数据可视化利器matplotlib基本用法

水深无声 2024-04-18 14:42 80阅读 0赞

python中用作数据可视化的工具有多种，其中matplotlib最为基础。故在工具选择上，图形美观之外，操作方便即上乘。

import numpy as np
    import pandas as pd
    from pandas import Series, DataFrame
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.finance as mpf
    %matplotlib inline
    
    fig = plt.figure(figsize=(10,8))  #建立一个大小为10*8的画板
    ax1 = fig.add_subplot(321)  #在画板上添加3*3个画布，位置是第1个
    ax2 = fig.add_subplot(3,2,2)
    ax3 = fig.add_subplot(3,2,3)
    ax4 = fig.add_subplot(3,2,4)
    ax5 = fig.add_subplot(3,2,5)
    ax6 = fig.add_subplot(3,2,6)
    
    
    data1 = np.random.randn(20)
    x = np.arange(20)
    
    ax1.plot(data1)  #作折线图
    ax2.scatter(data1,data1,color='r')  #作散点图
    ax3.hist(data1,bins=10,alpha=0.3)  #作直方图
    ax4.bar(x,data1)  #作柱形图
    ax5.pie(np.random.randint(1,15,5),explode=[0,0,0.2,0,0])  #作饼形图
    ax6.plot(x,data1,color='green')  #组合图
    ax6.bar(x,data1,color='k')
    
    
    fig,axes = plt.subplots(3,3,figsize=(20,16))
    data2 = DataFrame(np.random.randn(10,5),columns = ['A','B','C','D','E'],index = np.arange(0,100,10))
    
    data2.plot(kind='line',ax=axes[0][0])  #作折线图
    data2.plot(kind = 'scatter',x = data2.index[0] ,y = data2.index[0],ax=axes[0][1])  #作散点图
    data2.plot(kind='hist',ax=axes[0][2],legend=False)  #作直方图
    data2.plot(kind='bar',ax=axes[1][0])  #作柱形图
    data2.plot(kind='area',ax=axes[1][1],stacked = False) #面积图
    
    train_data = np.array(data2)  
    mpf.candlestick_ohlc(axes[1][2],train_data.tolist(),width=1.5,colorup='r',colordown='g')  #K线图
    
    axim = axes[2][0].imshow(data2.values,interpolation='nearest')  #热力图
    plt.colorbar(axim)
    
    plt.legend(loc = 'best')
    plt.show()

**可能遇到的问题：**

1.axes\[ \]\[ \]前面的代表行,后面代表列

2.散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，x,y大小写有区分

3.面积图若不添加stacked = False会报错，提示每列必须得全正或全负

4.K线图至少得5列数据

**更多操作：**

plt.xlabel('横坐标名称')
    plt.title('标题')
    plt.xlim([0,20])  #添加x轴范围
    ax.set_xyick([0,250,500,750,1000])  #设置x轴标签
    ax.text(x,y,'text',family = '',fontsize = '')  #添加文本
    plt.setp(ax.get_xticklables(),viseble = False)  #隐藏x轴标签，多图使用
    plt.subplot_adjust(left = None,right = None,top = None,wspace = None,hspace = None)  #调整子图间距
    plt.axhline(y = 0,linewidth = 1,color = 'green')   #添加分割线
    plt.grid(True)   #添加网格
    plt.savefig('filepath')  #保存图片