图表绘制工具--Matplotlib 2

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图表绘制工具--Matplotlib 2相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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【课程3.6】  基本图表绘制 plt.plot()

图表类别:线形图、柱状图、密度图,以横纵坐标两个维度为主
同时可延展出多种其他图表样式

plt.plot(kind=line, ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, 
style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, 
rot=None, fontsize=None, colormap=None, table=False, yerr=None, xerr=None, label=None, secondary_y=False, **kwds)
 
‘‘‘
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
# Series直接生成图表

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range(1/1/2000, periods=1000))
ts = ts.cumsum()
ts.plot(kind=line,
       label = hehe,
       style = --g.,
       color = red,
       alpha = 0.4,
       use_index = True,
       rot = 45,
       grid = True,
       ylim = [-50,50],
       yticks = list(range(-50,50,10)),
       figsize = (8,4),
       title = test,
       legend = True)
#plt.grid(True, linestyle = "--",color = "gray", linewidth = "0.5",axis = x)  # 网格
plt.legend()
# Series.plot():series的index为横坐标,value为纵坐标
# kind → line,bar,barh...(折线图,柱状图,柱状图-横...)
# label → 图例标签,Dataframe格式以列名为label
# style → 风格字符串,这里包括了linestyle(-),marker(.),color(g)
# color → 颜色,有color指定时候,以color颜色为准
# alpha → 透明度,0-1
# use_index → 将索引用为刻度标签,默认为True
# rot → 旋转刻度标签,0-360
# grid → 显示网格,一般直接用plt.grid
# xlim,ylim → x,y轴界限
# xticks,yticks → x,y轴刻度值
# figsize → 图像大小
# title → 图名
# legend → 是否显示图例,一般直接用plt.legend()
# 也可以 → plt.plot()

  输出:

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# Dataframe直接生成图表

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list(ABCD))
df = df.cumsum()
df.plot(kind=line,
       style = --.,
       alpha = 0.4,
       use_index = True,
       rot = 45,
       grid = True,
       figsize = (8,4),
       title = test,
       legend = True,
       subplots = False,
       colormap = Greens)
# subplots → 是否将各个列绘制到不同图表,默认False
# 也可以 → plt.plot(df)

  输出:

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以上是关于图表绘制工具--Matplotlib 2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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