matplotlib API入门
Figure和Subplot
| 方法一： | |
| fig = plt.figure() | 创建一个新的Figure，可通过figsize改变大小 |
| ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) | 通过add_subplot创建一个或多个subplot |
| ax1.hist（） | 然后可以在格子1中画图 |
| 方法二： | |
| fig, axes =plt.subplots(2,3) | 创建一个新的Figure，并返回一个含有已创建的subplot对象的numpy数组 |
| axes[0,1] | 对axes数组进行索引 |
调整subplot周围的间距
plt.subplot_adjust(left = None , bottom = None , right = None, wspace = None, hspace = None)
wspace和hspace用于调整间距
颜色、标记和线型
参数color/linestyle/marker/label/drawstyle
刻度、标签和图例
| plt.xlim() | 返回当前X轴绘图范围，也可以设置X轴范围 |
| plt.set_xticks() | 告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪些位置 |
| plt.set_sticklabels() | 将任何其他的值用作标签 |
| plt.set_xlabel | 为x轴设置一个名称 |
| plt.set_title | 设置一个标题 |
| 添加图例 | 在画图时添加label参数 |
将图表保存到文件
pandas中的绘图函数
线型图
柱状图
在生成线型图的代码上加上kind = 'bar'(垂直柱状图）或kind = 'barh'（水平柱状图）即可
直方图和密度图
value.hist():绘制直方图
value.plot(kind = 'kde'):密度图（标准混合正态分布KDE）
散布图
matplotlib中----->plt.scatter(x,y)
pandas中------->pd.scatter_matrix()(对角线上放置各变量的直方图或密度图）