Python数据分析笔记#9.1.3 标题、轴标签、刻度、刻度标签以及图例

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绘图和可视化

Plotting and Visualization

• 9.1 => matplotlib

  -------> figure and subplot

  -------> 调整subplot周围的间距

   -------> 颜色、标记和线型

   ------> 标题、轴标签、刻度以及刻度标签

   ------> 添加图例

• 9.2 => pandas和seaborn绘图

标题、轴标签、刻度以及刻度标签

先创建一个简单的随机漫步的图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum())

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刻度

set_xticks方法告诉matplotlib要将刻度放在数据范围的哪些位置：

ticks = ax.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])

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刻度标签

我们也可以通过set_xticklabels方法改变刻度的标签，rotation选项会使得x刻度标签倾斜30度：

labels = ax.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], rotation=30, fontsize='small')

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标题

set_title可以设置图像的标题：

ax.set_title('My random plot')

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轴标签

set_xlabel可以为X轴设置一个名称：

ax.set_xlabel('Stages')

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Y轴的修改方式是一样的，只要把代码里的x换成y就可以了。

添加图例

图例legend可以清晰的标识图表元素。我们可以通过传入label参数来添加图例，legend方法可以自动创建图例：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(np.random.randn(300).cumsum(), 'g', label='one')
ax.plot(np.random.randn(300).cumsum(), 'b--', label='two')
ax.plot(np.random.randn(300).cumsum(), 'y.', label='three')
ax.legend(loc='best')

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legend方法中的loc参数就是location的意思，用于控制图例的位置，包括'upper left'，'upper right'，'upper center'，'lower right'等等，不如直接loc='best'，自动选择最合适的位置。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(np.random.randn(300).cumsum(), 'g', label='one')
ax.plot(np.random.randn(300).cumsum(), 'b--', label='two')
ax.plot(np.random.randn(300).cumsum(), 'y.', label='three')
ax.legend(loc='center right')

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