Matplotlib可視化沒那么難：7種常用圖表最全繪制攻略來了！

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(30)
y = np.arange(30)+3*np.random.randn(30)
plt.scatter(x, y, s=50) 
plt.show()

a = ['戰(zhàn)狼2', '速度與激情8', '功夫瑜伽', '西游伏妖篇', '變形金剛5:最后的騎士', '摔跤吧！爸爸', '加勒比海盜5:死無對(duì)證','金剛:骷髏島', '極限特工:終極回歸', '生化危機(jī)6:終章']
# 單位:億
b=[56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12]
# 用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Times New Roman'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# bar要求傳遞兩個(gè)數(shù)字，可以單獨(dú)設(shè)置x軸的顯示
plt.bar(range(len(a)), b, width=0.3)  
plt.xticks(range(len(a)), a, rotation=90)  #字體傾斜角度
plt.grid(False)
plt.show()

import matplotlib.dates as mdate
dateparse = lambda dates:pd.datetime.strptime(dates,'%Y%m%d')
data = pd.read_csv('req_user.csv',encoding='utf-8',parse_dates=['date'],date_parser=dateparse)
plt.figure(figsize=(10,7))
plt.plot(data["date"],data['req_user']) 
plt.xlabel('date',fontsize=15)
plt.ylabel('req_user',fontsize=15)  #圖例字體大小
plt.tick_params(labelsize=10)  #刻度字體大小
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標(biāo)簽


labels = ['娛樂','育兒','飲食','房貸','交通','其他']
sizes = [4,10,18,60,2,6]
explode = (0,0,0,0.1,0,0)
plt.figure(figsize=(10,7))
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150)
plt.title("餅圖示例-10月份家庭支出")
plt.show()

# 導(dǎo)入第三方包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.mlab as mlab
# 中文和負(fù)號(hào)的正常顯示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 讀取Titanic數(shù)據(jù)集
titanic = pd.read_csv('train.csv')
# 檢查年齡是否有缺失
any(titanic.Age.isnull())
# 刪除含有缺失年齡的樣本
titanic.dropna(subset=['Age'], inplace=True)
# 設(shè)置圖形的顯示風(fēng)格
plt.style.use('ggplot')
# 繪圖
plt.hist(titanic.Age, 
        bins = 20, 
        color = 'steelblue', 
        edgecolor = 'k', 
        label = '直方圖' ) 
# 去除圖形頂部邊界和右邊界的刻度
plt.tick_params(top='off', right='off')
# 顯示圖例
plt.legend()
# 去除網(wǎng)格線
plt.grid(False)
plt.show()

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

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=['a','b','c','d','e'])
# 繪圖
plt.boxplot(df,patch_artist=True)  #默認(rèn)垂直擺放箱體
plt.show()

from numpy.random import randn
import matplotlib.pyplot as plt
#在同一個(gè)figure中創(chuàng)建一組2行2列的subplot
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)  #表示4個(gè)subplot中的第一個(gè)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)  #表示4個(gè)subplot中的第二個(gè)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)  #表示4個(gè)subplot中的第三個(gè)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)  #表示4個(gè)subplot中的第四個(gè)
ax1.scatter(np.arange(30),np.arange(30)+3*randn(30))
ax2.bar(np.arange(8),[1,2,3,7,8,5,6,4])
ax3.hist(randn(100),bins=20)
ax4.plot(randn(60).cumsum()) 
plt.show()

fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
for i in range(2):
    for j in range(2):
        axes[i,j].plot(randn(100).cumsum())
plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0) #用于調(diào)整subplot周圍的間距
plt.show()