Python数据分析--数据可视化

建立画布

# 导入matplotlib库中的pyplot并命名为plt
import matplotlib.pyplot as plt
# 让图表直接在Jupyter Notebook中展示出来
%matplotlib inline
# 解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']  # Mac下字体Arial Unicode MS
# 解决负号无法正常显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

# 建立默认尺寸画布
fig = plt.figure()
>>>


# 建立宽8高6的画布
fig = plt.figure(figsize = (8,6))
>>>

• 注：画布不会直接显示，只会输出一串画布相关信息的代码

建立坐标系

add_subplot 函数建立坐标系

# 先绘制画布
# 绘制2X2个坐标，即4个坐标系
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)

plt.subplot2grid 函数建议坐标系

不需要绘制画布，直接导入plt库调用subplot2grid函数

#将图表整个区域分成2行2列，且在（0，0）位置绘图
plt.subplot2grid((2,2),(0,0))

plt.subplot 函数建立坐标系

不需要绘制画布，直接导入plt库调用subplot函数

# 将图表整个区域分成2行2列，且在第1个坐标系绘图
plt.subplot(2,2,1)

plt.subplots 函数建立坐标系

subplots函数一次可以返回多个坐标系

# 将图表的整个区域分成2行2列，并将4个坐标系全部返回
fig,axes = plt.subplots(2,2)

设置坐标轴

设置坐标轴的标题

# 设置标题到坐标轴的距离 10
plt.xlabel('月份',labelpad = 10)
plt.ylabel('注册量',labelpad = 10)

# 设置标题的字体大小、颜色、是否加粗
plt.xlabel('月份',fontsize = 'xx-large',color = '#70AD47',fontweight = 'bold')
plt.ylabel('注册量')

设置坐标轴的刻度

# ticks 表示刻度值，labels 表示该刻度处对应的标签
plt.xticks(ticks,labels)
plt.yticks(ticks,labels)

import numpy as np
# 设置x轴刻度
plt.xticks(np.arange(9),['1月份','2月份','3月份','4月份','5月份','6月份','7月份','8月份','9月份'])
# 设置y轴刻度
plt.yticks(np.arange(1000,7000,1000),['1000人','2000人','3000人','4000人','5000人','6000人','7000人','8000人','9000人'])

# 将x/y轴的数值隐藏起来
plt.xticks([])
plt.yticks([])

设置坐标轴范围

plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,8000)

# 不显示坐标轴
plt.axis('off')

图表格式的设置

网格线设置

网格线默认是关闭的

# x轴、y轴的网格线全部打开
plt.grid(b = 'True')

# 只打开x轴的网格线
plt.grid(b = 'True',axis = 'x')

# 只打开y轴的网格线
plt.grid(b = 'True',axis = 'y')

设置图例

# 图例默认显示1列
plt.plot(x,y,lable = '折线图')
plt.bar(x,y,lable = '柱形图')
plt.legend()

 # 显示2列图例
plt.plot(x,y,lable = '折线图')
plt.bar(x,y,lable = '柱形图')
plt.legend(ncol = 2)
    
# 设置图例显示位置
plt.plot(x,y,lable = '折线图')
plt.bar(x,y,lable = '柱形图')
plt.legend(loc = 2)

loc参数值说明：

字符串	位置代码	说明
best	0	自动选择合适展示位置
upper right	1	右上角
upper left	2	左上角
lower right	3	右下角
lower left	4	左下角
right	5	右侧
center left	6	左侧中心
center right	7	右侧中心
lower center	8	底部中心
upper center	9	顶部中心
center	10	正中心

图例参数说明：

参数	说明
fontsize	图例字号大小
prop	关于文本的设置，以字典形式传给参数prop
facecolor	图例框的背景颜色
edgecolor	图例框的边框颜色
title	图例标题
title_fontsize	图例标题的大小
shadow	是否给图例框添加阴影，默认为False

图表标题设置

plt.title(lable = '标题',loc = 'left') # 默认是居中显示

loc参数说明：

字符串	说明
center	居中显示
left	居左显示
right	居右显示

设置数据标签

plt.text(x,y,str,ha,va,fontsize)

text函数中的参数说明：

参数	说明
参数(x,y)	分别表示在哪里显示数值
str	表示要显示的具体数值
horizontalalignment	简称ha，表示str在水平方向的位置，有center、left、right可选
verticalalignment	简称va，表示str在垂直方向的位置，有center、left、right可选
fontsize	设置str字体的大小

# 针对具体的某一点(x,y)显示数值str
pt.text(5,10,'极点值')   # 在(5,10)处显示该点的y值

# 对整个图表显示数据标签
# 在(x,y)处显示y值
for a,b in zip(x,y):
    plt.text(a,b,b,ha = 'center', va = 'bottom',fontsize = 11)

图表注释

plt.annotate(s,xy,xytext,arrowprops)

plt.annotates函数中的参数说明：

参数	说明
s	表示要注释的文本内容
xy	表示要注释的位置
xytext	表示要注释的文本的显示位置
arrowprops	设置箭的相关参数、颜色、类型

plt,annotate('服务器崩解',xy = (5,10),xytest = (6,18),arrowprops = dict(facecolor = 'black',arrowstyle = '->'))  # facecolor表示箭的颜色，arrowstyle表示箭的类型