我是靠谱客的博主 和谐糖豆,最近开发中收集的这篇文章主要介绍python利用matplotlib包画图,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

单个图示例

# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
if __name__ == '__main__':
data2 = pd.read_excel('abc.xlsx','Sheet1')
flag2 = data2.loc[data2.flag<2]
flag3 = data2.loc[data2.flag != 3.0].drop(flag2.index)
# 通过和拒绝的样本分布
plt.hist(flag2.score, bins=10, rwidth=0.9,facecolor = 'blue', density=True,alpha=0.5,label='accept')
plt.hist(flag3.score, bins=10, rwidth=0.9,facecolor = 'sandybrown', density=True,alpha=0.9,label='reject')
plt.legend(handles=[a,b], loc='upper left')
plt.locator_params('x',nbins=20)
plt.legend(loc='upper left')
plt.title('fenqi loan')
plt.xlabel('bins')
plt.ylabel('score_cnt')
plt.show()
# 计算评分KS及badrate分布
flag2.loc[:,'score'] = flag2.loc[:,'score'].fillna(300)
result2 = ScoreCalculate().score_simple_big_good(flag2, 'score', 'flag', bins=10)
# 保存结果
# writer = pd.ExcelWriter(('fenqi40/result_fenqi_loan_{time}.xlsx').format(time=str(dt.date.today())))
# result2.to_excel(writer, index=None, sheet_name='result2')
# writer.save()
print(flag2.score.mean(),flag2.score.median())
print(flag3.score.mean(), flag3.score.median())

多个图示例:2X1图

def score_plot(data):
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.subplot(2,1,1)
a = plt.hist(data1.score[data1['label'] == 0],bins=50)
plt.title('flag=0')
plt.subplot(2,1,2)
b = plt.hist(data1.score[data1['label'] == 1],bins=50)
plt.title('flag=1')
plt.legend(handles=[a,b], loc='upper left')
plt.grid(True)
plt.show()

最后

以上就是和谐糖豆为你收集整理的python利用matplotlib包画图的全部内容,希望文章能够帮你解决python利用matplotlib包画图所遇到的程序开发问题。

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