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  • python操作matplotlib画折线图显示数据

    万次阅读 多人点赞 2018-01-25 22:14:26
    本文想说的是折线点的地方显示数据纵坐标数据 利用:plt.text() 方法 废话不多说,直接上代码: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt # 月份 x1 = ['2017-01', '2017-02', '2017-03', '2017-04...

    本文想说的是折线点的地方显示数据纵坐标数据

    利用:plt.text() 方法

    废话不多说,直接上代码:

    # encoding=utf-8
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 月份
    x1 = ['2017-01', '2017-02', '2017-03', '2017-04', '2017-05', '2017-06', '2017-07', '2017-08',
          '2017-09', '2017-10', '2017-11', '2017-12']
    
    # 体重
    y1 = [86, 85, 84, 80, 75, 70, 70, 74, 78, 70, 74, 80]
    
    # 设置画布大小
    plt.figure(figsize=(16, 4))
    
    # 标题
    plt.title("my weight")
    
    # 数据
    plt.plot(x1, y1, label='weight changes', linewidth=3, color='r', marker='o',
             markerfacecolor='blue', markersize=20)
    
    # 横坐标描述
    plt.xlabel('month')
    
    # 纵坐标描述
    plt.ylabel('weight')
    
    # 设置数字标签
    for a, b in zip(x1, y1):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=20)
    
    plt.legend()
    plt.show()
    

    效果:


    展开全文
  • 主要一个股票,使用时间序列模型研究按照下面的流程来研究一下其变化趋势,看看准不准,Python代码写的比较优美,学习者可以研读一下整个程序流程。 步骤: 准备数据 可视化数据、审查数据 处理数据 根据...

    前言

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

    以下文章来源于数据皮皮侠,作者:皮皮侠

    主要一个股票,使用时间序列模型研究按照下面的流程来研究一下其变化趋势,看看准不准,Python代码写的比较优美,学习者可以研读一下整个程序流程。

     

    步骤:

    1. 准备数据
    2. 可视化数据、审查数据
    3. 处理数据
    4. 根据ACF、PACF定阶
    5. 拟合ARIMA模型
    6. 预测
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Spyder Editor
    
    This is a temporary script file.
    """
    
    import pandas as pd
    import pandas_datareader
    import datetime
    import matplotlib.pylab as plt
    from matplotlib.pylab import style
    from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
    from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
    
    style.use('ggplot')     # 设置图片显示的主题样式
    
    # 解决matplotlib显示中文问题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
    
    
    def run_main():
        """
            主函数
        """
        # 1. 准备数据
        # 指定股票分析开始日期
        start_date = datetime.datetime(2009, 1, 1)
        # 指定股票分析截止日期
        end_date = datetime.datetime(2019, 4, 1)
        # 股票代码
        stock_code = '600519.SS'    # 沪市贵州茅台
    
        stock_df = pandas_datareader.data.DataReader(
                            stock_code, 'yahoo', start_date, end_date
                    )
        # 预览数据
        print(stock_df.head())
    
        # 2. 可视化数据
        plt.plot(stock_df['Close'])
        plt.title('股票每日收盘价')
        plt.show()
    
        # 按周重采样
        stock_s = stock_df['Close'].resample('W-MON').mean()
        stock_train = stock_s['2014':'2018']
        plt.plot(stock_train)
        plt.title('股票周收盘价均值')
        plt.show()
    
        # 分析 ACF
        acf = plot_acf(stock_train, lags=20)
        plt.title("股票指数的 ACF")
        acf.show()
    
        # 分析 PACF
        pacf = plot_pacf(stock_train, lags=20)
        plt.title("股票指数的 PACF")
        pacf.show()
    
        # 3. 处理数据,平稳化数据
        # 这里只是简单第做了一节差分,还有其他平稳化时间序列的方法
        stock_diff = stock_train.diff()
        diff = stock_diff.dropna()
        print(diff.head())
        print(diff.dtypes)
    
        plt.figure()
        plt.plot(diff)
        plt.title('一阶差分')
        plt.show()
    
        acf_diff = plot_acf(diff, lags=20)
        plt.title("一阶差分的 ACF")
        acf_diff.show()
    
        pacf_diff = plot_pacf(diff, lags=20)
        plt.title("一阶差分的 PACF")
        pacf_diff.show()
    
        # 4. 根据ACF和PACF定阶并建立模型
        model = ARIMA(stock_train, order=(1, 1, 1), freq='W-MON')
        # 拟合模型
        arima_result = model.fit()
        print(arima_result.summary())
    
        # 5. 预测
    
        pred_vals = arima_result.predict(start=str('2019-01'),end=str('2019-03'),
                                         dynamic=False, typ='levels')
        print(pred_vals)
    
        # 6. 可视化预测结果
        stock_forcast = pd.concat([stock_s, pred_vals], axis=1, keys=['original', 'predicted'])
    
        plt.figure()
        plt.plot(stock_forcast)
        plt.title('真实值vs预测值')
        plt.savefig('./stock_pred.png', format='png')
        plt.show()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        run_main()
    

    结果显示:

    展开全文
  • 1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 plyimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(10)print "y = %s"% yx = range...

    1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.random.seed(1000)

    y = np.random.standard_normal(10)

    print "y = %s"% y

    x = range(len(y))

    print "x=%s"% x

    plt.plot(y)

    plt.show()

    2020722145907175.jpg

    2. 操纵坐标轴和增加网格及标签的函数

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.random.seed(1000)

    y = np.random.standard_normal(10)

    plt.plot(y.cumsum())

    plt.grid(True) ##增加格点

    plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴

    plt.show()

    2020722145954450.jpg

    3. plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值

    #!/etc/bin/python

    #coding=utf-8

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.random.seed(1000)

    y = np.random.standard_normal(20)

    plt.plot(y.cumsum())

    plt.grid(True) ##增加格点

    plt.xlim(-1,20)

    plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)

    plt.show()

    2020722150037217.jpg

    4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线

    #!/etc/bin/python

    #coding=utf-8

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.random.seed(1000)

    y = np.random.standard_normal(20)

    plt.figure(figsize=(7,4)) #画布大小

    plt.plot(y.cumsum(),'b',lw = 1.5) # 蓝色的线

    plt.plot(y.cumsum(),'ro') #离散的点

    plt.grid(True)

    plt.axis('tight')

    plt.xlabel('index')

    plt.ylabel('value')

    plt.title('A simple Plot')

    plt.show()

    2020722150117422.jpg

    以上就是Python 绘制可视化折线图的详细内容,更多关于Python 绘制折线图的资料请关注python博客其它相关文章!

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  • matplotlib是Python的一个强大的2D图形绘制库,使用需要安装奥,通过调用它内部的函数接口,可以清爽的生成直方、饼状、功率谱、条形、错误、散点等等 matplotlib安装。 pipinstallmatplotlib 点击...

    前言

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    matplotlib是Python的一个强大的2D图形绘制库,使用需要安装奥,通过调用它内部的函数接口,可以清爽的生成直方图、饼状图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等

    matplotlib安装。

    pip install matplotlib

     

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    实例代码

    不废话了,说明都在注释里了!!!

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as mpl               # 引入matplotlib库
    
    # 用来正常显示中文标签
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    
    # 定义x、y轴列表数据缓冲
    x_axes=[]
    y_axes=[]
    
    # 读取表格信息
    sheet = pd.DataFrame(pd.read_excel('mpl.xlsx'))
    
    # x和y轴数据,取excel单号列和数量列
    x_axes = sheet['单号']
    y_axes = sheet['数量']
    
    
    """ 1折线图 """
    
    mpl.plot(x_axes,y_axes,label='单号数量折线图')
    
    
    # 设置标题及横纵坐标名称
    mpl.title('单号数量关系')
    mpl.xlabel(u'单号')
    mpl.ylabel(u'数量')
    
    
    # 显示图表
    mpl.show()
    
    
    """ 2条形图 """
    
    mpl.title('单号数量关系')
    mpl.xlabel(u'单号')
    mpl.ylabel(u'数量')
    
    mpl.bar(x_axes,y_axes, label='单号数量条形图')
    
    # 显示图表
    mpl.show()
    
    
    """ 3饼状图 """
    
    # 饼图参数
    x_num=sheet['数量']              
    labels= sheet['单号']            
    explode=(0.1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)
    
    # 画一个饼图
    mpl.pie(x_num,             # 饼图的数据
            labels=labels,     # 每块的标签
            explode=explode,   # 饼图切块数
            startangle=None,   # 为None或指定角度,若不为 None,从 x 轴起逆时针旋转
            autopct='%1.2f%%') # 百分百格式,此为两位小数
            
    mpl.axis("equal")          # 改变x或y轴的极限,使x和y的相等增量具有相同的长度
    
    mpl.title('单号数量关系')   # 饼状图标题
    
    mpl.show()                 # 显示图表
    
    

    excel中的数据如下:

     

    python数据可视化:折线图、条形图、饼状图显示

     

    折线图如下:

     

    python数据可视化:折线图、条形图、饼状图显示

     

    条形图如下:

     

    python数据可视化:折线图、条形图、饼状图显示

     

    饼状图如下:

     

    python数据可视化:折线图、条形图、饼状图显示

     

    展开全文
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