Matplotlib：绘图和可视化

Matplotlib：是一个强大的python绘图和数据可视化工具包

安装方法：pip install matplotlib

引用方法：import matplotlib.pyplot as plt

绘图函数：plt.plot()　　　　#plot绘制

显示图像：plt.show()

 plot函数：

线型  linestyle()  (-,-.,--,..)

点型  marker(v,^,s,*,H,+,x,D,o,...)

颜色  color(b,g,r,y,k,w,...)

plot函数绘制多条曲线

标题：set_title

x轴：xlabel

y轴：ylabel

 

其它类型图像：

hist　　频数直方图

 

#Matplotlib常用属性和方法

plt.plot([1,2,3,4,5],'r*')　　　　　　#画布上创建X等列，Y为1，2，3，4，5的图形，r是颜色 以 * 的方式显示，还可以是 rx,rO.

plt.plot([1,2,3,4,5],'rO-')　　　　　　#，r0-,以o为节点，带 - 进行连接，r- 表示红色没有节点直接连线

plt.plot([1,2,3,4,5],'rO--')　　　　　　#--，-. 两杠，杠点都为虚线显示方式

plt.show()　　　　　　　　　　　　　　　#创建的图形显示出来



导入表格，绘制其中的列表

df = pd.read_csv('601318.csv',index_col=['date'],parse_dates=['date'])
df['close'].plot()　　　　　　#布局close,这列数据
plt.show()　　　　　　　　　　 #在画布中显示出来


绘制直方图
x = np.random.randint(0,10,100)
plt.hist(x)

 

#创建一个matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv('601318.csv',index_col=['date'],parse_dates=['date'])
df['open'].plot()　　　　　　　　　　#绘制 open 列的数据
plt.title('hello Matplotlib')　　　#设置标题
plt.xlabel('i\'m X')　　　　　　　　#设置X标签
plt.ylabel('i\'m Y')　　　　　　　　#设置Y标签
plt.show()

 

#绘制直方图

x = np.random.randint(0,10,100)　　　　#生成一个100个元素数组
plt.hist(x,np.arange(10))　　　　　　　 #进行直方图绘制，X轴以10个间隔统计
plt.show()

 

#多图绘制

画布计算：figure
fig = plt.figure()　　　　#创建画布计算对象
替代图布：subplot　　
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)　　#将画布计算对象，添加替换到2x2画布的第1个位置
调节子图间距
subplots_adjust(left,)

fig = plt.figure()                  #创建画布计算对象
fig2x2x1 = fig.add_subplot(2,2,1)   #把计算对象替换到画布中
fig2x2x2 = fig.add_subplot(2,2,2)
fig2x2x3 = fig.add_subplot(2,2,3)
fig2x2x1.plot([1,2,3,4,5])          #绘制替换的画布对象
fig2x2x2.plot([4,5,3,4,5])
fig2x2x3.plot()
plt.show()


#用滚动窗口函数 rolling() 计算MA5,MA60 绘制到画布中

画布计算