这篇文章主要介绍python之matplotlib和pandas绘图的操作，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

不得不说使用python库matplotlib绘图确实比较丑，但使用起来还算是比较方便，做自己的小小研究可以使用。这里记录一些统计作图方法，包括pandas作图和plt作图。

前提是先导入第三方库吧

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

然后以下这两句用于正常显示中文标签什么的。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号

当然还有一些最基本的步骤:

plt.xticks(x,xtk,size=12,rotation=50) #设置字体大小和字体倾斜度
plt.xlabel(u'城市') # x轴标签
plt.ylabel(u'数量')
plt.title(u'朋友所在城市') # 图的名称
plt.legend() # 正常显示标题
plt.show() # 显示图像
plt.close() # 绘图后养成习惯性的关掉

对于pandas中的二维数据框，可以直接作图（Series类型），简单的折线图或者曲线图如下：

sdata.plot(color='r', style='-o')
plt.show()

如果没有用pandas，直接作曲线图，可以这样写：

plot(x,y, color ='blue', linewidth=2.5, line)

1，柱状图

rects1=plt.bar(           #(x,data) 就是所要画的二维数据
    left=x,           #x 是X坐标轴数据，即每个块的x轴起始位置
    height=data,         #data是Y坐标轴的数据，即每个块的y轴高度
    width=[0.1,0.2,0.3],     #每一个块的显示宽度
    bottom=[1,2,3],       #每一个块的底部高度
    color='y',          #块的颜色
    edgecolor='g',        #块的边界颜色
    linewidth=2,         #块的线条宽度
    xerr=1,           #x轴误差bar
    yerr=1,           #y轴误差bar
    ecolor='r',         #误差bar的颜色
    capsize=1,          #误差bar的线条宽度
    orientation='vertical',   #块的方向 (horizontal,vertical)
    align="center",       #块的位置 (center, left, right)
    hold=None
    )
 
plt.show()

2，饼图

plot2=plt.pie(data,             # 每个饼块的实际数据，如果大于1，会进行归一化，计算percentage
    explode=[0.0,0.1,0.2],        # 每个饼块离中心的距离
    colors=['y','r','g'],        # 每个饼块的颜色
    labels=['women','men','unknown'],  # 每个饼块的标签
    labeldistance=1.2,          # 每个饼块标签到中心的距离
    autopct='%1.1f%%',         # 百分比的显示格式
    pctdistance=0.4,           # 百分比到中心的距离
    shadow=True,             # 每个饼块是否显示阴影
    startangle=0,            # 默认从x轴正半轴逆时针起
    radius=1.0              # 饼块的半径
    )
plt.axis('equal') # 显示为圆形，避免比例压缩为椭圆
plt.show()

3，共享X轴，Y轴左右轴标（帕累托分析图）

数据样例如下，名称为va，类型为Series，左边为职位名称，右边为数量：

sales     4140
technical   2720
support    2229
IT       1227
product_mng   902
marketing    858
RandD      787
accounting   767
hr       739
management   630

作图：

fr = pd.Series(va.values.cumsum() / va.values.sum())
va.plot(kind='bar')
fr.plot(color='r',secondary_y=True, style='-o')
plt.annotate(format(fr[7], '.2%'), xy=(7, fr[7]), xytext=(7*0.9, fr[7]*0.9),
       arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=.2')) # 用于注释图形指标
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
# plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
# plt1 = plt.pie(va.values,
#        labels=va.index,
#        autopct='%1.1f%%')
plt.xticks(rotation=50) # 设置字体大小和字体倾斜度
plt.show()

左边为出现的频率，右边为累积百分比（这里数据以降序排列较好，便于直观地观察），效果如下：

在pandas中，曲线图可以直接画，比如data中有多个属性，可以直接使用data.plot()。使用plt，若各个属性需要共用XY轴，那么可以重复plot即可。

4，箱型图

使用pandas画箱型图简单方便，但是注释比较麻烦，可以用annotate添加异常点的注释。若使用之前的数据va，则先创建二维数据框再画图。如果有多个列为数字类型，那么可以画每个列的箱型图，这里只有一列数据，如下：

pd.DataFrame(va).boxplot()
plt.show()

使用plt直接进行作图：

plt.boxplot(data,labels=[]，
     sym='o',whis=1.5)

其中，data可以是一维的，也可多维，若为多维则lables为每一维度的标签。sym为异常值的形状，whis为调节垂直线段的长度。效果如下：

5，多张图在一张画布中，即多个子图

使用plt:

plt.subplot(221)
plt.plot(x, y1,'r-', lw=2) 
plt.subplot(222)
plt.plot(x,y2)

使用pandas：

data.plot(subplots=True, color=['r','b'], style=['-o','-'])
plt.show()

排版方式有不同，pandas是垂直排列，plt可以自己指定位置。pandas效果如下：

补充：Python DataFrame 多条件筛选 使用&

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

DF6
Out[42]: 
 B C D
0 1 B 10.750
1 3 C 8.875
2 2 T 58.000
3 2 L 57.000
4 3 Y 46.000

DF6[(DF6.B>1) & (DF6.D > 10)]

Out[45]: 
 B C D
2 2 T 58.0
3 2 L 57.0
4 3 Y 46.0

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本文标题：python之matplotlib和pandas绘图的操作-创新互联
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