《利用Python进行数据分析》笔记---第8章绘图和可视化-优快云博客

本文为《利用Python进行数据分析》一书第8章的学习笔记，主要探讨如何利用Python进行数据可视化。笔记中提到了数据来源——GitHub上的pydata-book项目，并指出作者使用Python2.7环境，针对书中部分代码进行了适配修正。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

写在前面的话：

实例中的所有数据都是在GitHub上下载的，打包下载即可。
地址是：http://github.com/pydata/pydata-book

还有一定要说明的：

我使用的是Python2.7，书中的代码有一些有错误，我使用自己的2.7版本调通。

# coding: utf-8
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import randn
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--')
_ = ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)
ax2.scatter(np.arange(30),np.arange(30) + 3 * randn(30))
fig,axes = plt.subplots(2,3)
axes

fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
for i in range(2):
    for j in range(2):
        axes[i,j].hist(randn(500),bins=50,color='k',alpha=0.5)
plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)
plt.plot(randn(30).cumsum(),'ko--')
data = randn(30).cumsum()
plt.plot(data,'k--',label='Default')
plt.plot(data,'k--',drawstyle='steps-post',label='steps-post')
plt.legend(loc='best')

fig = plt.figure();ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(randn(1000).cumsum())
ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])
labels = ax.set_xticklabels(['one',