python 中多图形组合

一、多图形组合参数详解

plt.subplot2grid(shape, loc, rowspan=1, colspan=1, **kwargs)

  • shape：指定组合图的框架形状，以元组形式传递，如2×3的矩阵可以表示成(2,3)
  • loc：指定子图所在的位置，如shape中第一行第一列可以表示成(0,0)
  • rowspan：指定某个子图需要跨几行
  • colspan：指定某个子图需要跨几列
 1 # 读取数据
 2 Prod_Trade = pd.read_excel('Prod_Trade.xlsx')
 3 # 衍生出交易年份和月份字段
 4 Prod_Trade['year'] = Prod_Trade.Date.dt.year
 5 Prod_Trade['month'] = Prod_Trade.Date.dt.month
 6 
 7 # 设置大图框的长和高
 8 plt.figure(figsize = (12,6))
 9 # 设置第一个子图的布局
10 ax1 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,0))
11 # 统计2012年各订单等级的数量
12 Class_Counts = Prod_Trade.Order_Class[Prod_Trade.year == 2012].value_counts()
13 Class_Percent = Class_Counts/Class_Counts.sum()
14 # 将饼图设置为圆形（否则有点像椭圆）
15 ax1.set_aspect(aspect = 'equal')
16 # 绘制订单等级饼图
17 ax1.pie(x = Class_Percent.values, labels = Class_Percent.index, autopct = '%.1f%%')
18 # 添加标题
19 ax1.set_title('各等级订单比例')
20 
21 # 设置第二个子图的布局
22 ax2 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,1))
23 # 统计2012年每月销售额
24 Month_Sales = Prod_Trade[Prod_Trade.year == 2012].groupby(by = 'month').aggregate({'Sales':np.sum})
25 # 绘制销售额趋势图
26 Month_Sales.plot(title = '2012年各月销售趋势', ax = ax2, legend = False)
27 # 删除x轴标签
28 ax2.set_xlabel('')
29 
30 # 设置第三个子图的布局
31 ax3 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,2), rowspan = 2)
32 # 绘制各运输方式的成本箱线图
33 sns.boxplot(x = 'Transport', y = 'Trans_Cost', data = Prod_Trade, ax = ax3)
34 # 添加标题
35 ax3.set_title('各运输方式成本分布')
36 # 删除x轴标签
37 ax3.set_xlabel('')
38 # 修改y轴标签
39 ax3.set_ylabel('运输成本')
40 
41 # 设置第四个子图的布局
42 ax4 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (1,0), colspan = 2)
43 # 2012年客单价分布直方图
44 sns.distplot(Prod_Trade.Sales[Prod_Trade.year == 2012], bins = 40, norm_hist = True, ax = ax4, hist_kws = {'color':'steelblue'}, kde_kws=({'linestyle':'--', 'color':'red'}))
45 # 添加标题
46 ax4.set_title('2012年客单价分布图')
47 # 修改x轴标签
48 ax4.set_xlabel('销售额')
49 
50 # 调整子图之间的水平间距和高度间距
51 plt.subplots_adjust(hspace=0.6, wspace=0.3)
52 # 图形显示
53 plt.show()

            

posted on 2019-10-03 11:03  LiErRui  阅读(764)  评论(3)    收藏  举报

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