Python数据分析：折线图和散点图的绘制

原创：宋宋 Python专栏

来源：Python数据分析：折线图和散点图的绘制

4 c/ k% q% A" H, o8 T& w

折线图

# G: E! ^3 K/ l

折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系，最适合用于显示随着时间而变化的连续数据，同时还可以看出数量的差异，增长情况。

Matplotlib 中绘制散点图的函数为 plot() ，使用语法如下：

matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)

1) 简单的折线图

) f0 k' Q2 U' t7 b! @( z' G

在matplotlib面向对象的绘图库中，pyplot是一个方便的接口。

* C7 _1 _: n& Q4 G$ s

plot()函数：支持创建单条折线的折线图，也支持创建包含多条折线的复式折线图----只要在调用plot()时传入多个分别代表X轴和Y轴数据的list列表即可。

1 }# {* Y9 N6 `% S" q* L8 q

import matplotlib.pyplot as plt x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017] . s" p8 y6 U. E( x y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000] 2 o5 `6 [' {. @2 x9 z$ E" I plt.plot(x_data,y_data) plt.show() , Z8 B6 w/ O9 T8 n F1 k: e

4 z3 b) v) C* j# L7 {9 |

2）复式折线图：

X* h# u* ]# G; b( C9 ]

import matplotlib.pyplot as plt x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017] % J, P5 E$ y; L: q& V& I. m) b- i y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000] y_data2 = [52000,54200,51500,58300,56800,59500,62700] J! F( f3 {& T# m/ l$ u plt.plot(x_data,y_data,color=red,linewidth=2.0,linestyle=--) # v2 X2 V4 B* D1 G plt.plot(x_data,y_data2,color=blue,linewidth=3.0,linestyle=-.) plt.show()

8 l4 U+ V8 q' x8 e3 U" z5 G

注：说明：参数color=’ red ‘，可以换成color=’ #054E9F’，每两个十六进制数分别代表R、G、B分量，除了使用red、blue、green等还可以参照下图小白参数linestyle可以选择使用下面的样式：

- solid line style 表示实线-- dashed line style 表示虚线-. dash-dot line style 表示短线、点相间的虚线: dotted line style 表示点线

参数 linewidth 可以指定折线的宽度参数 marker 是指标记点，有如下的：

3) 管理图例 对于复式折线图，应该为每条折线添加图例，可以通过legend()函数来实现。该函数可传入两个list参数，其中第一个list参数(handles参数)用于引用折线图上的每条折线；第二个list参数（labels）代表为每条折线所添加的图例

( |! V8 T7 K. j1 X

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 data = pd.read_excel(matplotlib.xlsx) plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸 plt.title(Examples of line chart,fontsize=20)#标题，并设定字号大小 plt.xlabel(ux-year,fontsize=14)#设置x轴，并设定字号大小 plt.ylabel(uy-income,fontsize=14)#设置y轴，并设定字号大小 1 ~" S1 p( [' N' v$ @" f 3 a4 p- C/ P4 E2 D5 q7 ` #color：颜色，linewidth：线宽，linestyle：线条类型，label：图例，marker：数据点的类型 0 l* Z5 S" N8 i in1, = plt.plot(data[时间],data[收入_Jay],color="deeppink",linewidth=2,linestyle=:, marker=o) 7 P9 O# J# m9 S F' P in2, = plt.plot(data[时间],data[收入_JJ],color="darkblue",linewidth=1,linestyle=--, marker=+) . t- B) D2 S! Q4 T+ | in3, = plt.plot(data[时间],data[收入_Jolin],color="goldenrod",linewidth=1.5,linestyle=-, marker=*) ! L2 ]: `: \9 _ + i: F& w* Z X7 O' o plt.legend(handles = [in1,in2,in3],labels=[Jay income,JJ income,Jolon income],loc=2)#图例展示位置，数字代表第几象限 3 x" s, b( |4 t) p plt.show()#显示图像 _- O7 K4 x7 }" D( k8 Y0 ]5 z1 y

- s K1 w4 L6 r- a$ t; H2 I/ O

/ F% G: b' S0 U: v5 l

4) 管理多个子图

import matplotlib.pyplot as plt ! S$ D% x! A6 Y1 n2 v" H' o import numpy as np + R, I& W f3 p ?5 k* O" J) c import matplotlib.gridspec as gridspec import matplotlib.font_manager as fm #字体管理器 my_font = fm.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/PingFang.ttc") 9 z- \1 ~' |& ~+ v s plt.figure() x_data = np.linspace(-np.pi,np.pi,64,endpoint=True) gs = gridspec.GridSpec(2,3) #将绘图区分成两行三列 ax1 = plt.subplot(gs[0,:])#指定ax1占用第一行(0)整行 * L' S* M: m9 ?3 B1 v S! x ax2 = plt.subplot(gs[1,0])#指定ax2占用第二行(1)的第一格(第二个参数为0) ax3 = plt.subplot(gs[1,1:3])#指定ax3占用第二行(1)的第二、三格(第二个参数为1：3) ( o3 P! ?9 h( l0 C @3 I. ~/ g. Y #绘制正弦曲线 ax1.plot(x_data,np.sin(x_data)) 8 [' K6 A6 x* F) l) l ax1.spines[right].set_color(none) ax1.spines[top].set_color(none) , ~+ y w7 j( p$ p5 l& X, g* ` ax1.spines[bottom].set_position((data,0)) ax1.spines[left].set_position((data,0)) % W) i! y. ^0 ]8 D ax1.set_title(正弦曲线,fontproperties=my_font) #绘制余弦曲线 * G* R) i6 C; |* O) K5 C7 q9 n- v ax2.plot(x_data,np.cos(x_data)) ax2.spines[right].set_color(none) ' |( z% a) l8 M1 T8 C ax2.spines[top].set_color(none) ax2.spines[bottom].set_position((data,0)) ! d' K E3 ^0 P ax2.spines[left].set_position((data,0)) ax2.set_title(余弦曲线,fontproperties=my_font) ; g' E4 O, f+ n+ T9 w9 g; i #绘制正切曲线 ax3.plot(x_data,np.tan(x_data)) ax3.spines[right].set_color(none) 2 q# b4 o+ S8 `( i ax3.spines[top].set_color(none) ax3.spines[bottom].set_position((data,0)) ( @( o+ K/ o( i* }/ p. j4 ` ax3.spines[left].set_position((data,0)) ax3.set_title(正切曲线,fontproperties=my_font) ~$ X/ {1 F8 g/ |7 M, E0 p7 \ plt.show() ! J6 i. e5 i3 @1 V! q5 J

0 f% g: O3 ]& G: a9 {

结果：

1 t2 E) ~, C g/ {1 S F

* H6 c5 l" ?, a& F. m. z8 g

7 M4 j* A7 X1 B. I e & E, D9 g9 h. n/ C) N+ Y / Z( h' s7 x2 h6 k q