Python--matplotlib 绘图可视化练手--折线图/条形图

最近学习matplotlib绘图可视化，感觉知识点比较多，边学习边记录。

对于数据可视化，个人建议Jupyter Notebook。

1.首先导包，设置环境

import pandas as pd
import numpy as np
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline #使图片内嵌交互环境显示
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

2.读取数据并显示

data_every_month = pd.read_csv('data_every_month.txt')
data_every_month

3.画折线图

y = data_every_month['nums'].T.values
x = range(0,len(y))
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x,y,'')
plt.xticks((0,20,40,60,80,100,120),('200504','200912','201108','201306','201502','201610',''))
plt.xlabel('年月')
plt.ylabel('XX事件数')
plt.title('每月XX事件数')
plt.show()

4.取片段数据，同一张图画两条折线来区分

y1=y[79:91]
y2=y[91:102]
x1=range(0,len(y1))
x2=range(0,len(y2))
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x1,y1,'',label="2015年")
plt.plot(x2,y2,'',label="2016年")
plt.title('2015-2016年月XX事件数')
plt.legend(loc='upper right')
plt.xticks((0,2,4,6,8,10),('1月','3月','5月','7月','9月','11月'))
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('XX事件数')
plt.grid(x1)
plt.show()

5.读取小时频数数据，画重叠的条形图

data_hour2015 = pd.read_csv('data_hour2015.txt')
data_hour2016 = pd.read_csv('data_hour2016.txt')
plt.figure(figsize=(10, 6))
data_hour2015['nums'].T.plot.bar(color='g',alpha=0.6,label='2015年')
data_hour2016['nums'].T.plot.bar(color='r',alpha=0.4,label='2016年')
plt.xlabel('小时')
plt.ylabel('XX事件数量')
plt.title('XX事件数小时分布')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

6.读取周频数数据，画非重叠的条形图

data_week2015 = pd.read_csv('data_week2015.txt')['nums'].T.values
data_week2016 = pd.read_csv('data_week2016.txt')['nums'].T.values
plt.figure(figsize=(10, 6))
xweek=range(0,len(data_week2015))
xweek1=[i+0.3 for i in xweek]
plt.bar(xweek,data_week2015,color='g',width = .3,alpha=0.6,label='2015年')
plt.bar(xweek1,data_week2016,color='r',width = .3,alpha=0.4,label='2016年')
plt.xlabel('周')
plt.ylabel('XX事件数量')
plt.title('XX事件数周分布')
plt.legend(loc='upper right')
plt.xticks(range(0,7),['星期日','星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期六'])
plt.show()

7.读取类别频数数据画水平条形图

data_bar = pd.read_csv('data_bar.txt')
label = data_bar['wfxw'].T.values
xtop = data_bar['nums'].T.values
idx = np.arange(len(xtop))
fig = plt.figure(figsize=(12,12))
plt.barh(idx, xtop, color='b',alpha=0.6)
plt.yticks(idx+0.4,label)
plt.grid(axis='x')
plt.xlabel('XX事件次数')
plt.ylabel('XX事件名称')
plt.title('2015.1-2016.11月XX事件排行榜')
plt.show()