import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 约定俗成 起别名 plt # 会出现警告，不是错 D:\Users\oldboy\Anaconda3\lib\importlib\_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 192 from C header, got 216 from PyObject return f(*args, **kwds)
配置
# windows下好使 # 防止中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
小例子
# 画一个简单的折线图 a = [3,1,10,6] # 默认显示Y轴的值 plt.plot(a) # plot()画折现图的函数 plt.show() # 显示画的图表
结果：
曲线图
x = [2,5,7,10] y = [1,2,3,4] plt.figure(figsize=(10,6)) # 设置画布大小 plt.title('title标题', fontsize=20, color='red') # 设置图表的标题 plt.xlabel('x轴', fontsize=20) # 设置x轴的信息 plt.ylabel('y轴', fontsize=20) # 设置y轴的信息 plt.plot(x, y, color='k', marker='D', linestyle=':') # 画图(颜色、标记点，线条样式) plt.show() # 显示
结果：
柱状图的绘制
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('./douban_movie.csv') # 读取数据 df.head() # 显示前5条 # df.tail() # 显示后5条
展示：
# 继续操作，以‘产地’为分组依据 res = df.groupby('产地').size().sort_values(ascending=False) # size() 可以获取值的大小 # sort_values 按照值进行排序 sort_index 按照索引进行排序 res # 查看 res
展示：
# 绘图 x = res.index y = res.values plt.figure(figsize=(20,6)) plt.title('每个国家或者地区的电影数量', fontsize=20) plt.xticks(rotation=90, fontsize=15, color='red') # 设置x轴字体的角度、大小和颜色 plt.xlabel('产地', fontsize=20) # x 轴标注信息 plt.yticks(fontsize=15) plt.ylabel('数量', fontsize=20) for a, b in zip(x,y): # 显示数据文本 plt.text(a, b+100, b, horizontalalignment='center', fontsize=13) # 分别为：x轴位置， y轴位置， 文本位置， 文本字体 plt.bar(x, y) # 表示绘制柱状图 # plt.savefig # 保存图 plt.show()
结果：
饼图的绘制
根据电影的长度绘制饼图
# 知识点补充 pd.cut(np.array([1, 7, 5, 4, 6, 3]), [1,3,5]) # 结果： [NaN, NaN, (3.0, 5.0], (3.0, 5.0], NaN, (1.0, 3.0]] Categories (2, interval[int64]): [(1, 3] < (3, 5]] ''' 规则：将ndarray数据以1,3,5位分割点进行对比，在区间内就显示该区间，不在则显示nan ''' ---------------------------------------------------------------------------- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('./douban_movie.csv') # 读取数据 df_res = df['时长'] df_res # 查看
展示：
# df_res 是待分割的源数据 [0,60,90,120, 140, 1000] 是区间 左开右闭 res = pd.cut(df_res, [0,60,90,120, 140, 1000]) res # 查看res
展示：
res = res.value_counts() # 统计 ----------------------------------------------------------------------------- # 结果： (90, 120] 16578 (0, 60] 10324 (60, 90] 7727 (120, 140] 2718 (140, 1000] 1386 Name: 时长, dtype: int64
# 绘制饼图 x = res.index y = res.values plt.title('电影时长分布饼图', fontsize=20) l_text, p_text = plt.pie(y, labels = x, autopct='%.2f%%') # l_text, p_text都是多个值的列表 for p in p_text: p.set_size(15) # 设置图内的文本大小 p.set_color('white') # 设置图内的文本颜色 for l in l_text: l.set_size(13) # 设置标签（图外）的文字大小 l.set_color('r') # 设置标签（图外）的文字颜色 plt.show()
结果：
