【数据挖掘与分析】 matplotlib . pylot 库

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matplotlib库中有许多可视化类、图像处理与实现方法。我们通常使用matplotlib . pylot。matplotlib.pylot是matplotlib的子类，相当于快捷方式。下面说明这个子类中的各种方法：

(1)plot（x，y，format_string ，**kwargs）

x：x轴数据，可用tuple、list   y：y轴数据，可用tuple、list 

format_string：控制曲线的格式字串

**kwargs

import matplotlib.pyplot as plt    # matplotlib 库中包含了许多图像处理和实现方法
import numpy as np   #numpy数学库

plt.rcParams[‘font.sans-serif‘] =[‘SimHei‘]  #set font 为字典中的一个键set值
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘]=False    #set 允许负坐标显示  （axes：坐标）
plt.figure(‘各种图‘)  #set name


"""  正弦图
x=np.linspace(0,2*np.pi ,50)
#返回一个"数组"（py中没有数组），共20个元素，从0开始依次加5加到100
y=np.sin(x)    # 给与 "x数组"中的每个值取sin值

plt.plot(x,y,‘y‘,‘ g-s‘)
"""

""" 饼图
sizes=[15,30,15,10]   #set 饼图各板块所占的比例
e=(0,0.1,0,0)
cl=[‘green‘,‘red‘,‘#5a9061‘,‘lightskyblue‘]
lb=[‘Bi‘,‘powe‘,‘fs‘,‘dv‘]
plt.pie(sizes,
        startangle=90,
        shadow=True,
        explode=e,
        labels=lb,
        colors=cl,
        autopct="%1.1f%%"
)
"""

import pandas as pd  #用于生成箱形图

#箱形图中数据的路径（相对、绝对）
catering_sale=‘0/catering_sale.xls‘

#读取表格数据  1参：表格路径  2参：索引列
data=pd.read_excel(catering_sale,index_col=u‘日期‘)
p=data.boxplot(return_type=‘dict‘)  #返回值

x=p[‘fliers‘][0].get_xdata()
y=p[‘fliers‘][0].get_ydata()

y.sort()

# 绘制异常值的坐标位置
for i in range(len(x)):
    if i > 0:
        """annotate的参数分别代表 
        1参：注释文本内容
        2参：被标注的坐标点
        3参xytext：标注的文本的坐标位置
        """
        plt.annotate(y[i], xy=(x[i], y[i]), xytext=(x[i] + 0.11 , y[i]))
    else:
        plt.annotate(y[i], xy=(x[i], y[i]), xytext=(x[i] + 0.08, y[i]))

plt.show()

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原文地址：https://www.cnblogs.com/versionk/p/10826432.html