python数据分析 制图_《利用python进行数据分析》第八章 绘图和可视化
第八章笔记,以pylab模式启动ipython(ipyhton –pylab)
matplotlib API函数都位于matplotlib.pyplot模块中
import matplotlib.pyplot as plt
Figure 和 Subplot
matplotlib的图像都位于Figure对象中,可用plt.figure创建一个新的figure.
pyplot.subplots的选项
参数
说明
nrows
subplot的行数
ncols
subplot的列数
sharex
所有subplot应该使用相同的x轴 刻度(调节xlim将会影响所有subplot)
sharey
所有subplot应该使用相同的Y轴 刻度(调节ylim将会影响所有subplot)
subplot_kw
用于创建各subplot的关键字字典
**fig_kw
创建figure时的其他关键字, 如plt.subplots(2, 2, figsize = (8, 6))
调整subplot周围的间距
利用
subplots_adjust(left = None, bottom =None, right = none, top = None, wspace = None, hspace = None)
wspace和hspace用于控制宽度和高度的百分比,可用作subplot之间的间距.
e.g.:
In [14]: fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex = True, sharey = True)
In [16]: for i in range (2):
...: for j in range(2):
...: axes[i][j].hist(randn(500), bins = 50, color = 'k', alpha = 0.5)
...:
In [17]: plt.subplots_adjust(wspace = 0, hspace = 0)
颜色,标记和线型
可以使用color属性设置颜色,linestyle属性设置线型,marker属性设置标记.
也可以直接传入字符串'颜色标记线型'
In [5]: axes[0, 0].plot(rand(30).cumsum(), 'k<--')
In [6]: axes[0, 1].plot(rand(30).cumsum(), color = 'k', linestyle = '--', marker = '<')
刻度,标签和图例
pyplot接口的xlim方法控制图标的范围,xticks控制刻度位置, xticklabels控制刻度标签.
使用方法有如下两种:
调用时不带参数, 则返回当前的参数值.
调用时带参数, 则设置参数值.
所以这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起所用的. 它们各自对应subplot对象上的两个方法,如xlim对应ax.get_xlim, ax.set_xlim.
设置标题, 轴标签, 刻度以及刻度标签
要修改x轴刻度,可用set_xticks, set_xticklabels,前者可以告诉matplotlib刻度在具体哪些数值位值,后者可以将这些标签更改为任何其他的值(如字符串),最后可用set_title为图标设置一个标题, 用set_xlabel为x轴设置一个名称.
要想修改y轴,只需要将x换为y即可 .
添加图例(legend)
在创建subplot时,传入label属性给其命名, 同过ax.legend(loc = ‘bes’t’) 就可创建图例,loc用来表示图例的位置..
注释以及在Subplot上绘图
可以通过text, arrow, annotate等函数添加文本, 箭头, 其他图形等注解,text可在指定坐标(x, y)绘制文本,还可自定义格式.
绘制图形可以先创建图形,再通过ax.add_patch(图形)将其添加到subplot中.
将图标保存到文件
利用plt.savefig可以将图标保存到文件,也可以通过figure的实例方法savefig来保存.
可以设置dpi和bbox_inches(可以减除当前图表的空白部分).
savefig也可把图片保存到数组.
FIgure.savefig选项
参数
说明
fname
含有文件路径的字符串或Python的文件型对象. 图像格式由文件扩展名推断得出
dpi
图像分辨率,默认100
facecolor, edgecolor
图像的背景色,默认白色
format
显式设置文件格式
bbox_inches
图表需要保存的部分,如果设置’tight’,则将尝试剪除空白部分
matplotlib配置
matplotlib/mpl-data中详细写了配置选项.
pandas中的绘图函数
线型图
默认情况下,Series和DataFrame生成的都是线形图.
Series.plot方法的参数
参数
说明
label
用于图例的标签
ax
要在骑上进行绘制的matplotlib Subplot对象.如果没有设置,则使用当前Subplot
style
风格字符串
alpha
图表的填充不透明度
kind
可以是line, bar, barh, kde
logy
在y轴上 使用对数标尺
use_index
将对象的索引用作刻度标签
rot
旋转刻度标签
xticks, yticks
x,y轴刻度值
xlim, ylim
x,y轴刻度界限
grid
显式轴网络线(默认打开)
DataFrame.plot方法
参数
说明
Subplots
将各个DataFrame列会知道单独的subplot中
sharex, sharey
如果subplos = True, 则公用一个x, y轴
figsize
表示图像大小的元祖
title
表示图像标题的字符
legend
添加一个Subplot图例
sort_columns
以字母表顺序绘制各列,默认使用当前列顺序
其他图形