散點圖

33.png

34.png

35.png

eg：
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
import matplotlib.pyplot as plt;
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
data = read_csv("C:\Users\user\Desktop\5.1\data.csv")
font = {
'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font);
plt.plot(data['廣告費用'], data['購買用戶數'], '.')
plt.plot(data['廣告費用'], data['購買用戶數'], 'o')
plt.xlabel('廣告費用');
plt.ylabel('購買用戶數');
plt.grid(True);
plt.show();

折線圖

36.png

37.png

eg：
import pandas;
from pandas import read_csv;
from matplotlib import pyplot as plt;
data = read_csv('C:\Users\user\Desktop\5.1\data.csv');
--對日期格式進行轉換
data['購買日期']=pandas.to_datetime(data['日期']);
--'-' 順滑的曲線
plt.plot(data['購買日期'], data['購買用戶數'], '-');
--設置顏色
plt.plot(data['購買日期'], data['購買用戶數'], '-', color='r');
--設置線條粗細
plt.plot(data['購買日期'], data['購買用戶數'], '-', color='r', lineWidth=10);
--'--' 虛線
plt.plot(data['購買日期'], data['購買用戶數'], '--');

餅圖

38.png

eg：
import numpy;
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
import matplotlib.pyplot as plt;
data = read_csv('D:\PA\5.3\data.csv');
gb = data.groupby(
by=['通信品牌'],
as_index=False
)['號碼'].agg({
'用戶數':numpy.size
});
font = {
'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font);
plt.pie(gb['用戶數'], labels=gb['通信品牌'], autopct='%.2f%%');
plt.show()

柱形圖

39.png

eg：
import numpy;
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
from matplotlib import pyplot as plt;
font = {
'family' : 'SimHei'
};
matplotlib.rc('font', **font);
data = read_csv('D:\python\5.4\data.csv');
gb = data.groupby(
by=['手機品牌']
)['月消費（元）'].agg({
'月消費': numpy.sum
});
index = numpy.arange(gb['月消費'].size);
--#豎向柱形圖
plt.bar(index, gb['月消費'], 1, color='G');
plt.show();
plt.bar(index, gb['月消費'], 1, color='G');
plt.xticks(index + 1/2, gb.index);
plt.show();
--橫向柱形圖
plt.barh(index, gb['月消費'], 1, color='G');
plt.yticks(index + 1/2, gb.index);
plt.show();

直方圖

40.png

eg：
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
from matplotlib import pyplot as plt;
font = {
'family' : 'SimHei'
};
matplotlib.rc('font', **font);
data = read_csv('D:\python\5.5\data.csv');
plt.hist(data['購買用戶數']);
plt.show();