为了方便调用, 把每一种绘制的方法用函数封装起来 """ plt.figure(num=1,figsize=(12,8),alpha=0~1) # num是第几张图, figsize定义尺寸,alpha透明度 plt.add_subplot(1,1,1) # add_subplot(行,列,第几个) plt.plot(x,y,color='red',linestyle='',linewidth='',marker='',label='') plt.xlabel() plt.ylabel("",labelpad=10) # 设置坐标轴的标题; labelpad设置具体的距离/不常用 # 设置坐标的刻度(标签) plt.xticks() # xticks(ticks, labels,rotation=45/90) ticks表示刻度值,labels表示该刻度值对应的标签;标签旋转角度 plt.yticks() # 设置坐标轴范围; 不常用,系统默认设置了合理的范围 plt.xlim(0,100) plt.ylim(0,1000) plt.grid(b=True,axis='x/y') # 打开x/y轴的网格, 不设置则默认x,y都打开 plt.legend() # 打开plot()中设置的label(图例), 默认最佳位置 plt.title() # 设置标题 # 设置数据标签 text(x,y,str,fontsize) ; x,y是位置, str是显示内容, fontsize是字体大小 plt.text() """ # 1.绘制折线图 def plot_fig(): """绘制折线图: 适用于 两变量都是连续变量 ; 需要解决的问题就是排序问题""" import os import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd os.chdir(r'D:\pycharm程序文件\练习1') data = pd.read_csv('creditcard_exp.csv', skipinitialspace=True) # skipinitialspace=True 用于方差分析 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像时负号'-'显示为方块的问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 # 取出两列连续变量画图avg_exp ~ Income data_two = data[['Income','avg_exp']].copy() # 其中Income作为自变量, 所以将data_two按Income这一列从小到大排序 new_data_two = data_two.sort_values(by=['Income'],ascending=True) # 设置x,y轴 x = new_data_two['Income'] y = new_data_two['avg_exp'] # 绘折线图 plt.plot(x,y,color='red',linestyle='solid') plt.xlabel("年收入/万元") plt.ylabel("年信用卡消费/元") plt.show() # 绘制柱状图 def bar_fig(): """ 柱状图常用于单分类变量,比较其数量""" import os import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像时负号'-'显示为方块的问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 os.chdir(r'D:\pycharm程序文件\练习1') data = pd.read_excel('data.xlsx') # 取出一分类变量; 是否续保 这一列 data1 = d
python 处理Excel表格绘图完整版,包含热力图,QQ图等
最新推荐文章于 2024-08-28 15:43:06 发布