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import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm #这样设置以后 可以在图中显示中文 #Fontproperties 字体性质 my_font = fm.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF') x_data = list([2001,2002,2003,2004,2005,2006]) y_data = list([1000,1400,1900,2800,4000,5300]) y_data1 = list([1200,1600,2300,3200,4000,5600]) def y_data2(x): y_list=[] while x>9 and x<16: y = 100*x+100 x+=1 y_list.append(y) return y_list plt1 = plt.plot(x_data,y_data1,'b-',linewidth=3) plt2 = plt.plot(x_data,y_data,linewidth=2,linestyle='--',color='red',) plt3 = plt.plot(x_data,y_data2(10),linewidth=2,linestyle='--',color='blue',) #对图进行说明 legeng(说明) plt.legend([plt2,plt1,plt3],labels=["图书1销售曲线",'图书2销售曲线','图书3销售曲线'],loc='best',prop=my_font) plt.title(u'图书历年销售记录',fontproperties=my_font) plt.xlabel(u'年份',fontproperties=my_font) plt.ylabel(u'销量',fontproperties=my_font) plt.show()
折线图结果如下:
利用**plt.gca()**来对坐标轴进行改动。
#将y轴对应的值 改成相应的文字 yticks(y上的点)
plt.yticks([2000,4000,5000],['正常','很好','火爆'],fontproperties=my_font)
ax = plt.gca()
ax.spines['bottom'].set_position(('data',2000)) #把X轴移动到y=2000的位置
#position[0] should be one of 'outward', 'axes', or 'data'
ax.spines['right'].set_color('none') #隐藏右边框
ax.spines['top'].set_color('none') #隐藏上边框
折线图结果如下图:
时间序列数据:
代码:
import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd my_font = fm.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') data1 = pd.read_csv(r'E:\jmdx_gs\当天活跃人数.csv') print(data1) #当天活跃人数 plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(data1['date'],data1['number'],c = 'red') plt.title('当天活跃人数',FontProperties=my_font,size=15) plt.xlabel('日期',FontProperties=my_font,) plt.ylabel('人数',FontProperties=my_font) plt.xticks(data1['date'][::7],rotation=20) plt.show()
时间序列的折线图:
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Times New Roman'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
#或者如上图用 fontproperties 参数
import matplotlib.pyplot as plt my_font = fm.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc') index = ['2020/10','2020/11','2020/12'] number = [651,4668,3832] plt.figure(figsize=(10,4)) plt.bar(index,number,color='rgb',width = 0.2) plt.title('近三个月的活跃用户数',FontProperties=my_font) plt.xlabel('月份',FontProperties=my_font) plt.ylabel('当月活跃人数',FontProperties=my_font) plt.xticks(rotation=0) for xx, yy in zip(index,number): plt.text(xx, yy+0.1, str(yy), ha='center') plt.show()
柱状图如下:
数据为DataFrom型,如下:
代码:
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Times New Roman'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False data3 = pd.read_csv(r'E:\jmdx_gs\各分公司用户速率.csv',encoding='GBK',index_col='REGION_NAME') # 创建堆叠图 data3.plot(kind='barh',grid = True,colormap='Reds_r',stacked=True,figsize=(8,3)) #colormap可以替换各种色图 # 外嵌图表plt.table() # table(cellText=None, cellColours=None,cellLoc='right', colWidths=None,rowLabels=None, rowColours=None, rowLoc='left', # colLabels=None, colColours=None, colLoc='center',loc='bottom', bbox=None) # cellText:表格文本 # cellLoc:cell内文本对齐位置 # rowLabels:行标签 # colLabels:列标签 # rowLoc:行标签对齐位置 # loc:表格位置 → left,right,top,bottom plt.table(cellText = data3.values, cellLoc='center', cellColours = None, rowLabels = data3.index, rowColours = plt.cm.BuPu(np.linspace(0, 0.5,10))[::-1], # BuPu可替换成其他colormap colLabels = data3.columns, colColours = plt.cm.Reds(np.linspace(0, 0.5,10))[::-1], rowLoc='right', loc='bottom') plt.xticks(np.linspace(0,3000,11)) plt.ylabel('分公司名称') plt.title('各分公司用户速率') ax = plt.gca() ax.xaxis.set_ticks_position('top') #将X坐标轴设置在上方 ax.spines['bottom'].set_color('none') plt.show()
外嵌图表格参数:
# 外嵌图表plt.table()
# table(cellText=None, cellColours=None,cellLoc='right', colWidths=None,rowLabels=None, rowColours=None, rowLoc='left',
# colLabels=None, colColours=None, colLoc='center',loc='bottom', bbox=None)
修改表格内字体大小:
可以先给原先的plt.table命名
the_table1 = plt.table(
...........
...........
)
the_table1.auto_set_font_size(False)
the_table1.set_fontsize(10)
堆叠柱状图结果如下图,并在图中显示相应的数据表格:
数据:
代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Times New Roman']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
data2 = pd.read_csv(r'E:\jmdx_gs\分公司当月活跃人数.csv',encoding='GBK')
labels = data2['REGION_NAME']
sizes = data2['number ']
explode = (0,0,0,0,0,0.1) #将某一块分开
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150)
plt.title("各分公司活跃用户占比",)
plt.show()
饼状图如下:
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