Python绘制折线图、直方图、散点图、盒图

本文通过多个实例展示了如何使用Python的Matplotlib库进行数据可视化,包括折线图、散点图、直方图、盒图和多重散点图的绘制。通过这些图表,可以直观地展示货币量、利率、期刊引用数与价格、年龄分布以及随机分布数据。

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#第1题折现图

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

Money=pd.read_csv('Money.csv',sep=',',header=0,index_col='date')

axis1=plt.subplot()

axis1.plot(Money.index,Money.m,'-')

plt.ylabel('m')

plt.title('Money of Canada')

plt.xlabel('Year')

#axis1画货币量1967—1988年增长折现图

axis2=axis1.twinx()

#双Y轴,共用X轴

axis2.plot(Money.y,' ')

plt.ylabel('y')

plt.show()

#axis2画利率1967—1988年增长折现图,即右边y轴

#第2题 画散点图

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

Journals=pd.read_csv('Journals.csv')

plt.scatter(Journals.citestot,Journals.libprice)

plt.title('Price vs Citations')

plt.xlabel('Citations')

plt.ylabel('Price')

plt.show()

#第3题绘制直方图

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

Arthritis=pd.read_csv('Arthritis.csv')

plt.hist(Arthritis.Age)

plt.xlabel('Age')

plt.title('Histogram of Age')

plt.show()

 

#第4题绘制盒图

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#随机生成4组数据

norm1=np.random.normal(0,1,100)

norm2=np.random.normal(0,2,100)

norm3=np.random.normal(0,3,100)

norm4=np.random.normal(0,4,100)

plt.boxplot([norm1,norm2,norm3,norm4])

plt.xlabel('Standard Deviatiri')

plt.title('Normal Distributions with different Standard Deviation')

plt.show()

 

 

#第5题绘制多重散点图

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

norm1=np.random.normal(0,1,100)

norm2=np.random.normal(0,2,100)

norm3=np.random.normal(0,3,100)

norm4=np.random.normal(0,4,100)

figure,axes=plt.subplots(2,2)

axes[0,0].scatter(range(100),norm1)

axes[0,1].scatter(range(100),norm2)

axes[1,0].scatter(range(100),norm3)

axes[1,1].scatter(range(100),norm4)

plt.show()

 

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