Python可视化-matplotlib用法详解(三)

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已于 2024-04-17 22:47:53 修改

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分类专栏： # Python 文章标签： python matplotlib 数据可视化

于 2024-04-17 22:47:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38870935/article/details/137892496

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本文介绍了如何使用Python的matplotlib库进行数据可视化，包括绘制折线图、添加子图、柱状图和箱线图来展示电影评分数据。通过实例展示了如何从CSV文件读取数据并进行基本的数据分析和图形展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、子图绘制

# 上节课复习
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
s='../../data/unrate.csv'

unrate = pd.read_csv(s)
unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE'])
first_twelve = unrate[0:12]
first_twelve

	DATE	VALUE
0	1948-01-01	3.4
1	1948-02-01	3.8
2	1948-03-01	4.0
3	1948-04-01	3.9
4	1948-05-01	3.5
5	1948-06-01	3.6
6	1948-07-01	3.6
7	1948-08-01	3.9
8	1948-09-01	3.8
9	1948-10-01	3.7
10	1948-11-01	3.8
11	1948-12-01	4.0

plt.plot(first_twelve['DATE'], first_twelve['VALUE'])
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Unemployment Rate')
plt.title('Monthly Unemployment Trends, 1948')
plt.show()

在这里插入图片描述

#add_subplot(first,second,index) first means number of Row,second means number of Column.

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(3,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(3,2,2)
ax4=fig.add_subplot(3,2,5)
ax3 = fig.add_subplot(3,2,6)
plt.show()

在这里插入图片描述

import numpy as np
#fig = plt.figure()
fig = plt.figure(figsize=(3, 3))
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)

ax1.plot(np.random.randint(1,5,5), np.arange(5))
ax2.plot(np.arange(10)*3, np

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