matplotlib数据可视化案例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('house_data.xlsx')
df.head()
Unnamed: 0均价小区地段具体位置
0049000零陵公寓斜土路零陵路111弄
1164738锦馨苑田林古井路38弄
2259728金牛苑上海南站石龙路731弄
3342000爱邦大厦徐家汇零陵路585号
4442000南林公寓田林小闸镇街123号
df['地段'].value_counts()
龙华      436
徐家汇     380
田林      357
康健      350
衡山路     252
长桥      221
华泾      178
建国西路    162
上海南站    136
斜土路     128
徐汇滨江    126
华东理工    103
植物园      89
漕河泾      58
万体馆      15
虹梅路       9
Name: 地段, dtype: int64
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
%matplotlib inline

#解决中文和负号不正常显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

#绘制条形图
df['地段'].value_counts().plot(kind='bar', legend=True,title='上海徐汇区二手房在售数量分布区域')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x2041e186780>

[外链图片转存失败(img-p45QE2AB-1567848355458)(output_4_1.png)]

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
%matplotlib inline

#解决中文和负号不正常显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

#绘制条形图
df['地段'].value_counts().plot(kind='barh', legend=True,title='上海徐汇区二手房在售数量分布区域')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x2041e5a3b00>

[外链图片转存失败(img-owTtq3bn-1567848355459)(output_5_1.png)]


### 使用 Matplotlib 进行数据可视化案例分析 #### 导入 `matplotlib` 和 `matplotlib.pyplot` 的区别 在实际应用中,`matplotlib` 是一个完整的 Python 可视化库,而 `matplotlib.pyplot` 则是其子模块之一。通常情况下,开发者会通过以下方式导入该库以便简化操作: ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 这种方式不仅方便快捷,还能够直接调用 `pyplot` 提供的功能接口完成绘图工作[^1]。 #### 绘制二维图表的基础方法 利用上述导入形式可以轻松实现多种类型的二维图形绘制,比如折线图、柱状图以及散点图等基本图表类型。下面给出一段简单的代码示例用于展示如何创建一张基础折线图: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些随机的数据点 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, label='Sine Wave') plt.title('Simple Sine Wave Plot') plt.xlabel('X-axis Label') plt.ylabel('Y-axis Label') plt.legend() plt.show() ``` 此段脚本首先定义了一个范围内的 X 轴数值序列及其对应的 Y 值(正弦波),接着设置了一些必要的参数如标题、标签名称,并最终显示图像窗口。 #### 扩展到三维空间中的表现力 尽管最初版本仅支持平面视觉效果呈现,但从大约第 1.0 版本起加入了基于二维技术构建起来的初步三维度展现能力。要启用这些特性,则需额外引入名为 'mplot3d' 的工具包组件: ```python from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(8,6)) ax = fig.add_subplot(projection='3d') zline = np.linspace(0, 15, 1000) xline = np.sin(zline) yline = np.cos(zline) ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray') plt.show() ``` 这里展示了怎样生成一条螺旋路径轨迹并将其渲染成三维模型的过程[^2]。 #### 配置个性化风格选项 为了满足不同场合下的需求偏好调整,默认提供了丰富的自定义可能性给用户去探索尝试。所有的全局设定都可以经由修改 `.rc` 文件达成一致性的改变影响整个项目周期内产生的所有图片外观特征[^3]。 --- 虽然目前没有具体指向“头歌”平台上关于 Matplotlib 数据可视化的确切链接资源说明文档或者官方推荐学习路线指南等内容描述存在于此处三个参考资料当中;但是可以根据以上介绍内容自行查找相关在线课程资料加以练习巩固理论知识转化为实践技能水平提升效率成果显著。
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