Python數據分析：matplotlib

matplotlib是python中的一個數據可視化庫，能夠作出不少數據統計圖，下面來講一說matplotlib的一些基本使用。

1.首先引入和數據分析有關的庫。

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

2.而後使用pandas讀入數據。

3.fig = plt.figure(figsize=(m,n))：規定一個長爲m，寬爲n的畫圖區域。

4.plt.xlabel("")：規定橫軸名稱。

5.plt.ylabel("")：規定縱軸名稱。

6.plt.title("")：規定圖像名稱。

7.plt.xticks(rotation=k)：將x軸的各標籤旋轉k度。

8.plt.legend(loc="best)：添加圖例，loc爲圖例的位置，傳入best系統會自動尋找最佳的圖例位置。下圖爲繪製五條折線。

fig = plt.figure(figsize=(10,7))    #規定繪圖區域大小
color = ["green","cyan","yellow","red","black"]    #指定五條折線的顏色
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Unemployment Rate")
plt.title("Unemployment Statics Trend,1948")
for i in range(5):
    x = i*12
    y = (i+1)*12
    subset = unrate[x:y]
    label = str(1948+i)
    plt.plot(subset["MONTH"],subset["VALUE"],c=color[i],label=label)
plt.legend(loc="best")    #添加圖例到最佳顯示位置
plt.show()

9.fig.add_subplot()：添加子圖繪製區域。

fig = plt.figure(figsize=(10,8))
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)    #指定子圖位置
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
plt.show()

10.ax.set_xticks()：指定x軸繪圖座標。

11.ax.set_xticklabels()：指定x軸每一個標籤的名字。

12.ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()、ax.set_title()：分別指定x軸，y軸，圖像名稱。

num_cols = ['RT_user_norm', 'Metacritic_user_nom', 'IMDB_norm', 'Fandango_Ratingvalue', 'Fandango_Stars']
bar_heights = norm_reviews.loc[0,num_cols].values
print(bar_heights)
bar_positions = np.arange(5)
print(bar_positions)
tick_positions = range(0,5)
fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,8))    #用ax畫圖，fig控制區域
plt.bar(bar_positions,bar_heights,0.6)    #0.6表示所畫條形圖每一個圖形的寬度
ax.set_xticks(tick_positions)
ax.set_xticklabels(num_cols,rotation=45)
ax.set_xlabel("Rating Source")
ax.set_ylabel("Average Rating")
ax.set_title("Average User Rating For Avengers:Age of Ultron(2015)")
plt.show()

13.若是要讓條形圖橫着畫，只需將繪製條形圖的命令plt.bar()改成plt.barh()，若是有須要再從新指定一下本身所需的橫縱座標便可。

14.plt.scatter()：繪製散點圖。

15.plt.hist(x,bins=k,range=(m,n))：繪製直方圖，bins指定繪製出數據的條數，range()指定直方圖橫座標的取值範圍。

16.ax.boxplot()：繪製盒形圖，盒形圖能夠直觀的觀察出數據的離羣點，也就是不符合規範的數據，具體到seaborn庫時會講。