Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。

  安装方法:pip install matplotlib
  引用方法:import matplotlib.pyplot as plt

绘图方法

  绘图函数:plt.plot() #调用函数生成图像
  显示图像:plt.show() #显示图像
  注意:每显示一次就会把创建的图对象数据清空,当需要再次显示的话,就需要再创建一个数据

绘图函数语法:plt.plot(["数据1","数据2","数据3",],"线的形状")

  参数:

  1、传值:仅传一个列表的话默认是y轴的数据,x赋值为0,1,2....;传入两个列表,分别代表x轴和y轴数据;
  2、线条属性:r-o :第一个代表颜色,第二个代表线条的样式,第三个代表点的形状【象形】。

示例:

画一条线:
  plt.plot([1,2,3,4]) #默认不写是一条蓝色的直线
  plt.plot([1,2,3,4],"ro") #红点
  plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5],"ro") # 红点
  plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5],"r-o") # 红线及点
画多条线:(可以写在一个函数里,也可以下多个,然后一起展示)
  plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5],"r-.o",[4,5,6,7],[7,8,9,10],"r-o")
展示方法:
  plt.show()

plot函数各参数类型:
  线型linestyle(-,-.,--,..)
  点型marker(v,^,s,*,rs,H,+,x,D,o,…)
  颜色color(b,g,r,y,k,w,…)
plot函数绘制多条曲线
  标题:plt.title("名字") 定义图的标题
  x轴: plt.xlabel("x") 定义x轴轴标
  y轴: plt.ylabel("y") 定义y轴轴标

示例代码:

  plt.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5],"ro") # 红点
  plt.xlabel("x")
  plt.ylabel("y")
  plt.title("test")
plt.show()

也可以对DataFrame数据进行绘图。要画哪列的图就通过索引取出某列,然后绘图。

例如:
  df['close'].plot() #绘图
  plt.show() #展示图

其他类型图像:
  hist 绘制频数直方图

import numpy as np
x = np.random.randint(0,10,100) #随机生成100个数
plt.hist(x)
plt.show() plt.hist(x,np.arange(10))
plt.show()

画布与图 (一个图形界面上有多张图)

1、先创建一个画布:figure

  fig = plt.figure() #创建画布

2、画子图:subplot

ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) #前两个参数代表子图所占大小,第三个参数表示是第几张图

例如:#在画布上创建连张表
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
plt.show() #展示

3、可以在子图上绘制图像,绘图方法以上面介绍的plot一致!

  ax1.plot([数据参数],线的类型) 

调节子图间距:

  subplots_adjust(left, bottom, right, top, wspace, hspace)

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