04-Matplotlib使用方法
Matplotlib
Matplotlib：强大的Python绘图和数据可视化的工具包
01-基本操作
Matplotlib基本操作函数：
代码运行效果如下，可以看到plot用来绘制折线图蛮方便的
如果想要线不是实现，我们可以使用字符串来更改显示效果
- plot函数绘制折线图
- 线性linestyle:(-,-.,--,..)
- 点型mark:(v,^,s,*,H,+,X,D,o)
- 颜色Color:(b,g,r,y,k,w,...)
- plot函数绘制多条曲线
- pandas包对plot的支持
02-多条折线
如何绘制多个plot函数：只要不调用show,就可以把多个plot添加进去，直到调用plt.show()时一起放入
03-常见函数
| 设置图像标题:plt.title() | 设置y轴范围: plt.ylim() |
|---|---|
| 设置x轴名称:plt.xlabel() | 设置x轴刻度: plt.xticks() |
| 设置y轴名称:plt.ylabel() | 设置y轴刻度: plt.yticks() |
| 设置x轴范围:plt.xlim() | 设置曲线图例:plt.legend() |
04-支持图形
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) | 功率谱密度图 |
| plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) | 谱图 |
| plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) | X-Y相关性函数 |
| plt.scatter(x,y) | 散点图 |
| plt.step(x,y,where) | 步阶图 |
| plt.hist(x,bins,normed) | 直方图 |
| plt.plot(x,y,fmt,...) | 坐标图 |
| plt.boxplot(data,notch,position) | 箱型图 |
| plt.bar(left,height,width, bottom) | 条形图 |
| plt.barh(width,bottom,left,height) | 横向条形图 |
| plt.polar(theta,r) | 极坐标图 |
| plt.pie(data,explode) | 饼图 |
05-股票数据制图
代码及制图效果如下
dataframe1=get_price('000001.XSHE',start_date='2018-04-03',end_date='2022-05-24',frequency='daily')
dataframe1=dataframe1[['open','close','high','low']]
dataframe1.plot()
plt.title("平安银行股价走势图")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("价格")
plt.show()
06-数学函数制图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
testx=np.linspace(0,100,10000)
testy1=testx*testx
testy2=3*testx*testx*testx+5*testx*testx+2*testx+1
plt.plot(testx,testy1,color='red',marker='o')
plt.plot(testx,testy2,color='black',marker='*')
plt.ylim(-1000,1000)
plt.title("二次函数图")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.show()
07-布与子图
画布
fig=plt.figure()
画图
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
调节子图间距
subplots_adjust(left,bottom,right,top,wspace,hspace)
