Python의 matplotlib 공통 그리기 기능 소개

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matplotlib에는 강력한 그리기 기능이 있지만 문장이 사소하고 사용할 때마다 한 문장씩 작성하기가 너무 번거롭습니다. 이 글은 일상적인 드로잉 경험을 바탕으로 직접 사용할 수 있고 매우 편리한 일반적인 드로잉 기능을 요약합니다. 두 개의 열을 포함하는 이중 축 차트

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#用于正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用于正常显示负号

3. DataFrame 테이블의 여러 데이터 열을 여러 차트로 플롯

def plot_cols(data,xlabel=None,ylabel=None,path_file=None,marker=True,len_xticks=10,save=False):
    """
    :param data:DataFrame,数据表格--行标题为横坐标，列标题为数据列
                Series,序列——行标题为横坐标，name为数据列
    :param xlabel: str,横坐标名称
    :param ylabel: str,纵坐标名称
    :param path_file: str,保存文件路径
    :param marker: bool,是否为每条线添加不同的标记
    :param len_xticks:int,横坐标显示的值个数
    :param save: bool,是否保存图片
    example:
        data=pd.DataFrame(np.random.random((100,3)),index=np.arange(100),columns=['a','b','c'])
        plot_cols(data,xlabel='指标',ylabel='指数')
    """
    data.index=data.index.astype(str)
    plt.figure(figsize=(12,8))
    markers=['.',',','o','v','^','','1','2','3','4','s','p','*','h','H','+','x','D','d','|','_']#标记符号

    #如果是DataFrame表格形式，则画出多列；如果是Series，则画出单列
    if type(data) is pd.core.frame.DataFrame:
        #是否为每条线添加不同的符号
        if marker==False:
            for col in data.columns:
                plt.plot(data[col],marker='o',label=col)
        else:
            for col,marker_ in zip(data.columns,markers):
                plt.plot(data[col], marker=marker_, label=col)

    elif type(data) is pd.core.series.Series:
        plt.plot(data, marker='o', label=data.name)

    plt.legend(loc='best',fontsize='small')
    xticks=np.linspace(0,len(data),(len_xticks+1)).astype(int).tolist()[:-1]#被显示的横坐标刻度值的位置
    plt.xticks(data.index[xticks],rotation=270)
    plt.ylabel(ylabel,fontsize=15)
    plt.xlabel(xlabel,fontsize=15)
    plt.grid(True,alpha=0.2)
    if save==True:plt.savefig(path_file)if __name__=='__main__':
    x=np.arange(1,101)
    data = pd.DataFrame({'a':x*2+3,'b':x*3-4,'c':np.log(x)+9}, index=np.arange(100))
    plot_cols(data, xlabel='指标', ylabel='指数')

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