本文实例为大家分享了python matplotlib绘制常用图的具体代码,供大家参考,具体内容如下
导入相关类
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
plt.rcparams[ 'font.sans-serif' ] = [ 'simhei' ] #用来正常显示中文标签
plt.rcparams[ 'axes.unicode_minus' ] = false #用来正常显示负号
#有中文出现的情况,需要u'内容'
#需要安装simhei.ttf字体,装完之后要重启这个notebook文件才行
#参考https://www.zhihu.com/question/25404709/answer/170849168
#指定图形的字体
font = { 'color' : 'darkred' ,
'weight' : 'normal' ,
'size' : 16
}
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画一个折线图
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ur = pd.read_csv( 'unrate.csv' )
print (ur.dtypes)
## 转成时间格式
ur[ 'date' ] = pd.to_datetime(ur[ 'date' ])
print (ur.dtypes)
## 读取头部12个月数据
ur12 = ur.loc[ 0 : 11 ]
## x轴:date,y轴:value
plt.figure(figsize = ( 10 , 5 ))
plt.plot(ur12[ 'date' ],ur12[ 'value' ],label = 'value1' ) # 折线1
plt.plot(ur12[ 'date' ],ur12[ 'value2' ],label = 'value2' ) # 折线2
plt.xticks(rotation = 45 ) # 控制x轴数据旋转角度
plt.xlabel(u '月份' ,fontdict = font)
plt.ylabel(u '比率' ,fontdict = font)
plt.title(u '比率趋势图' ,fontdict = font)
plt.legend(loc = 2 ) # 图例,loc是位置
plt.show()
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柱状图,纵向和横向的
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ur = pd.read_csv( 'unrate.csv' ,index_col = 'date' ) # date列为索引
print (ur.head())
print (ur.dtypes)
## 读取头部12个月数据,并转置,是月份为列名
ur12 = ur.loc[ '1948/1/1' : '1948/12/1' ].t
print (ur12.columns.tolist())
print (ur12.head())
cols = ur12.columns.tolist()
bar_left = np.arange( len (cols)) ## 控制柱子的位置
bar_width = 0.4 # 柱子宽度
opacity = 0.4
bar_height_value = ur12.loc[ 'value' ,cols].values
bar_height_value2 = ur12.loc[ 'value2' ,cols].values
print (bar_height_value)
print (bar_height_value2)
fig = plt.figure(figsize = ( 10 , 10 ))
as1 = fig.add_subplot( 2 , 1 , 1 ) # 添加子图,位置在2行1列的第一个,纵向的
as1.bar(bar_left - bar_width / 2 ,bar_height_value,bar_width,alpha = opacity,label = 'value1' ) # 柱状1
as1.bar(bar_left + bar_width / 2 ,bar_height_value2,bar_width,alpha = opacity,label = 'value2' ) # 柱状2
as1.set_xticks(bar_left) # 控制x轴数据旋转角度
as1.set_xticklabels(cols,rotation = 45 ) # 控制x轴数据旋转角度
as1.set_xlabel(u '月份' ,fontdict = font)
as1.set_ylabel(u '比率' ,fontdict = font)
as1.set_title(u '比率趋势图' ,fontdict = font)
as1.legend(loc = 2 ) # 图例,loc是位置
as2 = fig.add_subplot( 2 , 1 , 2 ) # 添加子图,位置在2行1列的第二个,横向的
as2.barh(bar_left - bar_width / 2 ,bar_height_value,bar_width,alpha = opacity,label = 'value1' ) # 柱状1
as2.barh(bar_left + bar_width / 2 ,bar_height_value2,bar_width,alpha = opacity,label = 'value2' ) # 柱状2
as2.set_yticks(bar_left) # 控制x轴数据旋转角度
as2.set_yticklabels(cols) # 控制x轴数据旋转角度
as2.set_ylabel(u '月份' ,fontdict = font)
as2.set_xlabel(u '比率' ,fontdict = font)
as2.set_title(u '比率趋势图' ,fontdict = font)
as2.legend(loc = 1 ) # 图例,loc是位置
plt.show()
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散点图
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## 散点图
fs = pd.read_csv( 'fandango_scores.csv' )
print (fs.columns.tolist())
print (fs.head( 1 ))
plt.figure(figsize = ( 8 , 6 ))
# x轴:fandango_ratingvalue,y轴:rt norm
plt.scatter(fs[ 'fandango_ratingvalue' ],fs[ 'rt_user_norm' ]) # 散点1
plt.scatter(fs[ 'fandango_ratingvalue' ],fs[ 'rt_norm' ],marker = 'x' ,c = 'r' ) # 散点2
plt.xlabel( 'fandango_ratingvalue' )
plt.ylabel( 'rt norm' )
plt.title(u '散点图1' )
plt.show()
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直方图
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fs = pd.read_csv( 'fandango_scores.csv' )
plt.figure(figsize = ( 10 , 10 ))
plt.hist(fs[ 'fandango_ratingvalue' ], range = ( 3 , 5 ),bins = 10 )
plt.ylabel( 'fandango_ratingvalue' )
plt.show()
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盒图,最大值、最小值、中位数、75位数、25位数
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fs = pd.read_csv( 'fandango_scores.csv' )
plt.figure(figsize = ( 10 , 8 ))
cols = [ 'fandango_ratingvalue' , 'rt_norm' , 'rt_user_norm' ]
plt.boxplot(fs[cols].values)
plt.xticks(np.arange( len (cols)) + 1 ,cols,rotation = 90 )
plt.show()
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以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/xiaoping_1988/article/details/78077107