Matplotlib数据可视化--拆线图

一.介绍

　　Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值计算库 NumPy 的一个2D 绘图库。它被公认为 Python 生态系统中最著名、使用最广泛的可视化工具包。　

　　核心特点：

　　　　功能强大：从简单的折线图到复杂的3D图形、动画，几乎无所不能。

　　　　高度可控：可以对图表的每一个元素（刻度、标签、线条、颜色等）进行精细调整。

　　　　兼容性强：支持多种输出格式（如 PNG, PDF, SVG, EPS）和交互式环境（如 Jupyter Notebook）。

　　　　生态成熟：是 Python 数据科学栈（PyData Stack）的基石之一，与 NumPy, Pandas, Scikit-learn 等库无缝集成。

　　核心概念与架构

　　　　理解 Matplotlib 的架构是熟练使用它的关键。其设计思想来源于 MATLAB，因此有两个主要的编程接口。

　　　　1）pyplot 接口（MATLAB 风格）- 适用于快速绘图

　　　　　　这是一个状态机接口，非常简洁，适合快速生成图表。它隐藏了底层复杂的对象结构。

　　　　2）面向对象接口（OO 风格）- 适用于复杂图形和精细控制

　　　　　　这是更推荐的方式，尤其当你的图形中包含多个子图时。它显式地创建图形（Figure）和坐标轴（Axes）对象，然后在这些对象上调用方法。

　　安装包命令

conda install matplotlib

　　　　　　

二.演示　

　　2. 1 导入的包

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

#解决中文字符的显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif']="SimHei" 
#解决负号的显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

　　2.2 成交量拆线图

　　　　通过pd获取一个stock.xlsx的文件，读取时间列为X轴，成交量为Y轴，默认显示前5天的成交量。

df=pd.read_excel("doc/stock.xlsx",sheet_name="Sheet1")
df.head()
#绘制拆线图 --plt.plot()
#把时间作为x轴,把成交量作为y轴
x = pd.to_datetime(df["时间"]).dt.strftime('%Y-%m-%d')
y=df["成交量"]
plt.plot(x,y)
plt.show()

 　　2.3 成交量拆线图丰富显示

df=pd.read_excel("doc/stock.xlsx",sheet_name="Sheet1")
df.head(10)
#绘制拆线图 --plt.plot()
#把时间作为x轴,把成交量作为y轴
x = pd.to_datetime(df["时间"]).dt.strftime('%Y-%m-%d')
y=df["成交量"]
plt.plot(x,y,label="成交量", marker="o")
#拆线图标题
plt.title("公司成交量分析")
#x轴和y轴说明
plt.xlabel("销售时间")
plt.ylabel("销售数量")
#y轴从50开始到最大500，间隔50
plt.yticks(range(50,500,50))
#给x轴的值显示出来
for a,b in zip(x,y):
    plt.text(a,b,b,ha="center", va="center")
#添加网格
plt.grid()    
#图形中显示成交量
plt.legend()
plt.tight_layout()  # 自动调整布局
plt.show()
#保存成图片
#plt.savefig("doc/plot.png",dpi=1200)

　　2.4  双拆线图显示

df=pd.read_excel("doc/stock.xlsx",sheet_name=1)
df.head(5)
#绘制拆线图 --plt.plot()
#把时间作为x轴,把成交量作为y轴
x = pd.to_datetime(df["时间"]).dt.strftime('%Y-%m-%d')
y1=df["计划成交量"]
y2=df["实际成交量"]
plt.plot(x,y1,label="计划成交量", marker="o",alpha=0.5)
plt.plot(x,y2,label="实际成交量", marker="d",alpha=0.5)
#拆线图标题
plt.title("公司成交量分析")
#x轴和y轴说明
plt.xlabel("销售时间")
plt.ylabel("销售数量")
#y轴从50开始到最大500，间隔50
plt.yticks(range(50,500,50))
#给x轴的值显示出来
for a,b in zip(x,y1):
    plt.text(a,b,b,ha="center", va="center")
for a,b in zip(x,y2):
    plt.text(a,b,b,ha="center", va="center")
#添加网格
plt.grid()    
#图形中显示成交量
plt.legend()
plt.tight_layout()  # 自动调整布局
plt.show()