数据挖掘与分析 matplotlib . pylot 库

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据挖掘与分析 matplotlib . pylot 库相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

matplotlib库中有许多可视化类、图像处理与实现方法。我们通常使用matplotlib . pylot。matplotlib.pylot是matplotlib的子类,相当于快捷方式。下面说明这个子类中的各种方法:

 

(1)plot(x,y,format_string ,**kwargs)

x:x轴数据,可用tuple、list   y:y轴数据,可用tuple、list 

format_string:控制曲线的格式字串

**kwargs

 

import matplotlib.pyplot as plt    # matplotlib 库中包含了许多图像处理和实现方法
import numpy as np #numpy数学库

plt.rcParams[‘font.sans-serif‘] =[‘SimHei‘] #set font 为字典中的一个键set值
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘]=False #set 允许负坐标显示 (axes:坐标)
plt.figure(‘各种图‘) #set name


""" 正弦图
x=np.linspace(0,2*np.pi ,50)
#返回一个"数组"(py中没有数组),共20个元素,从0开始依次加5加到100
y=np.sin(x) # 给与 "x数组"中的每个值取sin值

plt.plot(x,y,‘y‘,‘ g-s‘)
"""

""" 饼图
sizes=[15,30,15,10] #set 饼图各板块所占的比例
e=(0,0.1,0,0)
cl=[‘green‘,‘red‘,‘#5a9061‘,‘lightskyblue‘]
lb=[‘Bi‘,‘powe‘,‘fs‘,‘dv‘]
plt.pie(sizes,
startangle=90,
shadow=True,
explode=e,
labels=lb,
colors=cl,
autopct="%1.1f%%"
)
"""

import pandas as pd #用于生成箱形图

#箱形图中数据的路径(相对、绝对)
catering_sale=‘0/catering_sale.xls‘

#读取表格数据 1参:表格路径 2参:索引列
data=pd.read_excel(catering_sale,index_col=u‘日期‘)
p=data.boxplot(return_type=‘dict‘) #返回值

x=p[‘fliers‘][0].get_xdata()
y=p[‘fliers‘][0].get_ydata()

y.sort()

# 绘制异常值的坐标位置
for i in range(len(x)):
if i > 0:
"""annotate的参数分别代表
1参:注释文本内容
2参:被标注的坐标点
3参xytext:标注的文本的坐标位置
"""
plt.annotate(y[i], xy=(x[i], y[i]), xytext=(x[i] + 0.11 , y[i]))
else:
plt.annotate(y[i], xy=(x[i], y[i]), xytext=(x[i] + 0.08, y[i]))

plt.show()

以上是关于数据挖掘与分析 matplotlib . pylot 库的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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