金融量化分析【day111】：Matplotib-畫布與子圖

 1、畫布與子圖

 一、實例

%matplotlib auto
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax.plot(1,3,7)
ax.plot(2,5,8)
plt.show

二、總結

2、直方圖

%matplotlib inline
data = [32,48,21,100]
labels = ['Jan','feb','Mar','Apr']

plt.bar(np.arange(len(data)),data,align='edge')
plt.xticks(np.arange(len(data)),labels)
plt.show()

　　

plt.bar([1,2,5],[2,6,10])

　　

plt.bar(np.arange(3),[2,6,10])

　　

plt.barh(np.arange(3),[2,6,10])
plt.yticks(np.arange(3),['Jan','feb','Mar','Apr'])

　　

3、餅圖

 一、默認是橢圓

plt.pie([1,2,3])

 二、如何設置成真正的圓形？

plt.pie([1,2,3])
plt.axis('equal')

　三、添加標籤

plt.pie([1,2,3],labels=['a','b','c'])
plt.axis('equal')

 

 四、設置小數位數

plt.pie([1,2,3],labels=['a','b','c'],autopct="%.2f",)
plt.axis('equal')

五、彈出部分

plt.pie([1,2,3],labels=['a','b','c'],autopct="%.2f",explode=[1.0,0.0,0.0])
plt.axis('equal')

六、彈出部分幅度調正

plt.pie([1,2,3],labels=['a','b','c'],autopct="%.2f",explode=[0.2,0.0,0.0])
plt.axis('equal')

　　

 

 

 七、綜合美圖

plt.pie([10,20,30,40],labels=['a','b','c','d'],autopct="%.2f%%",explode=[0.1,0,0.1,0])
plt.axis('equal')