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 npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.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 } |
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:valueplt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(ur12['date'],ur12['value'],label='value1') # 折线1plt.plot(ur12['date'],ur12['value2'],label='value2') # 折线2plt.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() |
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'].tprint(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 = 0.4bar_height_value = ur12.loc['value',cols].valuesbar_height_value2 = ur12.loc['value2',cols].valuesprint(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1as1.bar(bar_left+bar_width/2,bar_height_value2,bar_width,alpha=opacity,label='value2') # 柱状2as1.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1as2.barh(bar_left+bar_width/2,bar_height_value2,bar_width,alpha=opacity,label='value2') # 柱状2as2.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() |
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 normplt.scatter(fs['fandango_ratingvalue'],fs['rt_user_norm']) # 散点1plt.scatter(fs['fandango_ratingvalue'],fs['rt_norm'],marker='x',c='r') # 散点2plt.xlabel('fandango_ratingvalue')plt.ylabel('rt norm')plt.title(u'散点图1')plt.show() |
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() |
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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原文链接：https://blog.csdn.net/xiaoping_1988/article/details/78077107
