day9--Matplotlib--折线图

Matplotlib–数据可视化库（折线图绘制）

import pandas as pd
unrate = pd.read_csv(‘unrate.csv’) #打开csv文件
unrate[‘DATE’] = pd.to_datetime(unrate[‘DATE’]) #将DATE这一列/的日期，改成正常日期的格式
print(unrate.head(12)) #打印前12行
— DATE VALUE
0 1948-01-01 3.4
1 1948-02-01 3.8
2 1948-03-01 4.0
3 1948-04-01 3.9
4 1948-05-01 3.5
5 1948-06-01 3.6
6 1948-07-01 3.6
7 1948-08-01 3.9
8 1948-09-01 3.8
9 1948-10-01 3.7
10 1948-11-01 3.8
11 1948-12-01 4.0
下面开始绘制图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot() #使用不同的pyplot函数，我们可以创建、定制和显示一个plot
plt.show() #由于没有传值，所以打印出来只是大框，而没有图像
下面开始传值，使其出现图像
first_twelve = unrate[0:12]
plt.plot(first_twelve[‘DATE’], first_twelve[‘VALUE’]) #左面是x轴，右面是y轴
plt.show() #将图像展示出来
虽然y轴看起来不错，但是x轴的刻度标签太靠近了，无法读取。我们可以将x轴的刻度标签旋转90度，这样它们就不会重叠，我们可以使用浮点数或整数值指定旋转度。
plt.plot(first_twelve[‘DATE’], first_twelve[‘VA LUE’])
plt.xticks(rotation=45) #旋转45度
#print help(plt.xticks)
plt.show()
#xlabel():接受一个字符串值，它被设置为x轴标签。
#ylabel():接受一个字符串值，它被设置为y轴标签。
#title():接受一个字符串值，该字符串值被设置为plot标题。
plt.plot(first_twelve[‘DATE’], first_twelve[‘VALUE’])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel(‘Month’)
plt.ylabel(‘Unemployment Rate’)
plt.title(‘Monthly Unemployment Trends, 1948’)
plt.show()
add_subplot(first,second,index)第一表示行数，第二表示列数。
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure() #指定画图的区域
ax1 = fig.add_subplot(3,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(3,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(3,2,6) #由于缺少（3,2,3），因此空出一块区域
plt.show()
画图区域可以指定大小
import numpy as np
fig = plt.figure()
#fig = plt.figure(figsize=(3, 3)) #指定画图区域大小
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)

ax1.plot(np.random.randint(1,5,5), np.arange(5))
ax2.plot(np.arange(10)*3, np.arange(10))
plt.show()

折线带颜色
unrate[‘MONTH’] = unrate[‘DATE’].dt.month
unrate[‘MONTH’] = unrate[‘DATE’].dt.month
fig = plt.figure(figsize=(6,3))

plt.plot(unrate[0:12][‘MONTH’], unrate[0:12][‘VALUE’], c=‘red’)
plt.plot(unrate[12:24][‘MONTH’], unrate[12:24][‘VALUE’], c=‘blue’)

plt.show()

多条折线
fig = plt.figure(figsize=(10,6)) fig = plt.figure(figsize=(10,6))
colors = [‘red’, ‘blue’, ‘green’, ‘orange’, ‘black’]
for i in range(5):
start_index = i*12
end_index = (i+1)*12
subset = unrate[start_index:end_index]
plt.plot(subset[‘MONTH’], subset[‘VALUE’], c=colors[i])
plt.show()
图像右上角带一个方框（label）
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
colors = [‘red’, ‘blue’, ‘green’, ‘orange’, ‘black’]
for i in range(5):
start_index = i*12
end_index = (i+1)*12
subset = unrate[start_index:end_index]
label = str(1948 + i)
plt.plot(subset[‘MONTH’], subset[‘VALUE’], c=colors[i], label=label)
plt.legend(loc=‘best’) #定位框的位置
#print help(plt.legend)
plt.show()
完善后的图像
fig = plt.figure(figsize=(10,6))
colors = [‘red’, ‘blue’, ‘green’, ‘orange’, ‘black’]
for i in range(5):
start_index = i*12
end_index = (i+1)*12
subset = unrate[start_index:end_index]
label = str(1948 + i)
plt.plot(subset[‘MONTH’], subset[‘VALUE’], c=colors[i], label=label)
plt.legend(loc=‘upper left’)
plt.xlabel(‘Month, Integer’)
plt.ylabel(‘Unemployment Rate, Percent’)
plt.title(‘Monthly Unemployment Trends, 1948-1952’)
plt.show()

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