matplotlibの（描画と可視化）

1.はじめに

　　matplotlibのPythonは強力なグラフィックスとデータ可視化ツールキットです。データの可視化は、最終結果のデータ分析を完了し、多くの操作を完了するために、私たちを助けることができる私たちのデータ解析の最も重要な課題の一つであるインタラクティブなデータ可視化することです。

　　インストール：matplotlibのをインストールするPIP

　　参考方法：PLTとしてインポートmatplotlib.pyplot

2.plot関数（折れ線グラフ）

インポートnumpyのAS NP 
 インポートPANDAS AS PD 
 インポートASのPLTのmatplotlib.pyplot 

plt.rcParams [ ' font.sans serif- ' ] = [ ' SimHei ' ]    ＃を加え、両者を参加ウィンドウシステムが、これらに限定されている解決する中国語 
plt.rcParamsを【' axes.unicode_minus ' ] = Falseを

X = [2,9,5,10 ] 
Y = [1,2,3,4 ] 

PLT。図（figsize =（10,6））   ＃のセットキャンバスサイズ

plt.title （' タイトルのタイトル'、のfontSize = 20は、カラーである= ' 赤'）  ＃ヘッダサイズ及び色 
plt.xlabel（' OK '、20のfontSize =）    ＃1 設定値X 
plt.ylabel（' 列'、20のfontSize =）     ＃集合Yの値


plt.plot（X、Y、マーカー = ' O '、をlineStyle = ' - '）   ＃の図面、マーカーは、= 'O'は旋回点円で表示され
＃をlineStyleラインが表す点線 
plt.show（） ＃の表示画面

3.bar機能（ヒストグラム）

pd.read_csv = DF（' ./douban_movie.csv '）   ＃内部のExcelに入ってくるデータ 
df.headを（）  ＃見る最初の5つのデータ

RES = df.groupby（' 起源'）.size（）。sort_values（昇順偽=）  ＃'原点'映画部門に係る、ort_index（）のインデックスは、（）の値がインストールソートされ、インストール、sort_valuesソート
RES 

X = res.index 
Y = res.values 

PLT。図（figsize）=（20,6）   ＃セットキャンバスサイズ 
plt.title（' それぞれの国又は地域の映画に数'、のfontSize = 20）   ＃1 タイトルのサイズと色 
plt.xticks（回転= 90、のfontSize = 20、色= '赤'）     ＃回転= 90翻转90度 
plt.xlabel（' 产地'フォントサイズは20 = ）

plt.yticks（フォントサイズ = 20 ）
（plt.ylabelを' 数量」、フォントサイズは= 20 ）

ため、B にジッパー（X 、Y）：
    plt.text（B +150、B、たHorizontalAlignment = ' 中央'、フォントサイズは15 = ）
    
plt.bar（x、y）は
（plt.show）を

4.pie関数（円グラフ）

df.head()
df_res = df['时长']
df_res

res = pd.cut(df_res,[0, 60, 90, 120,140,1000])  # df_res是待分割的源数据 [0, 60, 90, 120,140,1000] 是区间，左开右闭
res

res = res.value_counts()
res

x = res.index
y = res.values
plt.title('电影时长分布图',fontsize=20)

patch, l_text, p_text = plt.pie(y, labels = x, autopct='%.2f%%')

for p in p_text:
    p.set_size(12)
    p.set_color('white')
    
for l in l_text:
    p.set_size(13)
    p.set_color('red')

plt.pie(y)
plt.show()

5、保存图表到文件

　　常用格式：plt.savafig('文件名.拓展名')

　　文件类型是通过文件扩展名推断出来的。因此，如果你使用的是.pdf，就会得到一个PDF文件。

plt.savefig('123.pdf')

　　savefig并非一定要写入磁盘，也可以写入任何文件型的对象，比如BytesIO：

from io import BytesIO
buffer = BytesIO()
plt.savefig(buffer)
plot_data = buffer.getvalue()

参数	说明
fname	含有文件路径的字符串或者Python的文件型对象。
dpi	图像分辨率，默认为100
format	显示设置文件格式("png","jpg","pdf","svg","ps",...)
facecolor	背景色，默认为"W"(白色)
bbox_inches	图表需要保存的部分。设置为”tight“，则尝试剪除图表周围空白部分