Python数据分析实战【第三章】3.6-Matplotlib基本图表绘制【python】1.Series直接生成图表2.Dataframe直接生成图表

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我是靠谱客的博主飞快世界，这篇文章主要介绍Python数据分析实战【第三章】3.6-Matplotlib基本图表绘制【python】1.Series直接生成图表2.Dataframe直接生成图表，现在分享给大家，希望可以做个参考。

【课程3.6】基本图表绘制 plt.plot()

图表类别：线形图、柱状图、密度图，以横纵坐标两个维度为主
同时可延展出多种其他图表样式

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plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, 
style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, 
rot=None, fontsize=None, colormap=None, table=False, yerr=None, xerr=None, label=None, secondary_y=False, **kwds)

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline

1.Series直接生成图表

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ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()
ts.plot(kind='line',
       label = 'hehe',
       style = '--g.',
       color = 'red',
       alpha = 0.4,
       use_index = True,
       rot = 45,
       grid = True,
       ylim = [-50,50],
       yticks = list(range(-50,50,10)),
       figsize = (8,4),
       title = 'test',
       legend = True)
#plt.grid(True, linestyle = "--",color = "gray", linewidth = "0.5",axis = 'x')  # 网格
plt.legend()
# Series.plot()：series的index为横坐标，value为纵坐标
# kind → line,bar,barh...（折线图，柱状图，柱状图-横...）
# label → 图例标签，Dataframe格式以列名为label
# style → 风格字符串，这里包括了linestyle（-），marker（.），color（g）
# color → 颜色，有color指定时候，以color颜色为准
# alpha → 透明度，0-1
# use_index → 将索引用为刻度标签，默认为True
# rot → 旋转刻度标签，0-360
# grid → 显示网格，一般直接用plt.grid
# xlim,ylim → x,y轴界限
# xticks,yticks → x,y轴刻度值
# figsize → 图像大小
# title → 图名
# legend → 是否显示图例，一般直接用plt.legend()
# 也可以 → plt.plot()

在这里插入图片描述

2.Dataframe直接生成图表

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df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list('ABCD'))
df = df.cumsum()
df.plot(kind='line',
       style = '--.',
       alpha = 0.4,
       use_index = True,
       rot = 45,
       grid = True,
       figsize = (8,4),
       title = 'test',
       legend = True,
       subplots = False,
       colormap = 'Greens')
# subplots → 是否将各个列绘制到不同图表，默认False
#colormap→ 色系
# 也可以 → plt.plot(df)