matplotlib

使用基本2D绘制

#可视化展示
import  pandas,matplotlib.pyplot as plt
data  = pandas.read_csv("UNRATE.csv")

# print(data.head(12))
# plt.plot()
d1948  = data[0:12]
plt.plot(d1948["DATE"],d1948["VALUE"])
#在横轴上的显示名字斜45
plt.xticks(rotation = 45)
#x轴的名字
plt.xlabel("MONTH")
#y轴的名字
plt.ylabel("unemployment")
#图表的名字
plt.title("USA UNEMPLOYMENT 1948")
plt.show()

子图绘制

mport matplotlib.pyplot as plt
#绘制多子图
x1  = plt.subplot(2,2,1)
x2 = plt.subplot(2,2,2)
x3 = plt.subplot(2,2,4)
plt.show()

image.png

data = pandas.read_csv("UNRATE.csv")
#设置图形的比例
fig = plt.figure(figsize=(6,3))
x1 = fig.add_subplot(2,1,1)
x2 = fig.add_subplot(2,1,2)
x1.plot(np.arange(5),np.arange(5))
x2.plot(np.arange(10)*3,np.arange(10))

plt.show()

image.png

在一个图中绘制多条线条

import matplotlib.pyplot as plt,pandas,numpy as np
data = pandas.read_csv("UNRATE.csv")
data["DATE"] = pandas.to_datetime(data["DATE"])
# print(data["DATE"])
#设置图形的比例
# fig = plt.figure(figsize=(3,3))
# x1 = fig.add_su
# x1 = fig.add_subplot(2,1,1)
# x2 = fig.add_subplot(2,1,2)
# x1.plot(np.arange(5),np.arange(5))
# x2.plot(np.arange(10)*3,np.arange(10))

print(data["DATE"].dt.month)
plt.plot(data["DATE"][0:12].dt.month,data[0:12]["VALUE"], c= 'red')
plt.plot(data["DATE"][12:24].dt.month,data[12:24]["VALUE"],c = "blue")
plt.xticks(rotation = 45)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt ,pandas,numpy
data = pandas.read_csv("UNRATE.csv")
colors =["red","blue","yellow","green","orange"]
#转换日期，供后面的dt 使用
data["DATE"] = pandas.to_datetime(data["DATE"])
for i in range(5):
    startIndex= I*12
    endIndex = (i+1)*12
    subset = data[startIndex:endIndex]
    label  =str(1948+i)
    plt.plot(subset["DATE"].dt.month,subset["VALUE"],c = colors[i],label = label)
#label放的位置
plt.legend(loc ="best")
plt.xlabel("MONTH")
plt.ylabel("UNEMPLOYMENT")
plt.title("USA UNEMPLOYMENT 1948-1952")
plt.show()

image.png