pandas入門07---可視化

01 入門

製做提供信息的可視化是數據分析的重要任務之一。首先介紹一下matplotlib庫。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.arange(10)
print(data)
plt.plot(data)
plt.show()

簡單的線性圖：

01-01 圖片與子圖

matplotlib生成的圖位於圖片對象中，可使用plt.figure生成一個新的圖片。

plt.figure有一些選項，例如figsize能夠確保圖片有一個肯定的大小及存儲在硬盤時的長寬比。

可使用add_subplot建立一個或多個子圖。 ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)

上面圖片的意思是圖形爲2*2 ,而且序號爲1。

01-02 調整子圖間距

可使用subplots_adjust調整圖的大小。

其中參數wspace和hspace分別控制的是圖片的寬度和高度百分比，以用做子圖間的間距。

生成簡單隨機漫步圖表：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum())

# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 改變軸標籤及軸
ticks = ax.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])
# 字體傾斜30度
labels = ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'],rotation=30,fontsize='small')
ax.set_title('隨機漫步圖')
ax.set_xlabel('Stages')
plt.show()

結果以下：

修改y軸步驟相同，軸有一個set方法容許批量設置繪圖屬性。

props = {

	'title':'隨機漫步圖',
	'ylabel':'Num'
}

ax.set(**props)

plt.show()

01-03 添加圖例

圖例是用來區分繪圖元素的重要內容。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), 'k', label='one')
ax.plot(np.random.randn(1500).cumsum(), 'k--', label='two')
ax.plot(np.random.randn(500).cumsum(), 'k.', label='three')
ax.legend()
plt.show()

可使用ax.legend()或者plt.legend自動生成圖例。

可使用text、arrow、annote方法來添加註釋和文本。text在圖標上給定左表

可使用plt.savefig將活動圖片保存在文件之中。