数据分析（使用matplotlib,seaborn,ploty进行可视化)——1

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柱状图

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 使用matplotlib画图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
# 导入数据
df = pd.read_csv("./HR.csv")
#设置标题
plt.title("SALARY")
#设置x轴标注
plt.xlabel("salary")
#设置y轴标注
plt.ylabel("Number")
#设置x轴上的标注为工资的等级
plt.xticks(np.arange(len(df["salary"].value_counts()))+0.5,df["salary"].value_counts().index)
#设置显示范围([xmin,xmax,ymin,ymax])
plt.axis([0,4,0,10000])
#画出柱状图，x轴的内容，y轴的内容,柱宽
plt.bar(np.arange(len(df["salary"].value_counts()))+0.5,df["salary"].value_counts(),width=0.5)
#数字标在图表上
for x,y in zip(np.arange(len(df["salary"].value_counts()))+0.5,df["salary"].value_counts()):
    plt.text(x,y,y,ha="center",va="bottom")
#显示图
plt.show()

使用seaborn画图

#设置图标背景
sns.set_style("whitegrid")
#设置文字的字体，大小
sns.set_context(context="poster",font_scale=0.8)
#设置调色板,颜色可在matplotlib官网Tutorials/Colors/Colormaps in Matplotlib中选择或者使用sns.color_palette()中的颜色
sns.set_palette([sns.color_palette("RdBu", n_colors=7)[5]])
#hue设置以department为分割，又一次进行count（多层）
sns.countplot(x="salary",hue="department",data=df)