matplotlib绘图

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

解决中文显示

# 解决中⽂显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

折线图绘制

# 等差数列
x = np.linspace(0,10,100)

y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=)

• x: x轴上的数值

• y: y轴上的数值

• ls: 折线的风格(‘-‘, ’–‘, ’-.‘和’:‘)

• lw: 线条宽度

• c: 颜色

• marker: 线条上点的形状

• markersize: 线条上点的形状大小

• markeredgecolor: 点的边框色

• markerfacecolor: 点的填充色

• label: 文本标签

• 添加文本: 使用plt.title添加标题, 使用plt.xlabel()和ylabel()添加轴标签

• 添加图例: 使用plt.legend()将图例说明添加到图表中

• 添加网格: 使用plt.grid()绘制网格线

• 保存图形: 使用plt.savefig()可以将图形保存为pdf或者其他格式

• 绘制参考线: 使用plt.axhline和plt.axvline绘制参考线

图例legend中loc中的位置和数字关系的使用

• ‘best’ 0
• ‘upper rught’ 1
• ‘upper left’ 2
• ‘lower left’ 3
• ‘lower right’ 4
• ‘right’ 5
• ‘center left’ 6
• ‘center right’ 7

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.plot(x,y1,c='red',lw=2,ls='-',marker='o',markersize=6,markeredgecolor='red',markerfacecolor='yellow',label='y=sin(x)')
plt.plot(x,y2,c='c',lw=2,ls='--',marker='*',markersize=6,markeredgecolor='c',markerfacecolor='y',label='y=cos(x)')
plt.text(6,0.2,'sin(x)',weight='bold',color='red',fontsize=14)
plt.text(5,0.2,'cos(x)',weight='bold',color='c',fontsize=14)
plt.title('y=sin(x)、cos(x)')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend(loc=1,fontsize=12)
plt.grid(ls='--',c='blue')
plt.show()

data = pd.read_csv(r'E:\python\Python数据分析与挖掘从零开始到实战\数据分析篇\学习笔记\数据\air_data.csv')

data.head()

	MEMBER_NO	FFP_DATE	FIRST_FLIGHT_DATE	GENDER	FFP_TIER	WORK_CITY	WORK_PROVINCE	WORK_COUNTRY	AGE	LOAD_TIME	...	ADD_Point_SUM	Eli_Add_Point_Sum	L1Y_ELi_Add_Points	Points_Sum	L1Y_Points_Sum	Ration_L1Y_Flight_Count	Ration_P1Y_Flight_Count	Ration_P1Y_BPS	Ration_L1Y_BPS	Point_NotFlight
0	54993	2006/11/2	2008/12/24	男	6	.	北京	CN	31.0	2014/3/31	...	39992	114452	111100	619760	370211	0.509524	0.490476	0.487221	0.512777	50
1	28065	2007/2/19	2007/8/3	男	6	NaN	北京	CN	42.0	2014/3/31	...	12000	53288	53288	415768	238410	0.514286	0.485714	0.489289	0.510708	33
2	55106	2007/2/1	2007/8/30	男	6	.	北京	CN	40.0	2014/3/31	...	15491	55202	51711	406361	233798	0.518519	0.481481	0.481467	0.518530	26
3	21189	2008/8/22	2008/8/23	男	5	Los Angeles	CA	US	64.0	2014/3/31	...	0	34890	34890	372204	186100	0.434783	0.565217	0.551722	0.448275	12
4	39546	2009/4/10	2009/4/15	男	6	贵阳	贵州	CN	48.0	2014/3/31	...	22704	64969	64969	338813	210365	0.532895	0.467105	0.469054	0.530943	39

5 rows × 44 columns

# FFP_DATE数据转换
data['FFP_DATE'] = pd.to_datetime(data['FFP_DATE'],format='%Y/%m/%d',errors='coerce')

data.head()

	MEMBER_NO	FFP_DATE	FIRST_FLIGHT_DATE	GENDER	FFP_TIER	WORK_CITY	WORK_PROVINCE	WORK_COUNTRY	AGE	LOAD_TIME	...	ADD_Point_SUM	Eli_Add_Point_Sum	L1Y_ELi_Add_Points	Points_Sum	L1Y_Points_Sum	Ration_L1Y_Flight_Count	Ration_P1Y_Flight_Count	Ration_P1Y_BPS	Ration_L1Y_BPS	Point_NotFlight
0	54993	2006-11-02	2008/12/24	男	6	.	北京	CN	31.0	2014/3/31	...	39992	114452	111100	619760	370211	0.509524	0.490476	0.487221	0.512777	50
1	28065	2007-02-19	2007/8/3	男	6	NaN	北京	CN	42.0	2014/3/31	...	12000	53288	53288	415768	238410	0.514286	0.485714	0.489289	0.510708	33
2	55106	2007-02-01	2007/8/30	男	6	.	北京	CN	40.0	2014/3/31	...	15491	55202	51711	406361	233798	0.518519	0.481481	0.481467	0.518530	26
3	21189	2008-08-22	2008/8/23	男	5	Los Angeles	CA	US	64.0	2014/3/31	...	0	34890	34890	372204	186100	0.434783	0.565217	0.551722	0.448275	12
4	39546	2009-04-10	2009/4/15	男	6	贵阳	贵州	CN	48.0	2014/3/31	...	22704	64969	64969	338813	210365	0.532895	0.467105	0.469054	0.530943	39

5 rows × 44 columns

每年注册人数

data1 = data.groupby(data['FFP_DATE'].dt.year)['MEMBER_NO'].count()

绘制参考线

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.plot(data1.index,data1.values,label='不同年份会员注册数')
plt.legend(loc='best')
# 绘制参考线
plt.axhline(y=5000,c='r',ls='--',lw=2)
plt.axvline(x=2012,c='r',ls='--',lw=2)
# 保存图形
plt.savefig('001')
plt.show()

绘制参考区域

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.plot(data1.index,data1.values,label='不同年份会员注册数')
plt.legend(loc='best')
# 绘制参考区域
plt