Matplotlib-- gráficos perfeccionar plt.legend, plt.gca, set_major_formatter modificado

Leyenda comentario plt.legend ()

plt.legend ( LOC = '', título =, fontSize = 12 es, frameon = True, la FancyBox = True, framealpha = 0,2, borderpad = 0,3, ncol =. 1, markerfirst = Verdadero, markerscale =. 1, bbox_to_anchor =, =. 1 NumPoints , = 3,5 de handlelength, Shadow =)
parámetro significado:
LOC **: posición leyenda ** ( 'mejor' = 0, ' superior derecha' = 1, 'superior izquierda' = 2, 'inferior izquierda' = 3, 'inferior derecha '= 4,' derecho '= 5,' centro izquierda '= 6,' centro derecha '= 7', central inferior '= 8,' superior central '= 9,' centro '= 10), utilizando bbox_to_anchor, la el inválido
frameon: si se muestra la leyenda frontera
tamaño de fuente: tamaño de la fuente
ncol: el número de columnas leyenda, el valor predeterminado es 1
Sombra:Ya sea para agregar la leyenda es bordes oscuros
FancyBox: si para redondear las esquinas de la caja leyenda
FancyBox: hay cuatro parámetros, la abscisa es el primer representante de una anchura de patrón de varias veces , y el segundo representa la ordenada, la misma razón, la primera la longitud y anchura de la tercera y cuarta marco representado

parámetros de lona

plt.figure (num = Ninguno, figsize = Ninguno, dpi = Ninguno, facecolor = Ninguno, edgecolor = Ninguno, frameon = True)

** num: número de imagen ** o nombre
** figsize: Figura especificado anchura ** y la altura en pulgadas;
dpi : dibujo parámetro de objeto especifica la resolución
** facecolor: ** El color de fondo
** edgecolor: ** color del borde
** frameon: ** si desea mostrar frontera

fig=plt.figure()
ax=fig.add_axes([a,b,c,d])

Parámetros Significado fig.add_axes de:
movimiento de una imagen (a, b) unidades
** a: distancia ** de la más a la izquierda
** b: distancia ** desde el más inferior
** c, d: ** en la esquina inferior izquierda como punto de partida la longitud y anchura de la tela

plt.title (picadura, familia, tamaño, color, estilo, loc)

** cadena: ** Título contenido
** familiares: ** categorías de fuente
** Tamaño: ** Tamaño de fuente
** Color: ** Tamaño de fuente
** estilo: Estilo **
** loc: ** Localización

La modificación de datos abscisa

La atención a la necesidad de ser como abscisa uso etiqueta de índice de conversión pd.to_datetime

import numpy as np
import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
os.chdir(r'C:\Users\MAR\Desktop\新建文件夹')

#读取数据
data=pd.read_csv(r'my_csv_date.csv',encoding='gbk')
print(data)
print(data.dtypes)

#！！！！必须将数据转换成日期型，否则出现没有日期数据无法转换
#data['顺序']=pd.to_datetime(data['顺序'])#和下面一句功能一样
data.顺序=pd.to_datetime(data.顺序)

#计算出按照‘顺序’作为索引的平均值
data1=data.groupby(by='顺序').mean()
print(data1)
print(data1.dtypes)

#解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

#获取当前坐标
ax=plt.gca()
data_format=mpl.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(data_format)
# # 设置多少标签
xlocator= mpl.ticker.LinearLocator(12)
# # 自动设置主要标签
ax.xaxis.set_major_locator(xlocator)
plt.plot(data1.index,data1.属1,linestyle='-',linewidth=3,color='blue')
plt.xticks(rotation= -45)

plt.show()

Añadir texto a los gráficos

import numpy as np
import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
os.chdir(r'C:\Users\MAR\Desktop\新建文件夹')

#读取数据,不修改
data=pd.read_csv(r'my_csv_date.csv',encoding='gbk')
print(data)
#将数据重新设置索引分组
plt.bar(x=data.index.values,height=data.属1,linestyle='-',linewidth=3,color='lightblue',\
         tick_label=data.顺序)
plt.xticks(data.index,rotation= -45)
#未对信息处理
plt.show()

#对信息求和处理
data=data.groupby(by='顺序').sum()
print(data)
plt.bar(x=data.index.values,height=data.属1,linestyle='-',linewidth=3,color='lightblue',\
         tick_label=data.index)
plt.xticks(data.index,rotation= -45)
#无指向型注释文本
plt.text(-1,6,'最大属性',fontsize=15,color='red')
#有指向型，xy表示箭头位置，xytext表示文本开始位置，arrow是字典类型的数据
plt.annotate('最大位置',xy=(2,20),xytext=(4,17),color='orange',fontsize=15,\
            arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3',color='red'))
plt.show()

Posición del texto puede ser una flecha en la figura método línea de intersección se muestra en verde , los datos de procesamiento después de restablecer el índice