Python 数据分析 之 绘图和可视化

乐哈哈yoyo

这一章要用Jupyter notebook进行可交互式的绘图，需要执行下面的语句，这样就可以直接在Notebook里绘图了。

%matplotlib notebook #jupyter magic这是jupyter magic，详情可上网搜索
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
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1 Figures and Subplots（图和子图）
在matplotlib中画的图，都是在Figure对象中的。可以用plt.figure创建一个

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
fig
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有一个注意点，在使用Jupyter notebook的时候，绘图可能在一个cell之后被重置，所以对于一些复杂的绘图，必须把绘图命令全部放在一个notebook cell中。

因为创建一个带有多个subplot的figure是很常见的操作，所以matplotlib添加了一个方法，plt.subplots，来简化这个过程。这个方法会创建一个新的figure，并返回一个numpy数组，其中包含创建的subplot对象：

f, axes = plt.subplots(2, 3)
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f返回的是图

axes返回的是索引


2 Colors, Markers, and Line Styles（颜色，标记物，线样式）
fig = plt.figure()
plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), color='k', linestyle='dashed', marker='o')
plt.legend(loc='best')
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3 Ticks, Labels, and Legends（标记，标签，图例）
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),label='one')
ticks = ax.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])
labels = ax.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], rotation=30, fontsize='small')
ax.set_title('My first matplotlib plot')#图标题
ax.set_xlabel('Stages')#x轴标签
ax.legend(loc='best')#图例
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4 Annotations and Drawing on a Subplot（注释和在subplot上画图）
from datetime import datetime
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
data = pd.read_csv('../examples/spx.csv', index_col=0, parse_dates=True)
spx = data['SPX']
spx.plot(ax=ax,style='k-')
# DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, #sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, #title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False,
#logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, #xlim=None,ylim=None, rot=None, fontsize=None, colormap=None, #table=False, yerr=None, xerr=None, secondary_y=False, #sort_columns=False, **kwds)
crisis_data = [
    (datetime(2007, 10, 11), 'Peak of bull market'),
    (datetime(2008, 3, 12), 'Bear Stearns Fails'),
    (datetime(2008, 9, 15), 'Lehman Bankruptcy')
]
for date, label in crisis_data:
    ax.annotate(label, xy=(date, spx.asof(date) + 75),
    arrowprops=dict(facecolor='black', headwidth=4, width=2, headlength=4),
    horizontalalignment='left', verticalalignment='top')
# Zoom in on 2007-2010
ax.set_xlim(['1/1/2007', '1/1/2011'])
ax.set_ylim([600, 1800])
ax.set_title('Important dates in the 2008-2009 financial crisis')  
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5 Saving Plots to File（把图保存为文件）
保存的文件类型通过文件名后缀来指定。即如果使用 .pdf做为后缀，就会得到一个PDF文件。这里有一些重要的设置，作者经常用来刊印图片：
dpi，控制每英寸长度上的分辨率
bbox_inches, 能删除figure周围的空白部分
比如我们想要得到一幅PNG图，有最小的空白，400 DPI，键入：
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