Python 数据分析可视化--Matplotlib 类 型 语 句 import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.reParams[‘font,sans-serif’]=[‘SimHei’] matplotlib.reParams[‘font.family’]=’sans-serif’ matplotlib.reparams[‘axes.unicode_minus’]=False fig=plt.figure() ax1=plt.subplot(221) ax2=plt.subplot(222) ax3=plt.subplot(223) ax4=plt.subplot(224) plt.grid(b=None,which=’major/minor/both’,axis=’both/x/y’) 规定字体 备 注 引入可视化模块 创建画布； 画布的四个模块 固定通用语句 plt.xlabel(‘xxxxxx’) plt.ylabel(‘xxxxxx’) plt.ylim(2.5,6.5) plt.xticks(range(9),[‘1月’,’2月’,’3月’,’4月’, ‘5月’,’6月’,’7月’,’8月’,‘9月’],rotation=45) plt.yticks(range(10),) plt.title(‘xxxxx’,loc=’right’) plt.legend(loc=’best’,prop=getChineseFont()) plt.show() plt.plot(data,label=’成绩’,color=’r’,marker=’o’,linestyle=”--”,linewidth=1) 案例：多条曲线图 lineslist=plt.plot(x1,y1,x2,y2,x3,y3) plt.setp(lineslist,color=’r’) 类型 实线 虚线 线点 名称取值 solid dashed dashdot 符号取值 ‘-’ ‘--’ ‘-.’ 增加图形背景 参数b:设置是否显示grid,如果要显示grid,将b参数设置为True 参数which:设置坐标轴的分割标示线的类型 参数axis:指定绘制gird的坐标轴，取值为both，x或y 规定X轴的标题 规定Y轴的标题 Y轴的数值范围 X轴的标签, rotataion指的是标签的角度 Y轴的标签 loc显示标题的位置 增加图例；prop增加中文显示 显示位置 linestyle:线的类型； linewidth：线的宽度； color:线的颜色 label:数据标签 marker:数据点的形状: 主要有‘o’和’v’ 曲线图 点线 不画线 dotted None ‘:’ 类 型 柱形图 水平柱状图 饼形图 语 句 plt.bar(left=[2,3,4,5],height=[228,35,81,1],bottom=2,width=1,color=’r’, edgecolor=’b’) plt.barh([2,3,4,5],height=[228,35,81,1],height=1.0,color=’r’,edgecolor=’b’) 备 注 plt.pie(data,labels=([‘语文’,’数学’,’英语’,’物理’]),color=([‘b’,’r’,’y’,’’,’c’]),shadow=True) plt.hist(data,bins=12) plt.hist(data,bins=12,orientation=’horizontal’) plt.hist(Close,range=(2.3,5.5),orientation=’vertical’,cumulative=True, color=’r’,edgecolor=’b’) shadow:是否显示阴影 bins：设置直方图分布图区间的个数； orientation：horizontal显示横向直方图；vertical显示水平直方图； cumulative：显示为True累计直方图； 直方图 箱型图 散点图 相关图（correllogram） plt.boxplot(data,labels=(‘open,’high’,’low’,’close’)) plt.scatter(data-x,data-y,marker=’o’,alpha=0.3,cmap=’viridis’) # Import Dataset df = pd.read_csv("mtcars.csv") # Plot plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80) sns.heatmap(df.corr(), xticklabels=df.corr().columns, yticklabels=df.corr().columns, cmap='RdYlGn', center=0, annot=True) # Decorations plt.title('Correlogram of mtcars', fontsize=22) plt.xticks(fontsize=12) plt.yticks(fontsize=12) plt.show() 案例： import numpy as np import pandas as pd # Prepare Data 面积图（area 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/3fa9d8a7bbf67c1cfad6195f312b3169a451eac3.html