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介紹python的matplotlib常用繪圖函數

極客小將2021-01-25-
簡介免費學習推薦:python視頻教程matplotlib具有強大的繪圖功能,但是語句瑣碎,每次使用都需要一句一句書寫未免太過麻煩。本文根據平時繪圖經驗總結了常用繪圖函數,可以直接使用,非常方便importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpy
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matplotlib具有強大的繪圖功能,但是語句瑣碎,每次使用都需要一句一句書寫未免太過麻煩。本文根據平時繪圖經驗總結了常用繪圖函數,可以直接使用,非常方便FHo少兒編程網-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學習平臺

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#用于正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用于正常顯示負號

1、利用含有多列數據的DataFrame表格繪圖FHo少兒編程網-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學習平臺

def plot_cols(data,xlabel=None,ylabel=None,path_file=None,marker=True,len_xticks=10,save=False): """ :param data:DataFrame,數據表格--行標題為橫坐標,列標題為數據列 Series,序列——行標題為橫坐標,name為數據列 :param xlabel: str,橫坐標名稱 :param ylabel: str,縱坐標名稱 :param path_file: str,保存文件路徑 :param marker: bool,是否為每條線添加不同的標記 :param len_xticks:int,橫坐標顯示的值個數 :param save: bool,是否保存圖片 example: data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c']) plot_cols(data,xlabel='指標',ylabel='指數') """ data.index=data.index.astype(str) plt.figure(figsize=(12,8)) markers=['.',',','o','v','^','<','>','1','2','3','4','s','p','*','h','H','+','x','D','d','|','_']#標記符號 #如果是DataFrame表格形式,則畫出多列;如果是Series,則畫出單列 if type(data) is pd.core.frame.DataFrame: #是否為每條線添加不同的符號 if marker==False: for col in data.columns: plt.plot(data[col],marker='o',label=col) else: for col,marker_ in zip(data.columns,markers): plt.plot(data[col], marker=marker_, label=col) elif type(data) is pd.core.series.Series: plt.plot(data, marker='o', label=data.name) plt.legend(loc='best',fontsize='small') xticks=np.linspace(0,len(data),(len_xticks+1)).astype(int).tolist()[:-1]#被顯示的橫坐標刻度值的位置 plt.xticks(data.index[xticks],rotation=270) plt.ylabel(ylabel,fontsize=15) plt.xlabel(xlabel,fontsize=15) plt.grid(True,alpha=0.2) if save==True:plt.savefig(path_file)if __name__=='__main__': x=np.arange(1,101) data = pd.DataFrame({'a':x*2+3,'b':x*3-4,'c':np.log(x)+9}, index=np.arange(100)) plot_cols(data, xlabel='指標', ylabel='指數')

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2、將含有兩列的DataFrame表格數據作為雙軸圖FHo少兒編程網-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學習平臺

def plot_twins(data,col1,col2,xlabel=None,ylabel1=None,ylabel2=None,len_xticks=10,figsize=(10,6),save_path=None): """將含有兩列的DataFrame表格數據作為雙軸圖 :param data: DataFrame,含有兩列的DataFrame表格數據 :param col1: str,左圖列標題 :param col2: str,右圖列標題 :param xlabel: str,橫軸標題 :param ylabel1: str,左y軸標題 :param ylabel2: str,右y軸標題 :param len_xticks: int,顯示的刻度個數 :param figsize: turple,圖大小 :param save_path: str,圖片保存路徑。默認為None,不保存圖片 :return: example: x=np.arange(0,100) data=pd.DataFrame({'銷售額(元)':3*x+np.random.random(100)*100,'增長率(%)':np.random.random(100)},index=pd.date_range('2015-01-23',periods=100,freq='D')) plot_twins(data,col1='銷售額(元)',col2='增長率(%)',xlabel=None,ylabel1='銷售額(元)',ylabel2='增長率(%)') """ fig=plt.figure(figsize=figsize)#創建一塊總畫布 # 將畫板分為四行四列共16個單元格,(0, 0)表示從第一行第一列即第一個單元格開始畫圖,將第一行的三個單元格作為一個畫塊作畫 ax=plt.subplot2grid((1,1),(0,0),rowspan=1,colspan=1) plt.plot(data[col1],label=col1,color='r',marker='^') ax.legend(loc='upper right')#用于顯示畫布ax的圖,切記用 loc= 表示位置 ax.set_ylabel(ylabel1) xticks=np.linspace(0,len(data),(len_xticks+1)).astype(int).tolist()[:-1]#被顯示的橫坐標刻度值的位置 ax.set_xticks(data.index[xticks]) plt.xticks(rotation=270) twin=ax.twinx() plt.plot(data[col2],label=col2,color='y',marker='o') twin.legend(loc='upper left') twin.set_ylabel(ylabel2) ax.set_xlabel(xlabel) ax.grid(True,alpha=0.2) if save_path!=None: plt.savefig(save_path)if __name__=='__main__': x=np.arange(0,100) data=pd.DataFrame({'銷售額(元)':3*x+np.random.random(100)*100,'增長率(%)':np.random.random(100)},index=pd.date_range('2015-01-23',periods=100,freq='D')) plot_twins(data,col1='銷售額(元)',col2='增長率(%)',xlabel=None,ylabel1='銷售額(元)',ylabel2='增長率(%)')

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3、將DataFrame表格中的多列數據繪制成多個圖FHo少兒編程網-Scratch_Python_教程_免費兒童編程學習平臺

def plot_figs(data,xlabel=None,ylabels=None,save_path=None,len_xticks=5,length=10,width=3,intervals=1): """ 將DataFrame表格中的多列數據繪制成多個圖 :param data:DataFrame,含有多列的表格 :param xlabel:str,橫軸標題 :param ylabels:list,各個圖的縱軸標題 :param path_save:str,圖片保存路徑。默認為None,不保存圖片 :param len_xticks: int,顯示的刻度個數 :param length:int,畫板長度 :param width:int,圖畫寬度 :param intervals:int,圖畫之間間隔距離 :return: example: data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c']) plot_figs(data,xlabel='標號',ylabels=['a','b','c']) """ cols=data.columns num_fig = len(data.columns) fig = plt.figure(figsize=(length, 4*num_fig)) # 創建一塊總畫布 for i in range(0,num_fig): #i=2 ax = plt.subplot2grid((num_fig*(width+intervals), 1), (i*(width+intervals), 0), rowspan=width, colspan=1) # 將畫板分為四行四列共16個單元格,(0, 0)表示從第一行第一列即第一個單元格開始畫圖,將第一行的三個單元格作為一個畫塊作畫 ax.plot(data[cols[i]], label=cols[i]) ax.legend(loc='upper right') # 用于顯示畫布ax1的圖,切記用 loc= 表示位置 if ylabels!=None:ax.set_ylabel(ylabels[i]) if xlabels!=None and i==(num_fig-1):ax.set_xlabel(xlabel) xticks = np.linspace(0, len(data), (len_xticks + 1)).astype(int).tolist()[:-1] # 被顯示的橫坐標刻度值的位置 ax.set_xticks(data.index[xticks]) plt.grid(True,alpha=0.2) if save_path != None: plt.savefig(save_path)if __name__=='__main__': data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c']) plot_figs(data,xlabel='標號',ylabels=['a','b','c'])

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