【小睿的ML之路】Matplotlib子图操作（创建子图，多数据设置颜色、标签等）--美国失业率

创建子图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd 

unrate = pd.read_csv('UNRATE.csv')
unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) #时间日期转换
unrate['Month'] = unrate['DATE'].dt.month

# flg = plt.figure() # 创建画图区间

flg = plt.figure(figsize=(10,6)) # 创建画图区间，设置长高度

ax1 = flg.add_subplot(2,2,1) # 增加子图
ax2 = flg.add_subplot(2,2,2)
ax3 = flg.add_subplot(2,2,4)

ax1.plot(np.random.randint(1,5,5),np.arange(5))

# 在同一个图中画两条折线
ax2.plot(unrate.loc[0:11]['Month'],unrate.loc[0:11]["VALUE"],c='red')
ax2.plot(unrate.loc[12:23]['Month'],unrate.loc[12:23]["VALUE"],c='green')

plt.show()

绘制不同颜色，不同数据的折线

#  绘制不同颜色，不同数据的折线

flg2 = plt.figure(figsize=(10,6)) # 创建画图区间，设置长高度

colors = ['red','blue','green','orange','black']
for i in range(5):
    start_index = i*12
    end_index = (i+1)*12
    subset = unrate[start_index:end_index]
    label = str(1948+i)
    plt.plot(subset['Month'],subset['VALUE'],c=colors[i],label=label) # 设置标签、颜色等
    
plt.legend(loc='upper left') # 显示标签并定位
plt.xlabel('Month, Integer')
plt.ylabel('Unemployment Rate, Percent')
plt.title('Month Unemployment Trends, 1948-1952')
plt.show()