python数据可视化04（图表样式的美化）

最新推荐文章于 2025-03-31 11:30:30 发布

念、y

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文章标签： python 开发语言数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_55680233/article/details/123576055

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本文介绍了Python数据可视化的六个实例，包括图书采购、汇率走势、产品销售额、天气预测等图表的绘制，并探讨了如何美化图表，如调整字体样式、填充区域以及创建雪花图。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一：对不同地区种类图书采购情况

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
x = np.arange(5)
y1 = [1200, 2400, 1800, 2200, 1600]
y2 = [1050, 2100, 1300, 1600, 1340]
bar_width = 0.6
tick_label = ["家庭", "小说", "心理", "科技", "儿童"]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.bar(x, y1, bar_width, color="#FFCC00", align="center", label ="地区1")
ax.bar(x, y2, bar_width, bottom=y1, color="#B0C4DE", align="center", label="地区2")
ax.set_ylabel("采购数量(本)")
ax.set_xlabel("图书种类")
ax.set_title(" 地区1和地区2对各类图书的采购情况")
ax.grid(True, axis='y', color="gray", alpha=0.2)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(tick_label)
ax.legend()
plt.show()

在这里插入图片描述
二：国际外汇市场美元/人民币汇率走势

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
eurcny_2017 = np.array([6.8007, 6.8007, 6.8015, 6.8015, 6.8060,  6.8060<