Python数据可视化库-Matplotlib（一）

今天咱们来学习一下python的数据可视化库，Matplotlib，是一个Python的2D绘图库

经过这个库，开发者能够仅须要几行代码，即可以生成绘图，直方图，功率图，条形图，错误图，散点图等等

废话很少说，咱们直接经过例子来进行讲解。

首先咱们有一组数据以下：

咱们能够看到，这组数据有日期，还有日期对应的值，由于这组数据中的日期格式不是标准的日期格式

那么咱们对数据作一下转换，取1948年的全年的数据，来进行一个绘图操做

import pandas as pd
unrate = pd.read_csv('unrate.csv')
unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE'])
print(unrate.head(12))

咱们须要对这组数据，进行折线图的绘制，能够清楚的看到这全年的数据的高低状况。

这组数据表示的是美国在1948年每一个月的失业率的百分比状况。

下面咱们来进行画图操做

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot()
plt.show()

运行上诉代码，能够获得一个空白的坐标图

下面咱们会在这个空白图上增长一些内容。

first_tweleve = unrate[0:12]
plt.plot(first_tweleve['DATE'],first_tweleve['VALUE'])
plt.show()

 能够看到这段代码，咱们取出数据中的前12条数据，在将这12条数据，分别画入，X轴，Y轴到图中，显示出来，

获得如上图所示的折线图。咱们作一下简单的处理，将x轴的图例坐标值，倾斜 45度放置

plt.xticks(rotation=45)，只须要在画图的下面，增长x轴坐标的度数。既能够变换，显示内容以下

那么咱们在来美化一下这个图，增长一些更多的内容在里面。

plt.plot(first_tweleve['DATE'],first_tweleve['VALUE'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Unemployment Rate')
plt.title('Monthly Unemployment Trends 1948')
plt.show()

下面咱们在看看这个图变成一个什么样子

能够看到，咱们增长标题，增长了X轴，Y轴的表示方式和基本说明。

那么这样咱们就基本上完成了一个很简单的一个折线图。今天的讲解就先讲到这里。

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