相关库：numpy、panda、matplotlib

1. • 一些基础方法

1.1绘制函数图

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 

• x：x轴数据，列表或数组，可选

• y：y轴数据，列表或数组

• format_string：控制曲线的格式字符串，可选，由颜色字符、风格字符和标记字符组成。

**kwargs：第二组或更多，(x,y,format_string)
常用的参数：
color：控制颜色，color=’green’
linestyle：线条风格，linestyle=’dashed’
marker：标记风格，marker = ‘o’
markerfacecolor：标记颜色，markerfacecolor = ‘blue’
markersize：标记尺寸，markersize = ‘20’

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
plt.figure(figsize=(4,2))x = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)
print(x)#均分计算指令
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,'bp--')
plt.show()

1.2绘制饼状图

import matplotlib.pyplot as plt
plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1,startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)

x: 即每个扇形的占比的序列或数组
explode:如果不是None，则是一个len(x)长度的数组，指定每一块的突出程度；突出显示，设置每一块分割出来的间隙大小
labels:为每个扇形提供标签的字符串序列
colors:为每个扇形提供颜色的字符串序列
autopct:如果它是一个格式字符串，标签将是fmt % pct。如果它是一个函数，它将被调用。
shadow:阴影
startangle:从x轴逆时针旋转,饼的旋转角度
pctdistance, default: 0.6每个饼片的中心与由autopct生成的文本的开头之间距离与半径的比率，大于1的话会显示在圆外
labeldistance, default 1.1饼状图标签绘制时的径向距离（我认为这个也与8类似是个比率）。如果设置为None，则不绘制标签，而是存储在图例()中使用。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
task = ["高数上下复习(15h)","英语每日指标(14h)","最优化(5h)","数据挖掘实验(15h)","考研择校(4h)","数学建模规划(5h)","jupyter学习(5h)"]
time = np.array([15,14,5,15,4,5,5])
totaltime = sum(time)plt.pie(x=time,labels=task,autopct='%1.1f%%', #*饼图上标注百分比shadow=False,  #*是否有阴影startangle=0  #*逆时针旋转角度)
# plt.axis('equal')  # 显示为圆（避免比例压缩为椭圆）
plt.show()

1.3绘制直方图（分箱）

matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=’bar’, align=’mid’, orientation=’vertical’, rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, \*, data=None, \*\*kwargs)

参数：此方法接受以下描述的参数：
x:此参数是数据序列。
bins:此参数是可选参数，它包含整数，序列或字符串。
range:此参数是可选参数，它是箱子的上下限。
density:此参数是可选参数，它包含布尔值。
weights:此参数是可选参数，并且是一个权重数组，与x的形状相同。
bottom:此参数是每个容器底部基线的位置。
histtype:此参数是可选参数，用于绘制直方图的类型。 {‘bar’，‘barstacked’，‘step’，‘stepfilled’}
align:此参数是可选参数，它控制如何绘制直方图。 {‘left’，‘mid’，‘right’}
rwidth:此参数是可选参数，它是条形图的相对宽度，是箱宽度的一部分
log:此参数是可选参数，用于将直方图轴设置为对数刻度
color:此参数是一个可选参数，它是一个颜色规格或一系列颜色规格，每个数据集一个。
label:此参数是可选参数，它是一个字符串或匹配多个数据集的字符串序列。
normed:此参数是可选参数，包含布尔值，而是使用density关键字参数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.randn(1000)
plt.hist(x,10)
plt.show()

2d直方图：4.6Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist2d()直方图 - 简书 (jianshu.com)

含曲线拟合：(138条消息) [391]matplotlib.pyplot中的hist函数_周小董的博客-CSDN博客_ax.hist

含堆叠式：(138条消息) matplotlib.pyplot.hist参数详解_TravelingHat的博客-CSDN博客_matplotlib.pyplot.hist

1.4绘制箱型图（胡须图）

df.plot.box(title="title")  # 箱型图

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdata = [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100,4000,5000]df = pd.DataFrame(data)
df.plot.box(title="title")  # 箱型图
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)  # 显示网格线
plt.show()

绘制多个箱型图及简便用法：Python pandas.DataFrame.plot.box用法及代码示例 - 纯净天空 (vimsky.com)

1.5贡献度分析（帕累托分析）

给出产品的销售额，按照大到小排序，绘制积分变换曲线（由0->1递增，且斜率逐渐变小）

p.plot(color='r', secondary_y=True, style='-o', linewidth=2)
# secondary_y = True：设置第二纵坐标plt.annotate(format(p[6], '.4%'),  # 文字内容xy=(6, p[6]),  # 点标注的位置xytext=(6*0.9, p[6]*0.9),   # 文字标记的位置arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import xlrd# xlrd是读excel，xlwt是写excel的库
dish_profit = r'E:\data\catering_dish_profit.xls'
# 读取数据（设置主键为菜品名）、显示的时候自动设置横轴中文标记
data = pd.read_excel(dish_profit, index_col='菜品名')
print(data)data = data['盈利'].copy()  # 复制一份
print(data)
data= data.sort_values(ascending=False)
data.plot(kind='bar')   # 绘制柱状图p = 1.0*data.cumsum()/data.sum()    # data.cumsum():求积分 Σ0,Σ1,Σ2,Σ3……
p.plot(color='r', secondary_y=True, style='-o', linewidth=2)
# secondary_y = True：设置第二纵坐标# 标记特殊点！详细教程：https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88946088
plt.annotate(format(p[6], '.4%'),  # 文字内容xy=(6, p[6]),  # 点标注的位置xytext=(6*0.9, p[6]*0.9),   # 文字标记的位置arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))   # arrowprops #箭头参数,参数类型为字典dictplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.ylabel('盈利（元）')
plt.show()

(139条消息) plt.annotate()函数解析（最清晰的解释）_我是管小亮的博客-CSDN博客_plt.annotate(s=r's\hat{y}=29.40+1.55*$'+'广告费支出', x

1.6周期性分析

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df_normal = pd.read_csv(r"E:\data\user.csv")
print(df_normal)plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(df_normal["Date"],df_normal["Eletricity"])
plt.xlabel("日期")
x_major_locator = plt.MultipleLocator(7)
ax = plt.gca()ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
plt.ylabel("每日电量")
plt.title("正常用户电量趋势")
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.show()df_steal = pd.read_csv(r'E:\data\Steal user.csv')
plt.figure(figsize=(10,9))
plt.plot(df_steal["Date"],df_steal["Eletricity"])
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("日期")# （解决横轴单位间隔太小）自定义刻度间隔：
x_major_locator = plt.MultipleLocator(7)
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)plt.title("窃电用户电量趋势")
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.show()

1.7相关性分析

相关性公式：

Pearson（皮尔逊）相关系数:

重要代码：

(120条消息) Seaborn绘制热力图_菇綡的博客-CSDN博客_seaborn 热力图

(122条消息) seaborn—sns.heatmap绘制热力图_哎呦-_-不错的博客-CSDN博客_heatmap热力图

# 计算相关性矩阵：
data.corr()
# 热力图绘制：
sns.set()
ax=sns.heatmap(uniform_data)
plt.show()

获取数据、计算相关系数

import pandas as pd
catering_sale = r'E:\data\catering_sale_all.xls'
print(catering_sale)
data = pd.read_excel(catering_sale,index_col='日期')
print(data)print(data.corr())
print(data.corr()['百合酱蒸凤爪'])
print(data['百合酱蒸凤爪'].corr(data['翡翠蒸香茜饺']))

绘制相关性热力图

import seaborn as sns
import numpy as np
sns.set()
uniform_data=np.array(data.corr())
ax=sns.heatmap(uniform_data)
plt.show()

1.8Lasso回归寻找关键影响属性

1.9灰色模型实现短期预测

1.10支持向量回归模型

2.库的学习

较基础：3.3 Contours 等高线图_哔哩哔哩_bilibili

【matplotlib常用统计图】05更多的绘图工具的了解_哔哩哔哩_bilibili