【課程3.8】 面積圖、填圖、餅圖
plt.plot.area()
plt.fill(), plt.fill_between()
plt.pie()
1.面積圖
fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (8,6))
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df1.plot.area(colormap = 'Greens_r',alpha = 0.5,ax = axes[0])
df2.plot.area(stacked=False,colormap = 'Set2',alpha = 0.5,ax = axes[1])
# 使用Series.plot.area()和DataFrame.plot.area()創建面積圖
# stacked:是否堆疊,默認情況下,區域圖被堆疊
# 爲了產生堆積面積圖,每列必須是正值或全部負值!
# 當數據有NaN時候,自動填充0,所以圖標籤需要清洗掉缺失值
2.填圖
fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (8,6))
x = np.linspace(0, 1, 500)
y1 = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)
y2 = -np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)
axes[0].fill(x, y1, 'r',alpha=0.5,label='y1')
axes[0].fill(x, y2, 'g',alpha=0.5,label='y2')
# 對函數與座標軸之間的區域進行填充,使用fill函數
# 也可寫成:plt.fill(x, y1, 'r',x, y2, 'g',alpha=0.5)
x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(2 * x)
axes[1].fill_between(x, y1, y2, color ='b',alpha=0.5,label='area')
# 填充兩個函數之間的區域,使用fill_between函數
for i in range(2):
axes[i].legend()
axes[i].grid()
# 添加圖例、格網
3.餅圖 plt.pie()
# plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None,
# radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, hold=None, data=None)
s = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series')
plt.axis('equal') # 保證長寬相等
plt.pie(s,
explode = [0.1,0,0,0],
labels = s.index,
colors=['r', 'g', 'b', 'c'],
autopct='%.2f%%',
pctdistance=0.6,
labeldistance = 1.2,
shadow = True,
startangle=0,
radius=1.5,
frame=False)
print(s)
# 第一個參數:數據
# explode:指定每部分的偏移量
# labels:標籤
# colors:顏色
# autopct:餅圖上的數據標籤顯示方式
# pctdistance:每個餅切片的中心和通過autopct生成的文本開始之間的比例
# labeldistance:被畫餅標記的直徑,默認值:1.1
# shadow:陰影
# startangle:開始角度
# radius:半徑
# frame:圖框
# counterclock:指定指針方向,順時針或者逆時針