干货帖｜python绘图及可视化

一、matplotlib API入门

1. Anaconda Spyder下 Ipython console 画图 
   –载入：import matplotlib.pyplot as plt 
   –在终端窗口输出图片： %matplotlib inline 
   –在图片窗口表现图片： %matplotlib qt

2. figure和subplot 
   –创建figure对象 fig = plt.figure()，内含一些选项可以做调整 
   –创建subplot对象 ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) 表示2*2个subplot中的第一个 
   –同时创建figure和subplot，fig, axes = plt.subplots(2, 3) 2*3，对axes索引就是不同的subplot 
   —-sharex=True 所有subplot应该使用相同的x轴刻度 
   —-sharey=True 所有subplot应该使用相同的y轴刻度 
   –调整subplot周围的间距 subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None) 
   –如果不创建新的，就会在最后一个使用的subplot上绘制

3. 颜色、标记和线型 
   –颜色+线型 ax.plot(x, y, 'g--') ax.plot(x, y, linestyle='--', color='g') 
   –颜色+线型+标记 plt.plot(randn(30).cumsum(), 'ko--') plot(randn(30).cumsum(), color='k', linestyle='dashed', marker='o') 
   –默认数据点之间的插值是线性，修改： drawstyle='steps-post'

4. 刻度、标签和图例 
   –返回图表范围 plt.xlim()(对当前或是最近创建的subplot）ax.get_xlim 
   –修改图表范围 plt.xlim([0,10]) (对当前或是最近创建的subplot）ax.set_xlim 
   –修改x轴刻度 ax.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000]) 
   –修改刻度标签 ax.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'],rotation=30, fontsize='small') 
   –设置x轴名称 ax.set_xlabel('Stages') 
   –设置标题 ax.set_title('My first matplotlib plot') 
   –设置图例 ax.legend(loc='best') 其中图例的对应的名字是label传入的

5. 注解以及在subplot上绘图 
   –添加注解：ax.text(x, y, 'Hello world!', family='monospace', fontsize=10) 
   –添加图形：ax.add_patch(shp) ，其中shp是之前设定好的的图形元素

6. 将图表保存到文件 
   –plt.savefig('figpath.svg') 
   –plt.savefig('figpath.png', dpi=400, bbox_inches='tight')，dpi定义分辨率，bbox_inches定义表周围的空白部分

7.对matplotlib配置，p244

二、pandas中的绘图函数

1. 线型图 
   –默认情况下，plot生成的就是线型图 s.plot() 
   –默认将索引作为x轴，禁止：use_index=False

2. 柱状图 
   –可以在上面的基础上加上，kind='bar',kind='barh' 
   –垂直data.plot(kind='bar',ax=axes[0], color='k', alpha=0.7) 
   –水平data.plot(kind='barh,ax=axes[1], color='k', alpha=0.7) 
   –堆积柱状图 stacked=True 
   –列的名称会被用作图例的标题

3. 直方图和密度图 
   –直方图：tips['tip_pct'].plot.hist(bins=50) 
   –密度图：tips['tip_pct'].plot(kind='kde')

4. 散点图 
   –plt.scatter(trans_data['m1'],trans_data['unemp']) 
   –plt.scatter_matrix(trans_data,diagonal='kde',color='k',alpha=0.3)

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