資源簡介

圖表
函數 說明
plot() 繪制線形圖
scatter() 繪制散點圖
bar() 繪制柱形圖
title() 設置圖表標題
xlim(),ylim() 設置XY軸取值范圍
xlabel(),ylabel() 設置XY軸的標簽
legend() 顯示圖例(當label已設置，才會有圖例)
show() 顯示所有的圖表對象
import matplotlib.pyplot as plt #導入模塊，起個小名“plt” import numpy as np #導入numpy模塊 plt.rcParams['font.sans-serif ']=[ 'simHei '] #設置中文，確保不亂碼 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
x=np.linspace(-5,5,20) #np.linspace(start,end,num) y=x**2 #設置點的縱坐標 plt.plot(x, y) #繪制橫坐標為x，縱坐標y的圖像 plt.show()
x=np.linspace(-5,5,11) x1=np.linspace(-5,5,20) y=x**2 plt.scatter(x, y) plt.scatter(x1, x1**2) plt.show()
x=np.linspace(0,10,500) y1=np.sin(x) y2=np.sin(x**2) plt.plot(x,y1,label='sin(x)',color='r') plt.scatter(x,y2,label='sin(x**2)',s=3) plt.legend() plt.title('函數圖') plt.show()
餅圖
y = [35, 25, 25, 15]
plt.pie(y,labels=['A','B','C','D'], # 設置餅圖標簽
colors=["#d5695d", "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], #設置顏色
explode=(0, 0.2, 0, 0), # 第二部分突出顯示，值越大，距離中心越遠
autopct='%.2f%%', # 格式化輸出百分比
)
plt.title("RUNOOB Pie Test")
plt.show()
[實例1:]
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
cs=pd.read_excel("jt.xls")
#按照交通健康指數降序排序
________________________________________
x=____________________ #x軸數據 省份列
y=____________________ #y軸數據 交通健康指數列
#創建的圖標如下圖所示
plt._____(x,y,label="交通健康指數列" color='red')
_______________________________#將縱坐標的范圍更改為[0.3，0.8]
plt.xticks(rotation=90)
______________________________#顯示圖例
______________________________ #顯示圖片
圖標繪制2種方式
1.plt.bar(x軸數據列，y軸數據列)
2.表名.plot(kind='bar',x='x軸數據的列名')
2_1.表名[:10].plot(kind='bar',x='x軸數據的列名')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
rcParams['font.family']='simhei'
cs=pd.read_excel("jt.xls")
#按照交通健康指數降序排序
__________________________________________________________
cs.________ (x='省份',kind='bar',color='red')#按照效果圖，制作圖表
_______________________________________#將縱坐標的范圍更改為[0.3，0.8]
plt.xticks(rotation=90)
______________________________#顯示圖例
______________________________ #顯示圖片
groupby設置as_index為False、True 圖表的不同
1.[默認將分組依據作為索引 as_index=True可省略不寫]
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read_excel("cs.xlsx")
#按照type進行分組并計算各type平均值并保留兩位小數
g=___________________________________________
name= __________________________
salary=_____________________
plt.bar(name, salary)
plt.show()
2.[as_index=False 索引從0開始]
import pandas
df=pd.read_excel("cs.xlsx")
#按照type進行分組并計算各type平均值并保留兩位小數
g=___________________________________________
#datas為按照salary 進行降序排序的數據
datas=_____________________________________
name= __________________________
salary =_____________________
plt.bar(name, salary)
plt.show()

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