折线图plot¶
plt.plot函数:
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)
参数含义:
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()
最简单实例:
#导入Matploylib库
$ from matplotlib import pyplot as plt
#在notebook中画图
$ %matplotlib inline
#画布上画图
$ plt.plot([1,2,3],[4,5,1])
#在画布上显示
$ plt.show()
添加标题，标签:
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
x = [5,2,7]
y = [2,16,4]
plt.plot(x, y)
plt.title('Image Title') #图片的标题
plt.ylabel('Y axis') #坐标轴Y轴
plt.xlabel('X axis') #坐标轴X轴
plt.show()
从python matplotlib库导入样式包，然后使用样式函数:
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use('ggplot')
x = [5,8,10]
y = [12,16,6]
x2 = [6,9,11]
y2 = [6,15,7]
plt.plot(x, y, 'g', label='line one', linewidth=5) # 指定为折线
plt.plot(x2, y2, 'r', label='line two', linewidth=5)
plt.title('Epic Info')
plt.ylabel('Y axis')
plt.xlabel('X axis') #设置图例位置
plt.legend()
plt.grid(True,color='k')
plt.show()
实例:
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)) # pandas 时间序列
ts = ts.cumsum()
ts.plot(kind='line',
label = "what",
style = '--.',
color = 'g',
alpha = 0.4,
use_index = True,
rot = 45,
grid = True,
ylim = [-50,50],
yticks = list(range(-50,50,10)),
figsize = (8,4),
title = 'TEST_TEST',
legend = True)
# 对网格项进行更加细致的设置
#plt.grid(True, linestyle = "--",color = "gray", linewidth = "0.5",axis = 'x') # 网格
plt.legend()
# subplots → 是否将各个列绘制到不同图表，默认False:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list('ABCD')).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')
legend为False图像:
legend为True图像:
