18、用Matplotlib进行数据可视化

用Matplotlib进行数据可视化

1. 基础设置与数学表达式标注

在绘图时，有时需要对图表进行一些基础设置，例如隐藏图表的右侧和顶部边框，将x轴和y轴的刻度位置调整到合适的地方。以下代码展示了如何进行这些操作：

import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

运行这段代码后，你会得到带有数学极限符号标注的图表，就像特定示例图中箭头所指的那样。

2. 使用pandas绘制折线图

在实际的数据可视化中，经常会用到pandas库中的DataFrame对象。使用matplotlib库与pandas的DataFrame结合绘制折线图非常简单，只需要将DataFrame作为参数传递给 plot() 函数即可得到多序列折线图。以下是具体的操作步骤：
1. 导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
impo