介绍python的matplotlib常用绘图函数

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matplotlib具有强大的绘图功能，但是语句琐碎，每次使用都需要一句一句书写未免太过麻烦。本文根据平时绘图经验总结了常用绘图函数，可以直接使用，非常方便

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#用于正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用于正常显示负号

1、利用含有多列数据的DataFrame表格绘图

def plot_cols(data,xlabel=None,ylabel=None,path_file=None,marker=True,len_xticks=10,save=False):
    """
    :param data:DataFrame,数据表格--行标题为横坐标，列标题为数据列
                Series,序列——行标题为横坐标，name为数据列
    :param xlabel: str,横坐标名称
    :param ylabel: str,纵坐标名称
    :param path_file: str,保存文件路径
    :param marker: bool,是否为每条线添加不同的标记
    :param len_xticks:int,横坐标显示的值个数
    :param save: bool,是否保存图片
    example:
        data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c'])
        plot_cols(data,xlabel='指标',ylabel='指数')
    """
    data.index=data.index.astype(str)
    plt.figure(figsize=(12,8))
    markers=['.',',','o','v','^','<&#39;,&#39;>','1','2','3','4','s','p','*','h','H','+','x','D','d','|','_']#标记符号

    #如果是DataFrame表格形式，则画出多列；如果是Series，则画出单列
    if type(data) is pd.core.frame.DataFrame:
        #是否为每条线添加不同的符号
        if marker==False:
            for col in data.columns:
                plt.plot(data[col],marker='o',label=col)
        else:
            for col,marker_ in zip(data.columns,markers):
                plt.plot(data[col], marker=marker_, label=col)

    elif type(data) is pd.core.series.Series:
        plt.plot(data, marker='o', label=data.name)

    plt.legend(loc='best',fontsize='small')
    xticks=np.linspace(0,len(data),(len_xticks+1)).astype(int).tolist()[:-1]#被显示的横坐标刻度值的位置
    plt.xticks(data.index[xticks],rotation=270)
    plt.ylabel(ylabel,fontsize=15)
    plt.xlabel(xlabel,fontsize=15)
    plt.grid(True,alpha=0.2)
    if save==True:plt.savefig(path_file)if __name__=='__main__':
    x=np.arange(1,101)
    data = pd.DataFrame({'a':x*2+3,'b':x*3-4,'c':np.log(x)+9}, index=np.arange(100))
    plot_cols(data, xlabel='指标', ylabel='指数')

2、将含有两列的DataFrame表格数据作为双轴图

def plot_twins(data,col1,col2,xlabel=None,ylabel1=None,ylabel2=None,len_xticks=10,figsize=(10,6),save_path=None):
    """将含有两列的DataFrame表格数据作为双轴图
    :param data: DataFrame,含有两列的DataFrame表格数据
    :param col1: str,左图列标题
    :param col2: str,右图列标题
    :param xlabel: str,横轴标题
    :param ylabel1: str,左y轴标题
    :param ylabel2: str,右y轴标题
    :param len_xticks: int,显示的刻度个数
    :param figsize: turple,图大小
    :param save_path: str,图片保存路径。默认为None，不保存图片
    :return:
    example:
        x=np.arange(0,100)
        data=pd.DataFrame({'销售额(元)':3*x+np.random.random(100)*100,'增长率(%)':np.random.random(100)},index=pd.date_range('2015-01-23',periods=100,freq='D'))
        plot_twins(data,col1='销售额(元)',col2='增长率(%)',xlabel=None,ylabel1='销售额(元)',ylabel2='增长率(%)')
    """
    fig=plt.figure(figsize=figsize)#创建一块总画布
    # 将画板分为四行四列共16个单元格，(0, 0)表示从第一行第一列即第一个单元格开始画图，将第一行的三个单元格作为一个画块作画
    ax=plt.subplot2grid((1,1),(0,0),rowspan=1,colspan=1)

    plt.plot(data[col1],label=col1,color='r',marker='^')
    ax.legend(loc='upper right')#用于显示画布ax的图，切记用 loc= 表示位置
    ax.set_ylabel(ylabel1)
    xticks=np.linspace(0,len(data),(len_xticks+1)).astype(int).tolist()[:-1]#被显示的横坐标刻度值的位置
    ax.set_xticks(data.index[xticks])
    plt.xticks(rotation=270)

    twin=ax.twinx()
    plt.plot(data[col2],label=col2,color='y',marker='o')
    twin.legend(loc='upper left')
    twin.set_ylabel(ylabel2)
    ax.set_xlabel(xlabel)
    ax.grid(True,alpha=0.2)
    if save_path!=None: plt.savefig(save_path)if __name__=='__main__':
        x=np.arange(0,100)
        data=pd.DataFrame({'销售额(元)':3*x+np.random.random(100)*100,'增长率(%)':np.random.random(100)},index=pd.date_range('2015-01-23',periods=100,freq='D'))
        plot_twins(data,col1='销售额(元)',col2='增长率(%)',xlabel=None,ylabel1='销售额(元)',ylabel2='增长率(%)')

3、将DataFrame表格中的多列数据绘制成多个图

def plot_figs(data,xlabel=None,ylabels=None,save_path=None,len_xticks=5,length=10,width=3,intervals=1):
    """
    将DataFrame表格中的多列数据绘制成多个图
    :param data:DataFrame,含有多列的表格
    :param xlabel:str,横轴标题
    :param ylabels:list,各个图的纵轴标题
    :param path_save:str,图片保存路径。默认为None，不保存图片
    :param len_xticks: int,显示的刻度个数
    :param length:int,画板长度
    :param width:int,图画宽度
    :param intervals:int,图画之间间隔距离
    :return:
    example:
        data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c'])
        plot_figs(data,xlabel='标号',ylabels=['a','b','c'])
    """

    cols=data.columns
    num_fig = len(data.columns)
    fig = plt.figure(figsize=(length, 4*num_fig))  # 创建一块总画布
    for i in range(0,num_fig):
        #i=2

        ax = plt.subplot2grid((num_fig*(width+intervals), 1), (i*(width+intervals), 0), rowspan=width,
                               colspan=1)  # 将画板分为四行四列共16个单元格，(0, 0)表示从第一行第一列即第一个单元格开始画图，将第一行的三个单元格作为一个画块作画

        ax.plot(data[cols[i]], label=cols[i])
        ax.legend(loc='upper right')  # 用于显示画布ax1的图，切记用 loc= 表示位置
        if ylabels!=None:ax.set_ylabel(ylabels[i])
        if xlabels!=None and i==(num_fig-1):ax.set_xlabel(xlabel)
        xticks = np.linspace(0, len(data), (len_xticks + 1)).astype(int).tolist()[:-1]  # 被显示的横坐标刻度值的位置
        ax.set_xticks(data.index[xticks])
        plt.grid(True,alpha=0.2)
    if save_path != None: plt.savefig(save_path)if __name__=='__main__':
    data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c'])
    plot_figs(data,xlabel='标号',ylabels=['a','b','c'])

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