部分画图

import pandas as pd 
unrate = pd.read_csv("unrate.csv")
1.转换日期时间
    unrate["date"] = pd.to_datetime(unrate["DATE"])
import matplotlib.pyplot as plt 
2.画图操作
    plt.plot()
    传递 x y 轴,绘制折线图
    plt.plot(unrate["date"],unrate["values"])
3.展示
    plt.show()
4.对 x 轴上的标签倾斜 45 度
    plt.xticks(rotation = 45)
5.设置 x 轴 y 轴标题
    plt.xlabel("xxx")
    plt.ylabel("xxx")
6.设置名字
    plt.title("xxx")
fig = plt.figure()
7.绘制子图
    fig.add_subplot(行,列,x)
        x 表示 在第几个模块 
        fig.add_subplot(4,3,1)
8.创建画图区域时指定大小
    fig = plt.figure((3,6))
    长为 3 宽为 6
9.画线时指定颜色
    plt.plot(x,y,c="颜色")
10.将每一年的数据都显示出来
    fig = plt.figure(figsize = (10,6))
    colors = ['red','blue','green','orange','black']
    # 设置颜色
    for i in range(5):
        start_index = i*12
        end_index = (i+1)*12
        # 定义开始和结束的位置
        subset = unrate[start_index:end_index]
        # 使用切片
        label = str(1948 + i)
        # 将标签 动态命名
        plt.plot(subset['month'],subset['value'],c = colors[i],label = label)
        # 进行绘制
    plt.legend(loc = 'best')
        loc = upper left 显示在左上角
    # 打印右上角的数据
    plt.show()
    # 展示
11.柱状图：
    明确：柱与柱之间的距离，柱的高度
    高度：
        cols = ['FILM','XXX','AAA','FFF','TTT','QQQ']
        norm_reviews = reviews[cols]
        num_cols = ['A','B','C','D','E','F']
        bar_heights = norm_reviews.ix[0,num_cols].values
        # 将每一列的高度都存起来
    位置(距离 0 的距离)：
        bar_positions = arange(5) + 0.75
        fig,ax = plt.subplots()
        ax.bar(bar_positions,bar_heights,0.3)
            先写位置后写距离
            0.3 表示柱的宽度
            ax.barh() 表示横着画
    plt.show()
12.散点图
    fig,ax = plt.subplots()
        # 使用 ax 进行画图,ax 画图的轴,fig 图的样子
    ax.scatter(norm_reviews['A'],norm_reviews['B'])
    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('y')
    plt.show()

    # 使用 add_subplot 绘制子图
    fig = plt.figure(figsize = (5,10))
    ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
    ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
    ax1.scatter(x,y)
    ax1.set_xlabel('x')
    ax1.set_ylabel('y')
    ax2.scatter(x2,y2)
    ax2.set_xlabel('x')
    ax2.set_ylabel('y')
    plt.show()
13.当存在多个值时,可以指定区间进行画图
    # 指定 bins 默认为 10
    fig,ax = plt.subplots()
    ax.hist(unrate['Price'],bins = 20)
    ax.hist(unrate['Price'],range(4,5),bins = 20)
14.设置 x y 区间
    sey_xlim(0,50)
    set_ylim(0,50)
15.盒图：
    num_cols = ['AA','BB','CC','DD']
    fig,ax = plt.subplots()
    ax.boxplot(norm_reviews[num_cols].values)
    # 绘制盒图
    ax.set_xticklabels(num_cols,rotation = 45)
    # 设置 x 轴标签，并倾斜45度
    ax.set_ylim(0,5)
    # 设置 y 的区间
    plt.show()
16.去掉图标后的尺
    ax.tick_params(bottom = "off",top = "off",left = "off",right = "off")
17.展示在右上角
    ax.legend(loc = "upper right")

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2020-04-11