python数据分析与可视化分析

第一节绘制图像笔记

 

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#绘制未来十五天的天气
import pandas as pd //数据分析库
import matpoltlib.pyplot as plt //数据可视化分析
df=pd.read_excel('excel文件名')
df.head();//输出前五条

x=df['日期'] //x轴
y=df['温度'] //y轴

plt.plot(x,y)
plt.show();

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这样写 会出现下面的警告

通过提示的信息，进行注册

添加这两句代码

from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

添加之后的整体代码如下

#绘制未来十五天的天气
import pandas as pd //数据分析库
import matpoltlib.pyplot as plt //数据可视化分析

//添加的代码
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

df=pd.read_excel('excel文件名')
df.head();//输出前五条

x=df['日期'] //x轴
y=df['温度'] //y轴

plt.plot(x,y)
plt.show();

举例的截图

execl的数据

 结果截图

 

第二节线条样式笔记

 

代码示例

import matpoltlib.pyplot as plt //数据可视化分析

x=[1,2,3,4,5] //x轴
y=[10,20,30,40,50] //y轴

//这里color参数对应的第一节的plt.plot(x,y,format_string)的format_string参数的位置
plt.plot(x,y,color='r')//将线条设置为红色 r对应为红色
//plt.plot(x,y,color='0.5') 0.5是灰度值，取值范围是0到1之间的闭区间 [0,1]
//plt.plot(x,y,'#000000') 十六进制颜色
plt.show();

设置图中线条的样式

设置线条样式代码

import matpoltlib.pyplot as plt //数据可视化分析

x=[1,2,3,4,5] //x轴
y=[10,20,30,40,50] //y轴

plt.plot(x,y,color='r',linestyle=':')//设置线条颜色为红色，线条样式为虚线

//再次设置 (这里有疑问，推测是双y公用x轴，因为python特性，省略了)
//进一步推测可以三y共用一个x轴
y=[12,24,36,48,60] //y轴
plt.plot(x,y,color='b',linestyle='-.')//设置线条颜色为蓝色，线条样式为-.
plt.show();

第三节 散点图

代码示例

import matpoltlib.pyplot as plt //数据可视化分析

x=[1,2,3,4,5] //x轴
y=[2,10,6,7,17] //y轴

plt.plot(x,y,'ro')//设置为散点图 散点样式为o实心圆点样式 颜色 r为红色

// plt.plot(x,y,'bv')  设置为散点图 散点样式为V倒三角点样式 颜色 b为蓝色

plt.show();

回顾绘制天气的代码，进行样式修改

设置折线拐点的样式 为实心原点

#绘制未来十五天的天气
import pandas as pd //数据分析库
import matpoltlib.pyplot as plt //数据可视化分析

//添加的代码
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

df=pd.read_excel('excel文件名')
df.head();//输出前五条

x=df['日期'] //x轴
y=df['温度'] //y轴

plt.plot(x,y,marker='o')//设置折线拐点的样式 为实心原点
plt.show();

运行结果，如图所示

以此类推设置线条颜色 

//设置折线拐点的样式 为实心原点 线条颜色设置为红色
plt.plot(x,y,marker='o',color='r')

 

 设置折线拐点内部颜色

//设置折线拐点的样式 为实心原点 marker 线条颜色设置为红色 color 
//折线拐点内部颜色设置为 白色 markerfacecolor
plt.plot(x,y,marker='o',color='r',markerfacecolor='w')

//markerfacecolor可以简写，简写为mfc
plt.plot(x,y,marker='o',color='r',mfc='w')

 

第四节 画布的设置

 

代码示例

#绘制未来十五天的天气
import pandas as pd //数据分析库
import matpoltlib.pyplot as plt //数据可视化分析

//添加的代码
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

df=pd.read_excel('excel文件名')
df.head();//输出前五条

//设置画布颜色
plt.figure(facecolor='yellow')

x=df['日期'] //x轴
y=df['温度'] //y轴

plt.plot(x,y,marker='o',color='r',mfc='w')
plt.show();

运行结果，如图所示

 

其他设置

设置画布大小

//设置画布大小 figsize(5,3)是一个元组 (5,3)指的是500*300
plt.figure(figsize(5,3))

 第五节 关于坐标轴的设置

设置坐标轴的标题

#绘制未来十五天的天气
import pandas as pd //数据分析库
import matpoltlib.pyplot as plt //数据可视化分析

//添加的代码
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

df=pd.read_excel('excel文件名')
df.head();//输出前五条

//设置画布颜色
plt.figure(figsize(10,6))

x=df['日期'] //x轴
y=df['温度'] //y轴

//设置x轴标题
plt.xlabel('时间')

plt.plot(x,y,marker='o',color='r',mfc='w')
plt.show();

 这样写会出现如下警告，原因是出现了中文，没有办法解析中文

 添加如下代码，用于处理中文

plt.rcParams[font.sans-serif]=['SimHei']

完整代码

#绘制未来十五天的天气
import pandas as pd //数据分析库
import matpoltlib.pyplot as plt //数据可视化分析

//添加的代码
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

df=pd.read_excel('excel文件名')
df.head();//输出前五条

//用于设置中文
plt.rcParams[font.sans-serif]=['SimHei']

//设置画布颜色
plt.figure(figsize(10,6))

x=df['日期'] //x轴
y=df['温度'] //y轴

//设置x轴标题
plt.xlabel('时间')

//设置y轴标题
plt.ylabel('室外温度')

plt.plot(x,y,marker='o',color='r',mfc='w')
plt.show();

运行结果如图所示