散点图
基础铺垫
定义
散点图（scatter diagram）：是以一个变量为横坐标，另一个变量为纵坐标，利用散点（坐标点）的分布形态反映变量关系的一种图形。
它是探索数值型变量数据关系的有力工具；
散点图直观简便，不仅可传递变量间关系类型的信息，也能反映变量间关系的明确程度，因此散点图一般和相关分析，回归分析结合使用。
散点图绘制函数
plot(x,y,’.’,color=(r,g,b))
plot参数说明：
x、y：X轴和Y轴的序列
‘.’、’o’:小点还是大点
color：三点图的颜色，可以用rgb 定义，也可以用颜色的英文字母定义
关于Python中颜色设置跟其他编程语言不同的几点说明：
RGB颜色设置：（red,green,blue）
其他编程语言的 RGB是0～255范围的，但是Python的话只有0～1的范围，转换就是除255，就得到0到1的范围了
实操举例
import pandas
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
data=pandas.read_csv(
'file:///Users/apple/Desktop/jacky_eg1.csv'
)
我们看到：第1列是日期，第2列示总销量，第3列示广告费用，第4列示投入人数
#接下来定义主题颜色
##元组中最后的1，表示透明度
mainColor=(40/256,80/256,150/256,1)
#然后设置字体样式，我们要设置中文字体以及字体的大小
font={'size':20,'family':'SimHei'}
matplotlib.rc('font',**font)
#绘图：散点图为大点
plt.xlabel('advertisement',color=mainColor)
plt.ylabel('total_sales',color=mainColor)
plt.tick_params(axis='x',color=mainColor)
plt.tick_params(axis='y',color=mainColor)
plt.plot(
data['广告费用'],
data['总销量'],
'o',color=mainColor
)来看看效果吧：
折线图
基础铺垫
定义
折线图：也叫趋势图，它是用直线段将各数据点连接起来而组成的图形，以折线方式显示数据的变化趋势。
- 能清楚的统计数据随时间变化的情况，特别适合时间趋势的绘图；
折线图绘制函数
plot(x,y,style,color,linewidth)
plot参数说明：
x、y：X轴和Y轴的序列
style：画线的样式，详见下面图表
color：画线的颜色
linewidth：线的宽度
style参数意义表
| 序号 | 参数值 | 注释 |
|---|---|---|
| 1 | － | 连续的曲线 |
| 2 | – | 连续的虚线 |
| 3 | -. | 连续用带点的曲线 |
| 4 | : | 由点连成的曲线 |
| 5 | . | 小点，散点图 |
| 6 | o | 大点，散点图 |
| 7 | , | 像素点（更小的点）的散点图 |
| 8 | * | 五角星的点，散点图 |
实操举例
import pandas
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
data=pandas.read_csv(
'file:///Users/apple/Desktop/jacky_eg1.csv'
)
#我们把第一列日期转换成为时间数据
#做为新的列，新变量日期加入到data变量中
data['新变量日期']＝pandas.to_datetime(data['日期'])
mainColor=(40/256,80/256,150/256,1)
font={'size':20,'family':'SimHei'}
matplotlib.rc('font',**font)
plt.xlabel('data',color=mainColor)
plt.ylabel('number of people',color=mainColor)
plt.tick_params(axis='x',color=mainColor)
plt.tick_params(axis='y',color=mainColor)
#绘制折线图
plt.plot(data['新变量日期']，data['投入人数'],
'-',color=mainColor,lineWidth=10)
plt.title('数据分析部落案例')
plt.show()