【python】matplotlib画图

import matplotlib.pyplot as plt // plt.plot

散点图

data.csv数据下载

# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'yuanlei'
import matplotlib
from pandas import read_csv
import matplotlib.pyplot as plt

data = read_csv("data.csv")
#####
font = {
    'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font)
#####
# 注意点1:要把读入的serise类型的数据转化成list
# 注意点2:为了在坐标轴上显示中文标题,需要在中文前加上u,以及
#         在plt.plot之前加上上面那段话.
plt.plot(list(data["广告费用"]),list(data["购买用户数"]), '.')
plt.xlabel(u"广告费用")
plt.ylabel(u"购买用户数")
plt.show()

折线图以及各种设置

# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'yuanlei'
import matplotlib
import pandas
#from pandas import read_csv
import matplotlib.pyplot as plt

data = pandas.read_csv("data.csv")
data['购买日期']=pandas.to_datetime(data['日期'])
#####
font = {
    'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font)
#####
# 注意点1:要把读入的serise类型的数据转化成list
# 注意点2:为了在坐标轴上显示中文标题,需要在中文前加上u,以及
#         在plt.plot之前加上上面那段话.
#plt.plot(list(data['购买日期']),list(data["购买用户数"]), '.')
#'-'    顺滑的曲线
plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '-');

# #设置颜色
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '-', color='r');
# #设置线条粗细
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '-', color='r', lineWidth=10);
#
# #'--' 虚线
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '--');
# #'-.' 线加点
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '-.');
# #':'  由点组成的曲线
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), ':');
# #'.'  散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '.');
# #','  像素点的散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), ',');
# #'o'  大点的散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), 'o');
# #'v'  下三角标记的散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), 'v');
# #'^'  上上角标记的散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '^');
# #'<'  左角标记的散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '<');
# #'>'  右角标记的散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '>');
# #'1'  伞形下的标记散点图
# #'2'  伞形上的标记散点图
# #'3'  伞形左的标记散点图
# #'4'  伞形右的标记散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '4');
# #'s'  正方形标记的散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), 's');
# #'p'  五角形标记的散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), 'p');
# #'*'  五角星标记的散点图
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '*');
# #'h'  多边形标记的散点图
# #'H'  hexagon2 marker
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), 'h');
# #'+'  plus marker
# #'x'  x marker
# #'D'  diamond marker
# #'d'  thin_diamond marker
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), 'D');
# #'|'  vline marker
# #'_'  hline marker
# plt.plot(list(data['购买日期']), list(data['购买用户数']), '|');


plt.xlabel(u"广告费用")
plt.ylabel(u"购买用户数")
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt // plt.pie

饼图

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy;
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
import matplotlib.pyplot as plt;

data = read_csv('data_for_pie.csv');

gb = data.groupby(
    by=['通信品牌'], 
    as_index=False
)['号码'].agg({
    '用户数':numpy.size
});
print(gb['通信品牌'])
print(gb["用户数"])
#用原来的手段会导致编码问题，目前还没解决
a = {0:"全球通",1:"动感地带",2:"神州行"}
font = {
    'family' : 'SimHei'
}

matplotlib.rc('font', **font);
#plt.pie(b, a, autopct='%.2f%%');gb['通信品牌']
plt.pie(gb['用户数'], labels=a, autopct='%.2f%%');

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt // plt.bar

柱形图

import matplotlib.pyplot as plt // plt.hist

直方图