第三节 折线图

news2024/9/9 1:05:59

文章目录

  • 折线图
    • 1.1 numpy介绍
    • 1.2 预测趋势
    • 1.3 折线图流程工具 Pandas
      • 1.3.1 读取并生成 CSV
      • 1.3.2 输出列数据
      • 1.3.3 画折线图
      • 1.5 添加横纵坐标,标题 屏幕属性
    • 1.4 画双折线图
    • 1.5 扩展:做三线图

折线图

1.1 numpy介绍

  1. 上节课我们学了柱状图, 通过柱状图可以了解, numpy主要是科学计算库, 提供了用于处理多维数组及其相关功能的工具。,用于处理任意维度的数组.
  2. 上节课, 我们了解 列表转数组, 和 数组转换列表.
  3. NumPy可用于执行各种数学操作，例如,随机数生成等。
  4. NumPy数组（称为ndarray）是Python中的一种数据结构，用于表示同构的多维数组。NumPy还具有广泛的应用程序，包括科学计算、统计学、数据分析和机器学习等。

1.2 预测趋势

  1. 前期使用柱状图,能分析统计, 但是想预测趋势, 就显得有些不那么明显.
    • 思考一下, 下面的情况如果使用 柱状图可以有效的预测么?
      在这里插入图片描述
  2. 预测趋势的 折线图.
    在这里插入图片描述
  3. 柱状图和折线图的区别
    在这里插入图片描述

1.3 折线图流程工具 Pandas

  1. 折线 流程图流程 :
    • 数据读取, 在数据分析中，有一个能够提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具：Pandas
    • Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）
    • 需要安装 pip install pandas
      在这里插入图片描述
  2. Pandas 可以从各种文件格式
    • 比如CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
    • 例如: 我们先来认识一下CSV文件

1.3.1 读取并生成 CSV

  1. Pandas 读取 CVS文件:
    在这里插入图片描述

  2. 提供了方法 read_csv() 方法可以读取CSV文件的数据.

    • pd.read_csv("文件路径")
    # pandas使用
import pandas as pd
#通过read_csv("路径") 读取磁盘地址
data = pd.read_csv("D:\城市.csv")
print(data)

  3. 也提供了写出方法

    • data.to_scv("文件路径")
    # 使用pandas工具进行操作文件
import pandas as pd

#1.读取read_csv()文件.
data = pd.read_csv("D:\城市.csv")
print(data)

#2. 将读取的数据写出到磁盘
data.to_csv("D:\城市2.csv")

1.3.2 输出列数据

  1. 如何取出列数据中的内容, 可以像字典一样

    • 数据['列名'] ,列数据可以根据列名去获取值。
    • 数据[列明][索引] 列数据中的元素, 可以通过索引获取。
      在这里插入图片描述
    # 使用pandas工具进行操作文件
import pandas as pd

#1.读取read_csv()文件.
data = pd.read_csv("D:\北京.csv")
print(data)
print("-"*40)#华丽分割线

#1.1 例如字典的方式 -->数据名[索引方式]
#1.1.1可以拿到 星期数据
week = data["星期"]
temp = data["温度"]
print(week,temp)

print("-"*40)#华丽分割线

#1.1.2 如何拿到星期的周一, 或者 温度的一个元素
week_1= data["星期"][0]
temp_1= data["温度"][1]

print(week_1,temp_1)

#2. 将读取的数据写出到磁盘
#data.to_csv("D:\北京.csv")

1.3.3 画折线图

  1. 还记得上次画的柱状图么?

    • 需要使用matplotlib工具pyplot

  2. 导入工具包,数据结构的分析工具

    • pandas 工具包导入

  3. 注意乱码问题

    '''
开始画折线图,需要导入两个工具包
    1. matplotlib 出图
    2. 读取数据 使用pandas
'''
#导入使用工具pyplot
from matplotlib import pyplot as plt
# 获取csv的工具
import  pandas as pd

#通过pandas将数据源读取进来
data = pd.read_csv("D:\北京.csv")
print(data)#测试是否读入成功

#获取列明
x = data["星期"]
y = data["温度"]

#处理乱码问题
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
#绘制折现图
plt.plot(x,y)
#将图片保存到磁盘
plt.savefig("D:/1.png")

plt.show()

    在这里插入图片描述

1.5 添加横纵坐标,标题 屏幕属性

  1. 相当于在基础折线图基础上进行修饰在这里插入图片描述

    #设置x轴和y轴信息
plt.xlabel("星期", loc='right')
plt.ylabel('温度(℃)', loc='top')

  2. 添加标题 。

    • 使用 title() 标签.
    #设置图标标题
plt.title("最近一周最高温度_北京", fontsize=30, fontweight='heavy', fontstyle='italic', backgroundcolor='blue')

  3. 完整代码

    '''
开始画折线图,需要导入两个工具包
    1. matplotlib 出图
    2. 读取数据 使用pandas
'''
# 导入使用工具pyplot
from matplotlib import pyplot as plt
# 获取csv的工具
import pandas as pd

# 通过pandas将数据源读取进来
data = pd.read_csv("D:\北京.csv")
print(data)  # 测试是否读入成功

# 获取列明
x = data["星期"]
y = data["温度"]

# 处理乱码问题
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

#设置x轴和y轴信息
plt.xlabel("星期", loc='right')
plt.ylabel('温度(℃)', loc='top')

#设置图标标题
plt.title("最近一周最高温度_北京", fontsize=30, fontweight='heavy', fontstyle='italic', backgroundcolor='blue')
# 绘制折现图
plt.plot(x, y)
# 将图片保存到磁盘
# plt.savefig("D:/1.png")

plt.show()

    在这里插入图片描述

1.4 画双折线图

在这里插入图片描述

  1. 画双折线图,通过上图可以发现 有两条折线
    • 根据上图所示需要使用两个城市的数据.
    • 城市.csv 数据.
    import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt


data = pd.read_csv("D:\两个城市.csv")
print(data)

#获取列名称
x= data["星期"]
y_1 = data["北京"]
y_2 = data["青岛"]
# 处理乱码问题
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
#绘制折线图
plt.plot(x,y_1)
plt.plot(x,y_2)


plt.show()

    星期,北京,青岛
周一,22,21
周二,25,22
周三,24,20
周四,27,21
周五,26,21
周六,27,22
周日,28,21
  2. 添加标题, 背景颜色. 坐标轴x和y
    • 修饰折线图的线条风格

在这里插入图片描述

# plt.plot( x轴数据, y轴数据,  图例名,    线条颜色,     线条风格,       线宽,     透明度 )
# plt.plot(     x,      y , label='XX',color='XX',linestyle='XX',linewidth=X, alpha=X)
plt.plot(x,y1,label='北京',color='red',linestyle='--',linewidth=5,alpha=1)
plt.plot(x,y2,label='青岛',color='blue',linestyle=':',linewidth=2,alpha=1)

#添加 图示例
plt.legend(loc='upper left')

在这里插入图片描述

1.5 扩展:做三线图

  1. 已知 数据如下:请输出折线图
星期,北京,青岛,上海
周一,22,21,23
周二,25,22,25
周三,24,20,24
周四,27,21,26
周五,26,21,24
周六,27,22,27
周日,28,21,25

from matplotlib import pyplot as plt

import pandas as pd
data = pd.read_csv('数据.csv') # 获取日期数据
print(data)

x = data["星期"]
y1 = data["北京"]
y2 = data["青岛"]
y3 = data["上海"]

fig = plt.figure(figsize=(10,5))

# # xticks(位置列表,每个位置的具体信息,字体)
plt.xlabel("星期",loc='right')
plt.ylabel('温度(℃)',loc='top')


# plt.plot( x轴数据, y轴数据,  图例名,    线条颜色,     线条风格,       线宽,     透明度 )
# plt.plot(     x,      y , label='XX',color='XX',linestyle='XX',linewidth=X, alpha=X)
plt.plot(x,y1,label='北京',color='red',linestyle='--',linewidth=5,alpha=1)
plt.plot(x,y2,label='青岛',color='blue',linestyle=':',linewidth=2,alpha=1)
plt.plot(x,y3,label='上海',color='green',linestyle='-.',linewidth=3,alpha=1)

#乱码处理
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
# 添加图例----------------------------1
plt.legend(loc='upper left')

#plt.savefig('双折线图.png')
plt.show()

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