前のセクションから、matplotlibのは、実際には、比較的低レベルのツールです。チャートを組み立てるには、それは仕事のその様々な基本的なコンポーネントを取りました。
高度な描画メソッドの標準チャートを作成するには、オブジェクトデータのデータフレームの組織特性を使用することができ、多くのパンダがあります。
1.図の直線
シリーズとデータフレームは、チャートの様々なタイプのプロットを生成するための方法を持っています。デフォルトでは、彼らは折れ線グラフを生成します。
FIG4 = plt.figure()
S =シリーズ(np.random.randn(10).cumsum()は、インデックス= np.arange(0、100、10 ))
s.plot()
図:
Series.plotメソッドパラメータ:
プロットデータフレーム法は、サブプロットの各列の線を描画し、自動的に凡例を作成します。
df = DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0),
columns=['A', 'B', 'C', 'D'],
index = np.arange(0, 100, 10))
df.plot()
如图:
专用于DataFrame 的plot 的参数:
2. 柱状图
1)在生成线型图的代码中加上 kind=‘bar’(垂直柱状图)或kind='barh'(水平柱状图)即可生成柱状图。
fig5,axes = plt.subplots(2, 1)
data = Series(np.random.rand(16), index =list('abcdefghijklmnop'))
data.plot(kind='bar', ax=axes[0], color='k', alpha=0.7)
data.plot(kind='barh', ax=axes[0], color='k', alpha=0.7)
如图:
2)对于DataFrame ,柱状图会将每一行的值分为一组:
df = DataFrame(np.random.rand(6, 4),
index = ['one','two','three','four','five','six'],
columns = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D'], name='Genus'))
结果:
注:DataFrame 各列的名称“Genus” 被用作了图例的标题。
3)生成堆积柱状图
设置stacked = True 即可。
df.plot(kind = 'barh', stacked = True, alpha = 0.5)
如图:
3. 直方图和密度图
直方图(histogram)是一种可以对值频率进行离散化显示的直方图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中,绘制的是各面元中数据点的数量。
4. 散布图
散布图(scatter plot)是观察两个一维数据序列之间的关系的有效手段。