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Python 数据分析可视化--Matplotlib
类 型
语 句
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.reParams[‘font,sans-serif’]=[‘SimHei’] matplotlib.reParams[‘font.family’]=’sans-serif’ matplotlib.reparams[‘axes.unicode_minus’]=False fig=plt.figure()
ax1=plt.subplot(221) ax2=plt.subplot(222) ax3=plt.subplot(223) ax4=plt.subplot(224)
plt.grid(b=None,which=’major/minor/both’,axis=’both/x/y’)
规定字体
备 注
引入可视化模块
创建画布; 画布的四个模块
固定通用语句
plt.xlabel(‘xxxxxx’) plt.ylabel(‘xxxxxx’) plt.ylim(2.5,6.5)
plt.xticks(range(9),[‘1月’,’2月’,’3月’,’4月’, ‘5月’,’6月’,’7月’,’8月’,‘9月’],rotation=45) plt.yticks(range(10),) plt.title(‘xxxxx’,loc=’right’)
plt.legend(loc=’best’,prop=getChineseFont()) plt.show()
plt.plot(data,label=’成绩’,color=’r’,marker=’o’,linestyle=”--”,linewidth=1) 案例:多条曲线图
lineslist=plt.plot(x1,y1,x2,y2,x3,y3) plt.setp(lineslist,color=’r’)
类型 实线 虚线 线点
名称取值 solid dashed dashdot
符号取值 ‘-’ ‘--’ ‘-.’
增加图形背景
参数b:设置是否显示grid,如果要显示grid,将b参数设置为True
参数which:设置坐标轴的分割标示线的类型
参数axis:指定绘制gird的坐标轴,取值为both,x或y 规定X轴的标题 规定Y轴的标题 Y轴的数值范围
X轴的标签,
rotataion指的是标签的角度 Y轴的标签 loc显示标题的位置 增加图例;prop增加中文显示 显示位置
linestyle:线的类型; linewidth:线的宽度; color:线的颜色 label:数据标签
marker:数据点的形状: 主要有‘o’和’v’
曲线图
点线 不画线
dotted None
‘:’
类 型 柱形图 水平柱状图 饼形图
语 句
plt.bar(left=[2,3,4,5],height=[228,35,81,1],bottom=2,width=1,color=’r’,
edgecolor=’b’)
plt.barh([2,3,4,5],height=[228,35,81,1],height=1.0,color=’r’,edgecolor=’b’)
备 注
plt.pie(data,labels=([‘语文’,’数学’,’英语’,’物理’]),color=([‘b’,’r’,’y’,’’,’c’]),shadow=True) plt.hist(data,bins=12)
plt.hist(data,bins=12,orientation=’horizontal’)
plt.hist(Close,range=(2.3,5.5),orientation=’vertical’,cumulative=True,
color=’r’,edgecolor=’b’)
shadow:是否显示阴影 bins:设置直方图分布图区间的个数;
orientation:horizontal显示横向直方图;vertical显示水平直方图;
cumulative:显示为True累计直方图;
直方图
箱型图 散点图
相关图(correllogram)
plt.boxplot(data,labels=(‘open,’high’,’low’,’close’))
plt.scatter(data-x,data-y,marker=’o’,alpha=0.3,cmap=’viridis’) # Import Dataset
df = pd.read_csv("mtcars.csv")
# Plot
plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80)
sns.heatmap(df.corr(), xticklabels=df.corr().columns, yticklabels=df.corr().columns, cmap='RdYlGn', center=0, annot=True)
# Decorations
plt.title('Correlogram of mtcars', fontsize=22) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.show()
案例:
import numpy as np import pandas as pd
# Prepare Data
面积图(area
本文来源:https://www.wddqxz.cn/3fa9d8a7bbf67c1cfad6195f312b3169a451eac3.html