金融量化分析【day111】:Matplotib-畫布與子圖
阿新 • • 發佈:2018-11-10
一、畫布與子圖
1、例項
%matplotlib auto fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax.plot(1,3,7) ax.plot(2,5,8) plt.show
2、總結
二、直方圖
%matplotlib inline data = [32,48,21,100] labels = ['Jan','feb','Mar','Apr'] plt.bar(np.arange(len(data)),data,align='edge') plt.xticks(np.arange(len(data)),labels) plt.show()
plt.bar([1,2,5],[2,6,10])
plt.bar(np.arange(3),[2,6,10])
plt.barh(np.arange(3),[2,6,10]) plt.yticks(np.arange(3),['Jan','feb','Mar','Apr'])
三、餅圖
1、預設是橢圓
plt.pie([1,2,3])
2、如何設定成真正的圓形?
plt.pie([1,2,3]) plt.axis('equal')
3、新增標籤
plt.pie([1,2,3],labels=['a','b','c']) plt.axis('equal')
4、設定小數位數
plt.pie([1,2,3],labels=['a','b','c'],autopct="%.2f",) plt.axis('equal')
5、彈出部分
plt.pie([1,2,3],labels=['a','b','c'],autopct="%.2f",explode=[1.0,0.0,0.0]) plt.axis('equal')
6、彈出部分幅度調正
plt.pie([1,2,3],labels=['a','b','c'],autopct="%.2f",explode=[0.2,0.0,0.0]) plt.axis('equal')
7、綜合美圖
plt.pie([10,20,30,40],labels=['a','b','c','d'],autopct="%.2f%%",explode=[0.1,0,0.1,0]) plt.axis('equal')