python：matplotlib及pandas绘图（2）

最新推荐文章于 2022-10-25 22:36:25 发布

genome_denovo

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分类专栏： python_pandas python 文章标签： python 可视化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/genome_denovo/article/details/78151191

本文详细介绍了如何使用pandas和matplotlib进行数据可视化，包括线型图、柱状图、直方图和密度图以及散布图的绘制方法。通过实例展示了DataFrame的plot方法，强调了不同参数的作用，如subplots、kind、logy等，帮助理解如何创建和定制图表。

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利用python进行数据分析

第八章：绘图和可视化

pandas中的绘图函数（更加详细的绘图资料可参考pandas.pdf文档中的Visualization这一章）

比较matplotlib和pandas发现，matplotlib进行绘图需要多种组建进行数据展示，通常制作一张完整的图需要用到多个对象。相比之下pandas有许多能够利用DataFrame对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法。
需要安装scipy，pip install scipy -i https://pypi.douban.com/simple/
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> from pandas import Series, DataFrame
>>> import matplotlib.pyplot as plt

1，线型图，plot()

Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下他们所生成的是线型图：
>>> s=Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0, 100, 10))
>>> s #生成一个Series对象
0 0.989266
10 -0.150003
20 1.275347
30 -1.192475
40 -1.393699
50 -1.729970
60 -1.232880
70 -0.257553
80 1.457312
90 0.693616
dtype: float64
>>> s.plot() #默认绘制的是线性图
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x0000000005D89B38>
>>> plt.show()
该Series对象的索引会被传给matplotlib，并用以绘制X轴，（X轴的刻度是0, 10, 20, 30 … … 80, 90）。如果不想用Series对象的index作为图表的X轴，可加入use_index=False属性
>>> s.plot(use_index=False)
这时X轴的刻度变为0, 1, 2, 3 … … 8, 9，即利用对象索引作为X轴的刻度
例如，X轴的刻度和界限可通过xtricks和xlim选项进行调节，Y轴就用ytricks和ylim选项进行调节，其他plot的参数与matplotlib的参数都相同
>>> plt.plot()
pandas的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数，它可以是一个matplotlib的subplot对象。这使你能够在网格布局中更为灵活的处理subplot的位置。

DataFrame的plot方法会在一个subplot中为格列绘制一条线，并自动创建图例，同时不同线条用不同颜色进行标记：
>>> df=DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0), columns=['A', 'B', 'C', 'D'], index=np.arange(0, 100, 10))
>>> df
A B C D
0 -0.116409 1.109281 -0.135