Python数据分析与机器学习实战-12.子图操作

• 一般操作中，一个图是显示不了所有内容的。

• matplotlib把图形当作矩阵，比如创建4个图形，其中只要显示3个

• figsize(4,5):表示图形的尺寸

• #add_subplot（）函数，第一个值表示是几行，第二个值表示几列，第三个值表示取第几个值。

• 将时间转化成时间格式后，获取月份的操作：

• 指定折线图的颜色：c=

• 说明图标的添加:label

• 图标的显示:plt/lengend("best")

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
unrate =pd.read_csv('/Users/liyili2/Downloads/tang/pandas_data/unrate.csv')
fig = plt.figure()
#add_subplot（）函数，第一个值表示是几行，第二个值表示几列，第三个值表示取第几个值。
fig = plt.figure()
fig = plt.figure(figsize=(6, 5))#figsize表示是图形显示面积
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)#创建一个2*1的图形矩阵
ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)

#如果坐标显示2个不同类型的数据，再多写一遍即可
ax1.plot(np.random.randint(1,5,5), np.arange(5))
ax2.plot(np.arange(10)*3, np.arange(10))
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
unrate =pd.read_csv('/Users/liyili2/Downloads/tang/pandas_data/unrate.csv')
unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE'])
print(type(unrate))
unrate['MONTH'] = unrate['DATE'].dt.month#获取这列数据的月份
unrate['MONTH'] = unrate['DATE'].dt.month#获取这列数据的月份
unrate['MONTH'] = unrate['DATE'].dt.month
fig = plt.figure(figsize=(6,3))

plt.plot(unrate[0:12]['MONTH'], unrate[0:12]['VALUE'], c='red')
plt.plot(unrate[12:24]['MONTH'], unrate[12:24]['VALUE'], c='blue')

plt.show()

unrate['MONTH'] = unrate['DATE'].dt.month#获取这列数据的月份
unrate['MONTH'] = unrate['DATE'].dt.month#获取这列数据的月份
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'black']
for i in range(5):
    start_index = i * 12
    end_index = (i + 1) * 12
    subset = unrate[start_index:end_index]
    plt.plot(subset['MONTH'], subset['VALUE'], c=colors[i])
    #每条线分别取12个月的数据
plt.show()

fig = plt.figure(figsize=(10,6))
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'black']
for i in range(5):
    start_index = i*12
    end_index = (i+1)*12
    subset = unrate[start_index:end_index]
    label = str(1948 + i)#注意标签
    plt.plot(subset['MONTH'], subset['VALUE'], c=colors[i], label=label)
"""         'best'            0
            'upper right'     1
            'upper left'      2
            'lower left'      3
            'lower right'     4
            'right'           5
            'center left'     6
            'center right'    7
            'lower center'    8
            'upper center'    9
            'center'          10"""
plt.legend(loc='best')#图标显示
#print(help(plt.legend))
plt.show()

fig = plt.figure(figsize=(10,6))
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'black']
for i in range(5):
    start_index = i*12
    end_index = (i+1)*12
    subset = unrate[start_index:end_index]
    label = str(1948 + i)
    plt.plot(subset['MONTH'], subset['VALUE'], c=colors[i], label=label)
plt.legend(loc='upper left')
plt.xlabel('Month, Integer')
plt.ylabel('Unemployment Rate, Percent')
plt.title('Monthly Unemployment Trends, 1948-1952')

plt.show()