Matplotlib学习---用matplotlib画阶梯图（step plot）

这里利用Nathan Yau所著的《鲜活的数据：数据可视化指南》一书中的数据，学习画图。

 

数据地址：http://datasets.flowingdata.com/us-postage.csv 

 

准备工作：先导入matplotlib和pandas，用pandas读取csv文件，然后创建一个图像和一个坐标轴

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
postage=pd.read_csv(r"http://datasets.flowingdata.com/us-postage.csv")
fig,ax=plt.subplots()

 

先来看看这个数据文件：

   Year  Price
0  1991   0.29
1  1995   0.32
2  1999   0.33
3  2001   0.34
4  2002   0.37
5  2006   0.39
6  2007   0.41
7  2008   0.42
8  2009   0.44
9  2010   0.44

这个数据很简单，展示的是从1991年-2010年美国邮费的变化。

 

让我们来画一个阶梯图，展现邮费的变化过程。

 

阶梯图： ax.step(x,y)

 

代码如下：

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
postage=pd.read_csv(r"http://datasets.flowingdata.com/us-postage.csv")
fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,4))

ax.step(postage["Year"],postage["Price"],where='post')
ax.set_title("US Postage Fee") #设置标题
ax.set_xticks([i for i in postage["Year"]]) #设置x轴刻度
ax.set_yticks([]) #去除y轴刻度
#去除边框
ax.spines["top"].set_visible(False)
ax.spines["bottom"].set_visible(False)
ax.spines["left"].set_visible(False)
ax.spines["right"].set_visible(False)
#添加文字注释
for i,j in zip(postage["Year"],postage["Price"]):
    ax.text(x=i,y=j+0.003,s=j)
fig.tight_layout()

plt.show()

 

图像如下：