疫情資料的視覺化
1> matplotlib
導庫命令：import matplot.pyplot as plt
2> 視覺化流程
1.繪製畫布及繪製圖形
plt.figure(figsize=(8,6),dpi =80)
plt.plot(x,y,color,linestyle)
引數含義:color表示顏色，顏色的單詞
linestyle表示線型，- -- : -.
plt.scatter(x,y,color,marker,s)
引數含義：color 同上
marker表示點的形狀 o/v/^/s/*/d/d/h/h
s表示點的大小
2.新增元素
plt.title()
plt.xlabel()
plt.ylabel()
#表示x,y軸的取值範圍
plt.xlim(元組)
plt.ylim(元組)
#表示x,y軸的刻度
plt.xticks(列表)
plt.yticks(列表)
3.顯示
3>補充一些操作
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', true)#設定列名對齊
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', true)#設定列名對齊
pd.set_option('display.max_rows',none) #顯示所有行
pd.set_option('display.max_columns',none)#顯示所有列
pd.set_option('expand_frame_repr', false)#設定不換行
%matplotlib notebook
#功能3--資料視覺化**
#允許在notebook中顯示動畫
#動畫繪圖--animation
from matplotlib import animation #動畫繪相簿
import matplotlib.pyplot as plt #匯入視覺化庫
import numpy as np
import random
from ipython.display import html #html中顯示動畫
import pandas as pd
pd.set_option(
'display.unicode.ambiguous_as_wide'
,true
)pd.set_option(
'display.unicode.east_asian_width'
,true
)#設定列名對其
# 函式1--開啟檔案
defopen_def
(file_name)
: file_name1 =
open
(file_name,encoding=
'utf-8'
)#用open命令按照utf-8格式開啟
file_v1 = pd.read_csv(file_name1)
#然後用pandas的命令讀檔案
file_v2 = file_v1.drop(
'unnamed: 0'
,axis=1)
#刪除列，
return file_v2
file_name =
"china_hist_data.csv"
file_v1 = open_def(file_name)
file_v3 = file_v1.iloc[:,
[1,5
,6,9
,10,11
,13]]
plt.rcparams[
'font.sans-serif']=
'simhei'
#設定字型
plt.rcparams[
'axes.unicode_minus']=
false
#字元顯示，更多詳見csdn
fig = plt.figure(figsize =(8
,6),dpi=80)
#定義繪圖畫布
ax1 = fig.add_subplot(
111)
#繪製子圖
x =list
(file_v3.columns)[-
1:-5
:-1]
#找出列標題中的後四個，
y = file_v3.values[:,
3:]#找出資料值中，第3列開始的所有列
legend_v1 =
list
(file_v3[
'時間'
].values)
#以時間的值，作為圖例項
defupdate
(num)
:#要執行的函式
ax1.clear(
)#清除之前繪製的內容
color_v1=
['r'
,'b'
,'y'
,'g'
] line_v1 =
['-'
,'--'
,'-.'
,':'
] ax1.plot(x,y[num]
,color=random.choice(color_v1)
,linestyle=random.choice(line_v1)
)for i in
range
(len
(x))
: plt.annotate(xy=
(i,y[num]
[i]+10)
,s=y[num]
[i])
plt.legend(
[legend_v1[num]])
return
none
ani = animation.funcanimation(fig, update, frames=np.arange(y.shape[0]
),interval=
1000
, blit=
true
,repeat=
true
)#這裡的frames在呼叫update函式是會將frames作為實參傳遞給「n」
# animation中的frames是，要執行函式多少次。一般是乙個可迭代物件，將引數依次給了函式，
plt.show(
)# html(ani.to_jshtml())
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