Python设置3D折线图坐标轴为年份 python折线图参数

一、折线图绘制参数详解

plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color, marker,markersize, markeredgecolor,markerfactcolor,markeredgewidth, label, alpha)

• x：指定折线图的x轴数据
• y：指定折线图的y轴数据
• linestyle：指定折线的类型，可以是实线、虚线、点虚线、点点线等，默认为实线
• linewidth：指定折线的宽度
• marker：可以为折线图添加点，该参数是设置点的形状
• markersize：设置点的大小
• markeredgecolor：设置点的边框色
• markerfactcolor：设置点的填充色
• markeredgewidth：设置点的边框宽度
• label：为折线图添加标签，类似于图例的作用

1 import pandas as pd
 2 import matplotlib.pyplot as plt
 3 # 导入模块，用于日期刻度的修改
 4 import matplotlib as mpl
 5 # 数据读取
 6 wechat = pd.read_excel('wechat.xlsx')
 7 # 绘制单条折线图
 8 plt.plot(wechat.Date, # x轴数据
 9          wechat.Counts, # y轴数据
10          linestyle = '-', # 折线类型
11          linewidth = 2, # 折线宽度
12          color = 'steelblue', # 折线颜色
13          marker = 'o', # 折线图中添加圆点
14          markersize = 6, # 点的大小
15          markeredgecolor='black', # 点的边框色
16          markerfacecolor='brown') # 点的填充色
17 
18 # 获取图的坐标信息
19 ax = plt.gca()
20 # 设置日期的显示格式  
21 date_format = mpl.dates.DateFormatter("%y-%m-%d")  
22 ax.xaxis.set_major_formatter(date_format) 
23 # 设置x轴显示多少个日期刻度
24 # xlocator = mpl.ticker.LinearLocator(10)
25 # 设置x轴每个刻度的间隔天数
26 xlocator = mpl.ticker.MultipleLocator(7)
27 ax.xaxis.set_major_locator(xlocator)
28 # 为了避免x轴刻度标签的紧凑，将刻度标签旋转45度
29 plt.xticks(rotation=45)
30 
31 # 添加y轴标签
32 plt.ylabel('人数')
33 # 添加图形标题
34 plt.title('每天微信文章阅读人数趋势')
35 # 显示图形
36 plt.show()

 ②透视表pivot_table参数说明链接：javascript:void(0)

1 # 读取天气数据
 2 weather = pd.read_excel('weather.xlsx')
 3 # 统计每月的平均最高气温
 4 data = weather.pivot_table(index = 'month', columns='year', values='high')
 5 print(data)
 6 # 绘制折线图
 7 data.plot(kind = 'line', 
 8           style = ['-','--',':'] # 设置折线图的线条类型
 9          )
10 # 修改x轴和y轴标签
11 plt.xlabel('月份')
12 plt.ylabel('气温')
13 # 添加图形标题
14 plt.title('每月平均最高气温波动趋势')
15 # 显示图形
16 plt.show()