动手学数据分析task4

数据可视化

1. matplotlib的图像都位于figure对象中，创建新的对象用plt.figure。

2. plt.subplot()方法可以更方便地创建一个新figure，并返回一个含有以创建的subplot对象的numpy数组。

   '''
   参数说明:
   nrows=int，subplot的行数
   ncols=int，subplot的列数
   sharex=Bool/'none'/'all'/'row'/'col'，所有subplot是否使用相同的x轴刻度(调节xlim将会影响所以的subplot)
   sharey=Bool/'none'/'all'/'row'/'col'，所有subplot是否使用相同的x轴刻度(调节ylim将会影响所以的subplot)
   squeeze=Bool，是否返回生成图形的具体对象，如果False，则返回一个字图(numpy数组)
   subplot_kw=dict，用于创建各subplot的关键字字典
   gridspec_kw=dict，指定子图网格的大小和比例
   **fig_kw，创建figure时的其他关键字
   '''
   
   # 以下有具体值的为默认值
   plt.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)
   

3. pllt.bar()函数可以刻画竖直柱状图。

   '''
   参数说明:
   x=float/list，表示x坐标
   y=float/list，表示柱状图的高度(y坐标)
   width=float(0-1)/list，表示柱状图的宽度
   bottom=float/list，表示柱状图的起始位置
   align='center'/'edge'，表示柱状图的中心位置
   label 表示标签
   color=color/color list 表示柱状图颜色，默认blue
   linewidth=None/float 表示边框宽度
   linestyle 表示线条样式
   '''
   
   # 以下有具体值的为默认值
   plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
   

4. 可对Series、DataFrame对象直接使用.plot.bar()绘制柱形图。

   # 绘制柱形图
   Series.plot.bar()
   
   # 为柱形图添加title，并展示
   plt.title('...')
   plt.show()
   

5. .plot()可直接将DF或series数据可视化。

   '''
   参数说明:
   x=label/position
   y=None/label/labels/positions
   kind=str，'line'折线图、'bar'竖直柱状图、'barh'水平柱状图、'hist'直方图、'box'箱线图、'kde''density'核密度估计图、'area'面积图、'pie'饼图、'scatter'散点图、'hexbin'六边形箱图
   stacked=Bool，是否堆叠图
   '''
   
   df.plot(*args, **kwargs)
   

6. 可以先将MutiIndex通过.unstack()方法去掉多层索引然后再使用plot(kind='bar', stacked=True)创建堆叠图柱状图，如果去掉stcaked参数即可获得对比柱状图。