python可视化分析的实现(matplotlib、seaborn、ggplot2)
一、matplotlib库
1、基本绘图命令
import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(5,4)) #设置图形大小plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号plt.rcParams['font.sans-self']=['Kai Ti'] #设置字体,这里是楷体,SimHei表示黑体#基本统计图plt.bar(x,y);plt.pie(y,labels=x);plt.plot(x,y);plt.hist(df.身高) #若参数density=True则是频率直方图
3、图形参数设置
颜色: plt.plot(x,y,c=‘red') #参数c控制颜色
横纵坐标轴范围: plt.xlim(0,100),plt.ylim(0,8)
横纵坐标轴名称: plt.xlabel(),plt.ylabel()
横纵坐标轴刻度: plt.xticks(range(len(x)),x)
线形和符号: plt.plot(x,y,linestyle=' ',marker=‘o') #实线:'-' ;虚线:' '; '.'指点线
附加参考线: plt.axvline(x=1);plt.axhline(y=4)
文字标注: plt.text(3,5,‘peak point') #参数表示:坐标+文字
图例: plt.plot(x,y,label=‘折线');plt.legend()
分面绘图:
#一行两图plt.subplot(121)plt.bar(x,y)plt.subplot(122)plt.plot(x,y)#一页多图fig,ax=plt.subplots(2,2,figsize=(15,12)) # 2行2列放4个图,figsize控制大小ax[0,0].bar(x,y);ax[0,1].plot(x,y);ax[1,0].pie(x,y);ax[1,1].plot(y,'.',linewidth=3)
具体的参数color、linestyle、图例位置设置
颜色字符(color)
字符 | 代表颜色 |
---|---|
r | 红色 |
b | 蓝色 |
g | 绿色 |
w | 白色 |
c | 青色 |
m | 洋红 |
y | 黄色 |
k | 黑色 |
风格字符(linestyle)
字符 | 代表风格 |
---|---|
- (一个连字符) | 实线 |