疫情数据的可视化
1> matplotlib 导库命令：import matplot.pyplot as plt 2> 可视化流程 1.绘制画布及绘制图形 plt.figure(figsize=(8,6),dpi =80) plt.plot(x,y,color,linestyle) 参数含义:color表示颜色，颜色的单词 linestyle表示线型，- -- : -. plt.scatter(x,y,color,marker,s) 参数含义：color 同上 marker表示点的形状 o/v/^/s/*/D/d/h/H s表示点的大小 2.添加元素 plt.title() plt.xlabel() plt.ylabel() #表示x,y轴的取值范围 plt.xlim(元组) plt.ylim(元组) #表示x,y轴的刻度 plt.xticks(列表) plt.yticks(列表) 3.显示 3>补充一些操作 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐 pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐 pd.set_option('display.max_rows',None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_columns',None)#显示所有列 pd.set_option('expand_frame_repr', False)#设置不换行 %matplotlib notebook #功能3--数据可视化代码 #允许在notebook中显示动画 #动画绘图--animation from matplotlib import animation #动画绘图库 import matplotlib.pyplot as plt #导入可视化库 import numpy as np import random from IPython.display import HTML #HTML中显示动画 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #设置列名对其 # 函数1--打开文件 def open_def(file_name): file_name1 = open(file_name,encoding='utf-8') #用open命令按照utf-8格式打开 file_v1 = pd.read_csv(file_name1) #然后用pandas的命令读文件 file_v2 = file_v1.drop('Unnamed: 0',axis=1) #删除列， 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' #设置字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #字符显示，更多详见 fig = plt.figure(figsize = (8,6),dpi=80) #定义绘图画布 ax1 = fig.add_subplot(111) #绘制子图 x = list(file_v3.columns)[-1:-5:-1] #找出列标题中的后四个， y = file_v3.values[:,3:] #找出数据值中，第3列开始的所有列 legend_v1 = list(file_v3['时间'].values) #以时间的值，作为图例项 def update(num): #要执行的函数 ax1.clear() #清除之前绘制的内容 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) #这里的frames在调用update函数是会将frames作为实参传递给“n” # animation中的frames是，要执行函数多少次。一般是一个可迭代对象，将参数依次给了函数， plt.show() # HTML(ani.to_jshtml())