python筆記33:數據可視化之折線圖

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#1. 概念：折線圖，也稱趨勢圖，它是用直線將各數據點鏈接起來而組成的圖形，以折線方式顯示數據的變化趨勢。
#折線統計圖不僅可以表示項目的具體數量，又能清楚的反應事物隨時間變化的情況，因此特別適合用於時間趨勢的繪圖

#2. 折線圖繪圖函數：
#plot(x,y,style,color,linewidth)
#title('圖的標題')

#參數說明：
#style：畫線的樣式。請看“plot函數的第三個參數意義表.png”
#color：畫線的顏色
#linewidth：線的寬度

import pandas
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt

data = pandas.read_csv("D:/workspaces/python/pythonStudy/33.csv") #列：日期、購買用戶數、廣告費用、渠道數

#對日期格式進行轉換
data['購買日期'] = pandas.to_datetime(data['日期'])

#定義主題顏色
mainColor = (42/256,87/256,141/256,1)

#設置字體
font = {
        'size':20,
        'family':'SimHei'
        }

matplotlib.rc('font',**font)

#設置x軸和y軸的標籤及顏色：
plt.xlabel(
           '購買日期',
           color=mainColor
           )
plt.ylabel(
           '購買用戶數',
           color=mainColor
           )
#設置刻度顏色
plt.tick_params(axis='x',color=mainColor)
plt.tick_params(axis='y',color=mainColor)

#開始繪圖：

#'-' 順滑的曲線
plt.plot(
         data['購買日期'],
        data['購買用戶數'],
        '-',color=mainColor
         )

plt.title('購買用戶數的趨勢')
plt.show()

#設置線條粗細
plt.plot(
         data['購買日期'],
        data['購買用戶數'],
        '-',color=mainColor,
        linewidth=10
         )

#其他風格的折線圖：可以根據“plot函數的第三個參數意義表.png”自行測試

運行結果截圖：