Matplotlib札记4_折线图绘制

今天通过一个自制的微博关注人数、取关人数和净增人数的表格，来讲解折线图如何绘制，数据表格截图如下：

image.png

第一步：导入常用的库，使用国际惯例

# 导入常用的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt  # 绘图库
%matplotlib inline
import os   # 获取当前路径

>>os.getcwd()  # 用于输出当前路径
'D:\\Python\\datalearning\\matplotlib绘图'

第二步：解决中文乱码问题和读取表格

# 解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 

# 将文件读取出来，路径可以用：绝对路径或相对路径；
# r表示原始字符，不用于转义，保持字符原样
df = pd.read_excel(r"D:\\Python\\datalearning\\matplotlib绘图\\weibo.xlsx", )
df  

部分截图：

image.png

第三步：去除为NaN数据行

# 删除表格中的NaN所在行
df.dropna(axis=0)  # axis=0表示按行删除

第四步：绘制图形

# 设置图框的大小
fig = plt.figure(figsize=(8,4))
# 绘图
plt.plot(df['时间'],  # x 轴数据
         df['新关注人数'], # y轴数据
        )

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("公众号新增用户")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("新增人数")

# x轴标签旋转45度
fig.autofmt_xdate(rotation = 45)

# 显示图形
plt.show()

image.png

第五步：在一个figure中同时绘制不同的图形

# 设置图框的大小
fig = plt.figure(figsize=(8,4))

# 设置绘图风格：美化图片
plt.style.use("seaborn")   # 此行代码一定要放在下面两行之前

# 解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 

# 绘图
plt.plot(df['时间'],  # x 轴数据
         df['新关注人数'],  # x 轴数据
         marker = 'o', # 点的形状
         markersize = 5, # 点的大小
         markerfacecolor = "mediumpurple"  # 点的填充色
        )

# 绘图
plt.plot(df['时间'],  # x 轴数据
         df['取关人数'], # y轴数据
         marker = '*',
         markersize = 5,
         markerfacecolor = "orangered"
        )

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("公众号新增用户")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("新增人数")

# x轴标签旋转45度
fig.autofmt_xdate(rotation = 45)

# 显示图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

image.png