python大大数据可视化matplotlib制做复式统计表案例丨本际云推荐

python大大数据可视化matplotlib制做复式统计表案例

Python数据可视化——用Matplotlib制做复式统计表

作为本际云服务器推荐网的小编小本本，今天要给大家介绍的是Python数据可视化中的一种常见绘图——用Matplotlib制做复式统计表。对于对数据可视化有兴趣的小伙伴们，这个案例详细说明可以作为一个很好的参考借鉴，希望能对大家有所帮助。

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plt.plot()函数公式各主要参数分析

在制作复式统计表时，plt.plot()函数是非常重要的一个函数，它有许多主要参数，如下所示：

plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markersize,markerfacecolor,markeredgewidth,markeredgecolor)

其中，最常用的几个参数解释如下：

x,y：分别表示X轴数据与Y轴数据，可以是数组、列表、numpy库的array对象或pandas库的series对象。
color：线框颜色，通常直接写颜色的英文名或用十六进制表示。
linestyle：线路的设计风格或款式，常见的有实线、虚线、点划线等。
linewidth：线框的宽度，标值越多，线框越粗。
marker：符号图，即平面坐标中每一个数据点表明的款式。
markersize：符号图的尺寸。
markerfacecolor：符号图颜色。
markeredgewidth：符号图边缘宽度。
markeredgecolor：符号图边缘颜色。

制作复式统计表代码示例

接下来，我们用一个代码示例来展示如何用Matplotlib制作复式统计表：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family']=['SimHei'] # 设定使用中文字体
plt.figure(figsize=(7,7)) # 设定图形尺寸为一个7*7的正方形
month = ['1月','2月','3月','4月','5月','6月']
telephone = [100, 90, 105, 110, 85, 120] # 话费余额
water = [10, 9, 20, 30, 25, 18] # 水电费
food = [500, 600, 500, 480, 400, 660] # 餐费
other = [200, 420, 300, 380, 320, 280] # 其他开支
plt.plot(month, telephone, label='手机话费', color='yellow', linestyle=':', marker='v')
plt.plot(month, water, 'go-', label='水电费')
plt.plot(month, food, label='餐费', linestyle='--', marker='+', markersize=20, markerfacecolor='black', markeredgewidth=5, markeredgecolor='red')
plt.plot(month, other, label='其他', linestyle='-.', marker='D')
plt.legend() # 图例
plt.grid(ls='--', alpha=0.4) # 网格
plt.title('上半年度各支出走势图表') # 修改图标题
plt.xlabel('月') # X轴标题
plt.ylabel('额度') # Y轴标题
plt.show()

在这个代码示例中，我们用了四个数据列表和不同的参数来定义了四条线路，最后把图例、网格和标注都加上了。通过这个示例，我们可以看到Matplotlib是多么高效和强大，让我们轻松实现了这样一张图表。

综上所述，本文介绍了Python数据可视化中用Matplotlib制作复式统计表的相关知识，包括常用的plt.plot()函数以及代码示例的详细解释。相信对需要进行数据可视化的小伙伴们有所帮助。

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