Python数据可视化库Matplotlib折线图(一)

系统 135 0

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:

Python数据可视化库Matplotlib折线图(一)_第1张图片

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))
            
          

Python数据可视化库Matplotlib折线图(一)_第2张图片

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

Python数据可视化库Matplotlib折线图(一)_第3张图片

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,

Python数据可视化库Matplotlib折线图(一)_第4张图片

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

Python数据可视化库Matplotlib折线图(一)_第5张图片

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

Python数据可视化库Matplotlib折线图(一)_第6张图片

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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