一、导包
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二、绘制简单折线
1、在利用pandas模块进行操作前，可以先引入这个模块，如下：
2、读取Excel文件的两种方式：
三、pandas操作Excel的行列
1、读取指定的单行，数据会存在列表里面
2、读取指定的多行，数据会存在嵌套的列表里面
3、读取指定的行列
4、读取指定的多行多列值
5、获取所有行的指定列
6、获取行号并打印输出
7、获取列名并打印输出
8、获取指定行数的值
四、pandas处理Excel数据成为字典
五、绘制简单折线图
六、绘制简单散点图
使用scatter绘制散点图并设置其样式
1、绘制单个点，使用函数scatter，并向它传递x,y坐标，并可使用参数s指定点的大小
2、绘制一系列点，向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表
3、设置坐标轴的取值范围：函数axis（）要求提供四个值，x,y坐标轴的最大值和最小值
4、使用参数edgecolor在函数scatter中设置数据点的轮廓
5、向scatter传递参数c,指定要使用的颜色
6、使用颜色映射
7、自动保存图表：使用函数plt.savefig()
8、设置绘图窗口尺寸
9、实例程序
用pylab模块的plot函数
pylab.plot(x,y)其中x y都是数组
就能画出以x，y中元素为坐标的折线图
1.环境
系统：windows10
python版本：python3.6.1
使用的库：matplotlib，numpy
2.numpy库产生随机数几种方法
import numpy as np
numpy.random
rand(d0, d1, ..., dn)
In [2]: x=np.random.rand(2,5)
In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0.84286554, 0.50007593, 0.66500549, 0.97387807, 0.03993009],
[ 0.46391661, 0.50717355, 0.21527461, 0.92692517, 0.2567891 ]])
randn(d0, d1, ..., dn)查询结果为标准正态分布
In [4]: x=np.random.randn(2,5)
In [5]: x
Out[5]:
array([[-0.77195196, 0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 , 0.89749635],
[-0.20229338, 1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])
randint(low,high,size)
生成low到high之间（半开区间 [low, high)），size个数据
In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)
In [7]: x
Out[7]: array([4, 4, 2, 7])
random_integers(low,high,size)
生成low到high之间（闭区间 [low, high)），size个数据
In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)
In [11]: x
Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])
3.散点图
x x轴
y y轴
s 圆点面积
c 颜色
marker 圆点形状
alpha 圆点透明度 #其他图也类似这种配置
N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()
4.折线图
x=np.linspace(-10000,10000,100) #将-10到10等区间分成100份
y=x**2+x**3+x**7
plt.plot(x,y)
plt.show()
折线图使用plot函数
5.条形图
N=5
y=[20,10,30,25,15]
y1=np.random.randint(10,50,5)
x=np.random.randint(10,1000,N)
index=np.arange(N)
plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)
plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)
plt.show()
orientation设置横向条形图
N=5
y=[20,10,30,25,15]
y1=np.random.randint(10,50,5)
x=np.random.randint(10,1000,N)
index=np.arange(N)# plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)# plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)#plt.barh() 加了h就是横向的条形图，不用设置orientation
plt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')
plt.show()
6.直方图
m1=100
sigma=20
x=m1+sigma*np.random.randn(2000)
plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True)
plt.show()
# #双变量的直方图# #颜色越深频率越高# #研究双变量的联合分布
#双变量的直方图#颜色越深频率越高#研究双变量的联合分布
x=np.random.rand(1000)+2
y=np.random.rand(1000)+3
plt.hist2d(x,y,bins=40)
plt.show()
7.饼状图
#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆
#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影
labes=['A','B','C','D']
fracs=[15,30,45,10]
explode=[0,0.1,0.05,0]#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆
plt.axes(aspect=1)#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影
plt.pie(x=fracs,labels=labes,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True)
plt.show()
8.箱型图
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 点的形状，whis虚线的长度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 点的形状，whis虚线的长度
# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import * #支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
names = ['5', '10', '15', '20', '25']
x = range(len(names))
y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]
y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]
#plt.plot(x, y, 'ro-')
#plt.plot(x, y1, 'bo-')
#pl.xlim(-1, 11) # 限定横轴的范围
#pl.ylim(-1, 110) # 限定纵轴的范围
plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'y=x^2曲线图')
plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲线图')
plt.legend() # 让图例生效
plt.xticks(x, names, rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.xlabel(u"time(s)邻居") #X轴标签
plt.ylabel("RMSE") #Y轴标签
plt.title("A simple plot") #标题
plt.show()
