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Matplotlib进阶

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潇洒坤
发布2018-09-10 10:26:06
发布2018-09-10 10:26:06
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代码可运行
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代码可运行

标题中的英文首字母大写比较规范,但在python实际使用中均为小写。

1.利用pandas进行数据分析+matplot进行可视化

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import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.rand(10,4)
df = pd.DataFrame(data,columns = list("ABCD"),index=np.arange(0,100,10))
df.plot()
plt.show()

上面一段代码的运行结果如下图所示:

image.png

2.

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fig, axes = plt.subplots(2,1)
data = pd.Series(np.random.randn(16),index=list("abcdefghijklmnop"))
data.plot(kind='bar', ax=axes[0], color='k',alpha=0.7)
data.plot(kind='barh', ax=axes[1], color='r', alpha=0.7)
plt.show()

上面一段代码的运行结果如下图所示:

image.png

3.折线图

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_excel("pandas-matplotlib.xlsx")
var = df.groupby('BMI').Sales.sum()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlabel('BMI')
ax.set_ylabel('Sum of Sales')
ax.set_title('BMI while Sum of Sales')
var.plot(kind='line')
plt.show()

上面一段代码的运行结果如下图所示:

image.png

4.条形图

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_excel("pandas-matplotlib.xlsx")

上面一段代码的运行结果如下图所示:

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5.柱状堆积图

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_excel("pandas-matplotlib.xlsx")
var = df.groupby(["BMI","Gender"]).Sales.sum()
var.unstack().plot(kind='bar',stacked=True,color=['red','blue'])
plt.show()

上面一段代码的运行结果如下:

image.png

6.绘制散点图

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_excel("pandas-matplotlib.xlsx")
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(df['Age'],df['Sales'])
plt.show()

上面一段代码的运行结果如下图所示:

image.png

7.绘制气泡图

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_excel("pandas-matplotlib.xlsx")
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(df['Age'],df['Sales'],s=df['Income'])
plt.show()

上面一段代码的运行结果如下图所示:

image.png

8.

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_excel("pandas-matplotlib.xlsx")
var = df.groupby(['Gender']).sum().stack()
temp =var.unstack()
x_list = temp['Sales']
label_list = temp.index
plt.axis('equal')
plt.pie(x_list,labels=label_list,autopct='%1.1f%%')
plt.title('experience')
plt.show()

image.png

2.PyEcharts画图

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pip install pyecharts -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

2,1

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import pyecharts as pye 
bar = pye.Bar("我的第一个图表","这里是副标题")
x = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫","裤子", "高跟鞋", "袜子"]
y = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
label = '服装'
bar.add(label,x,y)
bar.render('bar01.html')

image.png

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原始发表:2018.07.31 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1.利用pandas进行数据分析+matplot进行可视化
  • 2.
  • 3.折线图
  • 4.条形图
  • 5.柱状堆积图
  • 6.绘制散点图
  • 7.绘制气泡图
  • 8.
  • 2.PyEcharts画图
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