散点图

33.png
34.png
35.png

eg：
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
import matplotlib.pyplot as plt;
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
data = read_csv("C:\Users\user\Desktop\5.1\data.csv")
font = {
'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font);
plt.plot(data['广告费用'], data['购买用户数'], '.')
plt.plot(data['广告费用'], data['购买用户数'], 'o')
plt.xlabel('广告费用');
plt.ylabel('购买用户数');
plt.grid(True);
plt.show();

折线图

36.png
37.png

eg：
import pandas;
from pandas import read_csv;
from matplotlib import pyplot as plt;
data = read_csv('C:\Users\user\Desktop\5.1\data.csv');
--对日期格式进行转换
data['购买日期']=pandas.to_datetime(data['日期']);
--'-' 顺滑的曲线
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '-');
--设置颜色
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '-', color='r');
--设置线条粗细
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '-', color='r', lineWidth=10);
--'--' 虚线
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '--');

饼图

38.png

eg：
import numpy;
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
import matplotlib.pyplot as plt;
data = read_csv('D:\PA\5.3\data.csv');
gb = data.groupby(
by=['通信品牌'],
as_index=False
)['号码'].agg({
'用户数':numpy.size
});
font = {
'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font);
plt.pie(gb['用户数'], labels=gb['通信品牌'], autopct='%.2f%%');
plt.show()

柱形图

39.png

eg：
import numpy;
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
from matplotlib import pyplot as plt;
font = {
'family' : 'SimHei'
};
matplotlib.rc('font', **font);
data = read_csv('D:\python\5.4\data.csv');
gb = data.groupby(
by=['手机品牌']
)['月消费（元）'].agg({
'月消费': numpy.sum
});
index = numpy.arange(gb['月消费'].size);
--#竖向柱形图
plt.bar(index, gb['月消费'], 1, color='G');
plt.show();
plt.bar(index, gb['月消费'], 1, color='G');
plt.xticks(index + 1/2, gb.index);
plt.show();
--横向柱形图
plt.barh(index, gb['月消费'], 1, color='G');
plt.yticks(index + 1/2, gb.index);
plt.show();

直方图

40.png

eg：
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
from matplotlib import pyplot as plt;
font = {
'family' : 'SimHei'
};
matplotlib.rc('font', **font);
data = read_csv('D:\python\5.5\data.csv');
plt.hist(data['购买用户数']);
plt.show();