Matplotlib的相关语法

Matplotlib的相关语法

(1)Matplotlib_折线图操作：

(*)pd.to_datetime()格式化时间：

（*）plt.plot()和plt.show()_生成和显示图：

导库:import matplotlib.pyplot as plt;

plt.plot(xx[“Table1”],xx[“Table2”])，用于画图；“Table1”作为x轴，“Table2”作为y轴;

plt.show()，用于显示图；

（*）plt.(x/y)ticks( ),plt.(x/y)label(),plt.title()_修改图的方向和名称：

方向的修改：

plt.(x/y)ticks(rotation=?),对x/y坐标进行方向的旋转；

名称的修改：

plt.(x/y)label(“name”),对x/y进行坐标轴名称的修改；

plt.title(“photo_name”),对图的名称进行修改；

（**）构建多条折线图：

1.先用xx[“MONTH”]=xx[“DATE”].dt.month把month取出来；

2.采用plt.plot(x,y,c=“color”)实现；（这里采用双索引值方式）

3.plt.show()；

（**）多折线图的label,plt.legend()函数的用法：

label,用于标签的名称；

plt.legend(loc=“位置”)，用于线的名称标签块放置在图的位置；

构建年度的对比折线图：

(2)Matplotlib_figure(figsize=(,))子图操作：

（*）多子图的排列：

plt.figure(figsize=(length,width))，用于得到默认的画图空间; ax=xx.add_subplot(row,column,site)子图的排列；

（*）多子图的画图：

采用ax.plot(x,y)生成子图,与单独的图不同（plt.plot(x,y)）,其他操作的实现方法相同；

注：采用fig, ax=plt.subplots()更为方便。

（3）Matplotlib_条形图操作：

(*)步骤：

第一步：取索引列

第二步：采用xx.loc[row].values设置bars高度

第三步：设置bar的距离参数

第四步：设置x值的范围和大小

第五步：采用plt.figure(size=( , ))进行图大小的设置，然后采用size.add_subplot(rows,columns, )生成子图

第六步：采用plt.bar/barh(bar距离参数,bar高度参数,bar宽度)进行画柱

第七步：ax.set_xticks()生成xticks标签

第八步：ax.set_xticklebels(索引列,rotation=)

1.采用plt.bar():

2.采用plt.barh():

(4)Matplotlib_scatter_散点图绘图操作：

采用ax.scatter(xx[列表名称],xx[列表名称])进行绘图：

（5）Matplotlib_hist()_柱形图分组操作：

采用ax.hist(reviews[ ],bins=,(color=))用于bin分组：

采用ax.set_ylim( , )和ax.hist(reviews[ ],bins=,range=( , ))分别对y和x轴的数值范围进行限制：

（6）Matplotlib_boxplot()盒图绘图操作：

采用ax.boxplot(xx.values)和set_xticklabels(xx,rotation=),以及ax.set_ylim( , )进行绘制;

(7)细节的设置：

（*）设置tick”小突起“的有无；

ax.tick_params(bottom=True/false,top=True/false,left=True/false,right=True/false)设置tick”小突起“的有无：

（*）设置边缘线的有无；

for key,spine in ax.spines.items():spine.set_visible(True/False)设置边缘线的有无；

（*）设置线的宽度：

采用.plot(…,linewidth=?)进行设置线的宽度；

（*）添加text文本：

采用ax.text(x,y,“text”)进行text文本的添加；