箱线图（连续性）、折线图（离散型）

箱线图的绘制

       箱线图是另一种体现数据分布的图形，通过该图可以得知数据的下须值（Q1-1.5IQR）、下四分位数（Q1）、中位数（Q2）、均值、上四分位（Q3）数和上须值（Q3+1.5IQR），更重要的是，箱线图还可以发现数据中的异常点；

plt.boxplot(x, vert=None, whis=None, patch_artist=None, meanline=None,
 showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None,
 boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, 
 meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None)
x：指定要绘制箱线图的数据
vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放
whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差
patch_artist：bool类型参数，是否填充箱体的颜色；默认为False
meanline：bool类型参数，是否用线的形式表示均值，默认为False
showmeans：bool类型参数，是否显示均值，默认为False
showcaps：bool类型参数，是否显示箱线图顶端和末端的两条线（即上下须），默认为True
showbox：bool类型参数，是否显示箱线图的箱体，默认为True
showfliers：是否显示异常值，默认为True
boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等
labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用
filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等
medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等
meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等
capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等
whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等

　　

折线图的绘制——离散型

对于时间序列数据而言，一般都会使用折线图反映数据背后的趋势。通常折线图的横坐标指代日期数据，纵坐标代表某个数值型变量，当然还可以使用第三个离散变量对折线图进行分组处理；

plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color, marker,markersize, markeredgecolor,
 markerfactcolor,markeredgewidth, label, alpha)
x：指定折线图的x轴数据
y：指定折线图的y轴数据
linestyle：指定折线的类型，可以是实线、虚线、点虚线、点点线等，默认为实线
linewidth：指定折线的宽度
marker：可以为折线图添加点，该参数是设置点的形状
markersize：设置点的大小
markeredgecolor：设置点的边框色
markerfactcolor：设置点的填充色
markeredgewidth：设置点的边框宽度
label：为折线图添加标签，类似于图例的作用

　　

# %matplotlib
# 数据读取
wechat = pd.read_excel(r'D:\pylearn\10\wechat.xlsx')
# 绘制单条折线图
plt.plot(wechat.Date, # x轴数据
 wechat.Counts, # y轴数据
 linestyle = '-', # 折线类型
 linewidth = 2, # 折线宽度
 color = 'steelblue', # 折线颜色
 marker = 'o', # 折线图中添加圆点
 markersize = 6, # 点的大小
 markeredgecolor='black', # 点的边框色
 markerfacecolor='brown') # 点的填充色
# 添加y轴标签
plt.ylabel('人数')
# 添加图形标题
plt.title('每天微信文章阅读人数趋势')
# 显示图形
plt.show()