今天我们来学习一下 python 的数据可视化库, Matplotlib, 是一个 Python 的 2D 绘图库
通过这个库, 开发者可以仅需要几行代码, 便可以生成绘图, 直方图, 功率图, 条形图, 错误图, 散点图等等
废话不多说, 我们直接通过例子来进行讲解.
首先我们有一组数据如下:
我们可以看到, 这组数据有日期, 还有日期对应的值, 因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式
那么我们对数据做一下转换, 取 1948 年的整年的数据, 来进行一个绘图操作
- import pandas as pd
- unrate = pd.read_csv('unrate.csv')
- unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE'])
- print(unrate.head(12))
我们需要对这组数据, 进行折线图的绘制, 可以清楚的看到这整年的数据的高低情况.
这组数据表示的是美国在 1948 年每个月的失业率的百分比情况.
下面我们来进行画图操作
- import matplotlib.pyplot as plt
- plt.plot()
- plt.show()
运行上诉代码, 可以得到一个空白的坐标图
下面我们会在这个空白图上增加一些内容.
- first_tweleve = unrate[0:12]
- plt.plot(first_tweleve['DATE'],first_tweleve['VALUE'])
- plt.show()
可以看到这段代码, 我们取出数据中的前 12 条数据, 在将这 12 条数据, 分别画入, X 轴, Y 轴到图中, 显示出来,
得到如上图所示的折线图. 我们做一下简单的处理, 将 x 轴的图例坐标值, 倾斜 45 度放置
plt.xticks(rotation=45), 只需要在画图的下面, 增加 x 轴坐标的度数. 既可以变换, 显示内容如下
那么我们在来美化一下这个图, 增加一些更多的内容在里面.
- plt.plot(first_tweleve['DATE'],first_tweleve['VALUE'])
- plt.xticks(rotation=90)
- plt.xlabel('Month')
- plt.ylabel('Unemployment Rate')
- plt.title('Monthly Unemployment Trends 1948')
- plt.show()
下面我们在看看这个图变成一个什么样子
可以看到, 我们增加标题, 增加了 X 轴, Y 轴的表示方式和基本说明.
那么这样我们就基本上完成了一个很简单的一个折线图. 今天的讲解就先讲到这里.
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来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3058367.html