Python--matplotlib 绘图可视化练手--折线图/条形图，,最近学习matplo

Python--matplotlib 绘图可视化练手--折线图/条形图，,最近学习matplo

最近学习matplotlib绘图可视化，感觉知识点比较多，边学习边记录。

对于数据可视化，个人建议Jupyter Notebook。

1.首先导包，设置环境

import pandas as pdimport numpy as npimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding(‘utf-8‘)import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline #使图片内嵌交互环境显示plt.rcParams[‘font.sans-serif‘]=[‘SimHei‘] #用来正常显示中文标签plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘]=False #用来正常显示负号

2.读取数据并显示

data_every_month = pd.read_csv(‘data_every_month.txt‘)data_every_month

3.画折线图

y = data_every_month[‘nums‘].T.valuesx = range(0,len(y))plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(x,y,‘‘)  plt.xticks((0,20,40,60,80,100,120),(‘200504‘,‘200912‘,‘201108‘,‘201306‘,‘201502‘,‘201610‘,‘‘))plt.xlabel(‘年月‘)plt.ylabel(‘XX事件数‘)plt.title(‘每月XX事件数‘)plt.show()

4.取片段数据，同一张图画两条折线来区分

y1=y[79:91]y2=y[91:102]x1=range(0,len(y1))x2=range(0,len(y2))plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(x1,y1,‘‘,label="2015年")plt.plot(x2,y2,‘‘,label="2016年")plt.title(‘2015-2016年月XX事件数‘)plt.legend(loc=‘upper right‘)plt.xticks((0,2,4,6,8,10),(‘1月‘,‘3月‘,‘5月‘,‘7月‘,‘9月‘,‘11月‘))plt.xlabel(‘月份‘)plt.ylabel(‘XX事件数‘)plt.grid(x1)plt.show()

5.读取小时频数数据，画重叠的条形图

data_hour2015 = pd.read_csv(‘data_hour2015.txt‘)data_hour2016 = pd.read_csv(‘data_hour2016.txt‘)plt.figure(figsize=(10, 6))data_hour2015[‘nums‘].T.plot.bar(color=‘g‘,alpha=0.6,label=‘2015年‘)data_hour2016[‘nums‘].T.plot.bar(color=‘r‘,alpha=0.4,label=‘2016年‘)plt.xlabel(‘小时‘)plt.ylabel(‘XX事件数量‘)plt.title(‘XX事件数小时分布‘)plt.legend(loc=‘upper right‘)plt.show()

6.读取周频数数据，画非重叠的条形图

data_week2015 = pd.read_csv(‘data_week2015.txt‘)[‘nums‘].T.valuesdata_week2016 = pd.read_csv(‘data_week2016.txt‘)[‘nums‘].T.valuesplt.figure(figsize=(10, 6))xweek=range(0,len(data_week2015))xweek1=[i+0.3 for i in xweek]plt.bar(xweek,data_week2015,color=‘g‘,width = .3,alpha=0.6,label=‘2015年‘)plt.bar(xweek1,data_week2016,color=‘r‘,width = .3,alpha=0.4,label=‘2016年‘)plt.xlabel(‘周‘)plt.ylabel(‘XX事件数量‘)plt.title(‘XX事件数周分布‘)plt.legend(loc=‘upper right‘)plt.xticks(range(0,7),[‘星期日‘,‘星期一‘,‘星期二‘,‘星期三‘,‘星期四‘,‘星期五‘,‘星期六‘])plt.show()

7.读取类别频数数据画水平条形图

data_bar = pd.read_csv(‘data_bar.txt‘)label = data_bar[‘wfxw‘].T.valuesxtop = data_bar[‘nums‘].T.valuesidx = np.arange(len(xtop))fig = plt.figure(figsize=(12,12))plt.barh(idx, xtop, color=‘b‘,alpha=0.6)plt.yticks(idx+0.4,label)plt.grid(axis=‘x‘)plt.xlabel(‘XX事件次数‘)plt.ylabel(‘XX事件名称‘)plt.title(‘2015.1-2016.11月XX事件排行榜‘)plt.show()

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