python画图学习

1.plot绘制线型图

plot是python中最基本的绘制二维线性折线图的函数

基本使用方式：plt.plot(x,y,s)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#plt.plot(x,y,s)   画出红色的正弦函数图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0,2*np.pi,50)  #绘制出50个横坐标   (0,2Π)
y = np.sin(x)
plt.title('3102')
plt.plot(x,y,'r+')
plt.show()

、

2.hist函数绘制二位条形直方图

x = np.random.randn(1000)   #随机生成1000个服从正态分布的随机数
plt.hist(x,10)
plt.title('3102')
plt.show()

import pandas as pd
data = pd.read_excel("catering_sale.xls",index_col='日期')   #读取数据，置顶日期为索引列
data = data['销量']
plt.hist(data,10)
plt.title('3102')
plt.show()

3.boxplot绘制箱型图

箱型图可以很明显的看出异常值，异常值都被清晰的标志出来。

#绘制箱型图
x = np.random.randn(1000)
D= pd.DataFrame([x,x+1]).T     #构造两列的DataFrame
D.plot(kind='box')       #Series内置绘图方法，指定参数为box
plt.title('3102')
#用annotate添加注释
plt.show()

4.plot(logx=True)/plot(logy=True) 绘制对数图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = pd.Series(np.exp(np.arange(20)))
plt.figure(figsize=(8,9))
ax1 = plt.subplot(2,1,1)
x.plot(label='原始数据图',legend=True)
plt.title('3102')
ax1 = plt.subplot(2,1,2) x.plot(logy=True,label='对数数据图',legend=True) plt.show()

5.pie函数绘制饼图

饼图能够展示出各个部分的比例，能够非常只管的感受出每个部分的占比

import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['考研','就业','考公','创业']
sizes = [30,45,15,5]   #每一块的比例
colors =['yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral']   #每一块的颜色
explode = (0.2,0.1,0,0)    #突出显示

plt.pie(sizes,explode=explode,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90)
plt.axis('equal')      #显示为圆，避免压缩成椭圆
plt.title('3102')
plt.show()