学习笔记(45):零基础搞定Python数据分析与挖掘-连续型数据的可视化（二）

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'E:\pylean\database\第8章 数据可视化\sec_buildings.xlsx')
data
#解决显示中文标签问题 字体显示简体黑  SimHei
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.boxplot(x=data.price_unit,
          patch_artist=True,
          showmeans=True,
           #设置箱体属性如边框色，和填充色
           boxprops={'color':'black','facecolor':'steelblue'},
           #设置异常点的属性，如点的形状，填充色的大小
           flierprops={'marker':'o','markerfacecolor':'red','markersize':4},
           #设置均值点的属性，如点的形状，填充色的大小
           meanprops={'marker':'D','markerfacecolor':'indianred','markersize':4},
           #设置中位数线的属性，如线的类型和颜色
           medianprops={'linestyle':'--','color':'orange'},
           labels={''}
          )
plt.title("二手房单价分布的箱线图")
plt.show()

 

折线图：

对于时间序列的数据而言，一般都会使用折线图反应数据背后的趋势，通常折线图的横座标指代日期数据，纵座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x轴的数据

y：指定折线图y轴的数据

linestyle：指定折线的类型，可以使实线，虚线，点虚线，点点线等，默认为实线

linewidth：指定折现的宽度

marker：可是为折现图添加点，改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 #小窗口显示 notebook

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'E:\pylean\database\第8章 数据可视化\wechat.xlsx')
data
plt.plot(data.Date,
        data.Counts,
        linestyle='-',#折现类型，
        linewidth=2,#折现宽度
         color='red',
         marker='o',#折现中添加圆点
         markersize=6,
         markeredgecolor='black',
         markerfacecolor='green'#点的填充色
        )
#添加y轴标签
plt.ylabel('人数')
plt.title('每天微信文章阅读趋势')
plt.show()