python多图表显示在一张图

python多图表显示在一张图

# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame

# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
data_train.head()

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置figure_size尺寸
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8.0, 6.0)

fig = plt.figure()

# 设定图表颜色
fig.set(alpha=0.2)

# 第一张小图
plt.subplot2grid((2,3),(0,0))
data_train['Survived'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.ylabel(u"人数")
plt.title(u"船员获救情况 (1为获救)")

# 第二张小图
plt.subplot2grid((2,3),(0,1))
data_train['Pclass'].value_counts().plot(kind="bar")
plt.ylabel(u"人数")
plt.title(u"乘客等级分布")

# 第三张小图
plt.subplot2grid((2,3),(0,2))
plt.scatter(data_train['Survived'], data_train['Age'])
plt.ylabel(u"年龄")
plt.grid(b=True, which='major', axis='y')
plt.title(u"按年龄看获救分布 (1为获救)")

# 第四张小图，分布图
plt.subplot2grid((2,3),(1,0), colspan=2)
data_train.Age[data_train.Pclass == 1].plot(kind='kde')
data_train.Age[data_train.Pclass == 2].plot(kind='kde')
data_train.Age[data_train.Pclass == 3].plot(kind='kde')
plt.xlabel(u"年龄")
plt.ylabel(u"密度")
plt.title(u"各等级的乘客年龄分布")
plt.legend((u'头等舱', u'2等舱',u'3等舱'),loc='best')

# 第五张小图
plt.subplot2grid((2,3),(1,2))
data_train.Embarked.value_counts().plot(kind='bar')
plt.title(u"各登船口岸上船人数")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()