伝説のコメントplt.legend（）
plt.legend（LOC = ''、タイトル =、のfontSize = 12であり、frameon =真、fancybox =真、framealpha = 0.2、borderpad = 0.3、のNcoI = 1、markerfirst =真、markerscale = 1、bbox_to_anchor =、= 1 NumPoints 、= handlelengthの3.5は、シャドウ =）
パラメータの意味：
** LOC：**凡例の位置（ '最良の' = 0、 '右上' = 1、 '左上' = 2、「、= 3右下に'左下' '= 4、'右'= 5、'中央左'= 6、'中央右'= 7、'中央下'= 8、'上部中心'= 9、'中央「= 10）、 bbox_to_anchorを使用して、無効
frameon：伝説のボーダーを表示するかどうか
：フォントサイズフォントサイズ
をNcoI：列の伝説の数を、デフォルトは1つのです
シャドウ：暗い境界かどうか凡例を追加するにはされて
fancybox：凡例ボックスの角を丸くするかどうか
fancyboxを： 4つのパラメータがあり、横軸はパターン幅の第1の代表であり、数回、そして第二は、同じトークンを縦座標を表し、最初の表される第三及び第四のフレームの長さと幅
キャンバスパラメータ
plt.figure（NUM =なし、figsize =なし、DPI =無し、のFaceColor =なし、にEdgeColor =なし、frameon = TRUE）
** NUM：**画像番号または名前
** figsize：**数字はインチで、幅と高さを指定し、
解像度は：オブジェクトパラメータを描画する解像度を指定
**のFaceColor：**背景色
**にEdgeColor：**境界線の色
** frameon：境界線を表示するかどうか**
fig=plt.figure()
ax=fig.add_axes([a,b,c,d])
fig.add_axes意味パラメータ：
（a、b）は動画単位
**：左から**距離
最下位から**距離：** Bの
開始点としての左下隅に**：**、C、Dキャンバスの長さと幅
plt.title（刺す、家族、サイズ、色、スタイル、LOC）
**文字列：**タイトル内容
**家族：**フォントの種類
**サイズ：**フォントサイズ
**色：**フォントサイズ
**スタイル：**スタイル
** LOC：**場所
横軸のデータ変更
横軸ラベルの使用pd.to_datetime変換指標としても必要性に注意
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()
グラフィックスにテキストを追加します。
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()
テキストの位置は、図メソッドの矢印であることができる緑に示す交線インデックスをリセットした後、データ処理
