可视化库Matplotlib 折线图条形图柱状图点图盒图

1.折线图

#读入数据
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt    #导入画图
import numpy as np
unrate = pd.read_csv('unrate.csv')
unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE'])
print(unrate.head(12))

donkey = unrate[0:12]
plt.plot(donkey['DATE'],donkey['VALUE'])
plt.xticks(rotation=45)   #倾斜度数
plt.xlabel('Month')    #设置横坐标
plt.ylabel('Rate')      #设置纵坐标
plt.show()

2.设置子图

fig = plt.figure()             #确定画图域
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)    #第一个图
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)      #第二个图
ax3 = fig.add_subplot(2,2,4)     #第四个图

#fig = plt.figure(figsize=(4,6))         #设置画图域大小
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)             #第一个图  子图
#ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)            #第二个图
ax3 = fig.add_subplot(2,2,4)             #第四个图ax1.plot(np.arange(10),np.arange(10),c='red',label = '1998')
ax1.plot(np.arange(10),np.arange(10),c='blue',label = '2018')
ax3.plot(np.arange(10),np.arange(10))
ax1.legend(loc=2)   #设置1998和2018在图中的位置
plt.show()

3.画条形图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import arange
reviews = pd.read_csv('fandango_scores.csv')
cols = ['FILM','RT_user_norm','Metacritic_user_nom','IMDB_norm','Fandango_Ratingvalue','Fandango_Stars']
norm_reviews = reviews[cols]
print(norm_reviews[:1])
donkey = ['RT_user_norm','Metacritic_user_nom','IMDB_norm','Fandango_Ratingvalue','Fandango_Stars']
donkey1 = norm_reviews.ix[0,donkey].values
print(donkey1)
donkey2 = arange(5)+1
print(donkey2)ax = plt.subplots()
ax.bar(donkey2,donkey1,0.3)    #竖着画
ax.barh(donkey2,donkey1,0.3)   #横着画
plt.show()

4.画点图

plt.scatter(np.arange(5),np.arange(5))
plt.xticks(rotation=45)   #倾斜度数
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Rate')
plt.show()

5.画柱状图

1）

fig,ax = plt.subplots()
ax.hist([1,2,5,8],[0,2,7,10])
plt.show

2）

plt.hist(np.arange(5),np.arange(5))
plt.xticks(rotation=45)   #倾斜度数
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Rate')
plt.show()

6.画盒图

1）

plt.boxplot(np.arange(5))
plt.xticks(rotation=45)   #倾斜度数
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Rate')
plt.show()

2）

fig,ax = plt.subplots()
ax.boxplot([1,2,5,8],[0,2,7,10])
plt.show()

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