不得不说使用python库matplotlib绘图确实比较丑，但使用起来还算是比较方便，做自己的小小研究可以使用。这里记录一些统计作图方法，包括pandas作图和plt作图。
前提是先导入第三方库吧
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import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np |
然后以下这两句用于正常显示中文标签什么的。
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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 |
当然还有一些最基本的步骤:
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plt.xticks(x,xtk,size=12,rotation=50) #设置字体大小和字体倾斜度plt.xlabel(u'城市') # x轴标签plt.ylabel(u'数量')plt.title(u'朋友所在城市') # 图的名称plt.legend() # 正常显示标题plt.show() # 显示图像plt.close() # 绘图后养成习惯性的关掉 |
对于pandas中的二维数据框，可以直接作图（series类型），简单的折线图或者曲线图如下：
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sdata.plot(color='r', style='-o')plt.show() |
如果没有用pandas，直接作曲线图，可以这样写：
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plot(x,y, color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--") |
1，柱状图
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rects1=plt.bar( #(x,data) 就是所要画的二维数据 left=x, #x 是x坐标轴数据，即每个块的x轴起始位置 height=data, #data是y坐标轴的数据，即每个块的y轴高度 width=[0.1,0.2,0.3], #每一个块的显示宽度 bottom=[1,2,3], #每一个块的底部高度 color='y', #块的颜色 edgecolor='g', #块的边界颜色 linewidth=2, #块的线条宽度 xerr=1, #x轴误差bar yerr=1, #y轴误差bar ecolor='r', #误差bar的颜色 capsize=1, #误差bar的线条宽度 orientation='vertical', #块的方向 (horizontal,vertical) align="center", #块的位置 (center, left, right) hold=none ) plt.show() |
2，饼图
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plot2=plt.pie(data, # 每个饼块的实际数据，如果大于1，会进行归一化，计算percentage explode=[0.0,0.1,0.2], # 每个饼块离中心的距离 colors=['y','r','g'], # 每个饼块的颜色 labels=['women','men','unknown'], # 每个饼块的标签 labeldistance=1.2, # 每个饼块标签到中心的距离 autopct='%1.1f%%', # 百分比的显示格式 pctdistance=0.4, # 百分比到中心的距离 shadow=true, # 每个饼块是否显示阴影 startangle=0, # 默认从x轴正半轴逆时针起 radius=1.0 # 饼块的半径 )plt.axis('equal') # 显示为圆形，避免比例压缩为椭圆plt.show() |
3，共享x轴，y轴左右轴标（帕累托分析图）
数据样例如下，名称为va，类型为series，左边为职位名称，右边为数量：
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sales 4140technical 2720support 2229it 1227product_mng 902marketing 858randd 787accounting 767hr 739management 630 |
作图：
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fr = pd.series(va.values.cumsum() / va.values.sum())va.plot(kind='bar')fr.plot(color='r',secondary_y=true, style='-o')plt.annotate(format(fr[7], '.2%'), xy=(7, fr[7]), xytext=(7*0.9, fr[7]*0.9), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=.2')) # 用于注释图形指标# 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# plt1 = plt.pie(va.values,# labels=va.index,# autopct='%1.1f%%')plt.xticks(rotation=50) # 设置字体大小和字体倾斜度plt.show() |
左边为出现的频率，右边为累积百分比（这里数据以降序排列较好，便于直观地观察），效果如下：
在pandas中，曲线图可以直接画，比如data中有多个属性，可以直接使用data.plot()。使用plt，若各个属性需要共用xy轴，那么可以重复plot即可。
4，箱型图
使用pandas画箱型图简单方便，但是注释比较麻烦，可以用annotate添加异常点的注释。若使用之前的数据va，则先创建二维数据框再画图。如果有多个列为数字类型，那么可以画每个列的箱型图，这里只有一列数据，如下：
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pd.dataframe(va).boxplot()plt.show() |
使用plt直接进行作图：
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plt.boxplot(data,labels=[]， sym='o',whis=1.5) |
其中，data可以是一维的，也可多维，若为多维则lables为每一维度的标签。sym为异常值的形状，whis为调节垂直线段的长度。效果如下：
5，多张图在一张画布中，即多个子图
使用plt:
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plt.subplot(221)plt.plot(x, y1,'r-', lw=2) plt.subplot(222)plt.plot(x,y2) |
使用pandas：
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data.plot(subplots=true, color=['r','b'], style=['-o','-'])plt.show() |
排版方式有不同，pandas是垂直排列，plt可以自己指定位置。pandas效果如下：
补充：python dataframe 多条件筛选 使用&
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
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df6out[42]: b c d0 1 b 10.7501 3 c 8.8752 2 t 58.0003 2 l 57.0004 3 y 46.000 |
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df6[(df6.b>1) & (df6.d > 10)] |
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out[45]: b c d2 2 t 58.03 2 l 57.04 3 y 46.0 |
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://blog.csdn.net/layman2016/article/details/79538760
