 80)
plt.plot(x,y)
plt.show()
7.折线图调整x轴的刻度
# 大二
# 2021年2月28日
# 寒假开学时间3月7日
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# 后台回复数据挖掘1 获取源代码
from matplotlib import pyplot as plt
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14,10,2,12,13,11,10,12,11,8]
plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 80)
plt.plot(x,y)
#plt.xticks(range(0,25,2))
_xtick_lables = [i/2 for i in range(4,49)]
plt.xticks(_xtick_lables)
#plt.xticks(range(25,50))
plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))
plt.savefig('./sig_size.png')
plt.savefig('./sig_size.svg')
plt.show()
8.折线图绘制多次图形
# 大二
# 2021年2月28日
# 寒假开学时间3月7日
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# 后台回复数据挖掘1 获取源代码
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
y_1 = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
y_2 = [1,0,3,1,2,2,3,3,2,1 ,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
x = range(11,31)
plt.figure(figsize= (20,8), dpi = 80)
plt.plot(x,y_1,label = '自己',color = 'orange',linestyle = ':')
plt.plot(x,y_2,label = '同桌',color = '#DB7093',linestyle = '--')
_xtick_labels = ['{}岁'.format(i) for i in x]
plt.xticks(x,_xtick_labels)
plt.grid(alpha = 0.4)
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.show()
9.折线图设置中文（气温）
# 大二
# 2021年2月28日
# 寒假开学时间3月7日
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# 后台回复数据挖掘1 获取源代码
from matplotlib import pyplot as plt
import random
#中文字体
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
x = range(0,120)
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 80)
plt.plot(x,y)
_xtick_labels = ['10点{}分'.format(i) for i in range(60)]
_xtick_labels += ['11点{}分'.format(i) for i in range(60)]
plt.xticks(list(x)[::3],_xtick_labels[::3],rotation = 45)
#rint(list(x)[::3])
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度 单位（℃）')
plt.title('10点到12点每分钟的气温变化情况')
plt.show()
10.直方图 250部电影的时长分布
# 大二
# 2021年2月28日
# 寒假开学时间3月7日
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# 后台回复数据挖掘1 获取源代码
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
a=[131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 以上是关于全网最全python实现数据挖掘，数据分析（matlablib，pandas，numpy，量化分析）（附源代码）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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