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Python可视化的折线图是怎样的

2023-06-02 11:10

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本篇文章给大家分享的是有关Python可视化的折线图是怎样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

摘要： 利用matplotlib绘制横轴为日期格式的折线图时，存在不少技巧。本文借助Tushare包返回的股票数据，介绍日期型折线图绘制的方法。

回顾：

Python数据处理分析(1)：日期型数据处理

折线图绘制的数据源，采用Tushare包获取上市公司基本数据表，格式如下：

1import pandas as pd
2data = pd.read('get_stock_basics.csv',encoding = 'utf8')
3print(data.head())
4
5ts_code    symbol  name    list_status list_date   is_hs
6000001.SZ    1   平安银行    L   19910403    S
7000002.SZ    2   万科A L   19910129    S
8000004.SZ    4   国农科技    L   19910114    N
9000005.SZ    5   世纪星源    L   19901210    N

然后利用resample和to.period方法汇总各年度的上市公司数量数据，格式为Pandas.Series数组。

 1# 汇总各年上市公司数量
 2data = data.set_index(['list_date'])
 3data = data.resample('AS').count()['ts_code']
 4data = data.to_period('A')
 5print(data.head())
 6print(data.tail())
 7# 结果如下：
 8list_date
 91990      7
101991      4
111992     37
121993    106
131994     99
14...
15list_date
162014    124
172015    223
182016    227
192017    438
202018     78

1. Series直接绘制折线图

首先，我们可以直接利用pandas的数组Series绘制折线图：

 1import matplotlib.pyplot as plt
 2plt.style.use('ggplot')  # 设置绘图风格
 3fig = plt.figure(figsize = (10,6))  # 设置图框的大小
 4ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
 5data.plot() # 绘制折线图
 6
 7# 设置标题及横纵坐标轴标题
 8colors1 = '#6D6D6D'  #设置标题颜色为灰色
 9plt.title('历年中国内地上市公司数量变化',color = colors1,fontsize = 18)
10plt.xlabel('年份')
11plt.ylabel('数量(家)')
12plt.show()

可以发现，图中存在两个问题：一是缺少数值标签，二是横坐标年份被自动分割了。我们希望能够添加上数值标签，然后坐标轴显示每一年的年份值。接下来，需要采用新的方法重新绘制折线图。

2. 折线图完善

 1# 创建x,y轴标签
 2x = np.arange(0,len(data),1)
 3    ax1.plot(x,data.values, #x、y坐标
 4    color = '#C42022', #折线图颜色为红色
 5    marker = 'o',markersize = 4 #标记形状、大小设置
 6    )
 7ax1.set_xticks(x) # 设置x轴标签为自然数序列
 8ax1.set_xticklabels(data.index) # 更改x轴标签值为年份
 9plt.xticks(rotation=90) # 旋转90度，不至太拥挤
10
11for x,y in zip(x,data.values):
12    plt.text(x,y + 10,'%.0f' %y,ha = 'center',color = colors1,fontsize = 10 )
13    # '%.0f' %y 设置标签格式不带小数
14# 设置标题及横纵坐标轴标题
15plt.title('历年中国内地上市公司数量变化',color = colors1,fontsize = 18)
16plt.xlabel('年份')
17plt.ylabel('数量(家)')
18# plt.savefig('stock.png',bbox_inches = 'tight',dpi = 300)
19plt.show()

完善后的折线图如下：

可以看到，x轴逐年的数据都显示并且数值标签也添加上了。

3. 多元折线图

上面介绍了一元折线图的绘制，当需要绘制多元折线图时，方法也很简单，只要重复绘图函数即可。这里我们以二元折线图为例，绘制国内两家知名地产公司万科和保利地产2017年的市值变化对比折线图。

3.1. 数据来源

数据源仍然采用tushare包的pro.daily_basic()接口，该接口能够返回股票的每日股市数据，其中包括每日市值total_mv。我们需获得的两只股票分别是万科地产(000002.SZ)和保利地产(600048.SH)，下面就来获取两只股票2017年的市值数据。

 1import tushare as ts
 2ts.set_token('你的token')  # 官网注册后可以获得
 3pro = ts.pro_api()
 4def get_stock():
 5    lst = []
 6    ts_codes = ['000002.SZ', '600048.SH']
 7    for ts_code in ts_codes:
 8        data = pro.daily_basic(
 9            ts_code=ts_code, start_date='20170101', end_date='20180101')
10    print(lst)
11    reutrn lst
12    # 结果如下，total_mv为当日市值（万元）：
13    #万科地产数据
14        ts_code trade_date  close   …   total_mv    circ_mv
150    000002.SZ   20171229    31.06   …   3.43E+07    3.02E+07
161    000002.SZ   20171228    30.7    …   3.39E+07    2.98E+07
172    000002.SZ   20171227    30.79   …   3.40E+07    2.99E+07
183    000002.SZ   20171226    30.5    …   3.37E+07    2.96E+07
194    000002.SZ   20171225    30.37   …   3.35E+07    2.95E+07
20
21    #保利地产数据
22        ts_code trade_date  close   …   total_mv    circ_mv
230    600048.SH   20171229    14.15   …   1.68E+07    1.66E+07
241    600048.SH   20171228    13.71   …   1.63E+07    1.61E+07
252    600048.SH   20171227    13.65   …   1.62E+07    1.60E+07
263    600048.SH   20171226    13.85   …   1.64E+07    1.63E+07
274    600048.SH   20171225    13.55   …   1.61E+07    1.59E+07

下面对数据作进一步修改，从DataFrame中提取total_mv列，index设置为日期,再利用resample和pd.to_period方法按月汇总市值数据。

 1data['trade_date'] = pd.to_datetime(data['trade_date'])
 2# 设置index为日期
 3data = data.set_index(data['trade_date']).sort_index(ascending=True)
 4# 按月汇总和显示
 5data = data.resample('m')
 6data = data.to_period()
 7# 市值改为亿元
 8market_value = data['total_mv']/10000
 9
10# 二者结果分别如下，万科地产：
112017-01    2291.973270
122017-02    2286.331037
132017-03    2306.894790
142017-04    2266.337906
152017-05    2131.053098
162017-06    2457.716659
172017-07    2686.982164
182017-08    2524.462077
192017-09    2904.085487
202017-10    2976.999550
212017-11    3263.374043
222017-12    3317.107474
23# 保利地产：
242017-01    1089.008286
252017-02    1120.023350
262017-03    1145.731640
272017-04    1153.760435
282017-05    1108.230609
292017-06    1157.276044
302017-07    1244.966905
312017-08    1203.580209
322017-09    1290.706606
332017-10    1244.438756
342017-11    1336.661916
352017-12    1531.150616

3.2. 绘制二元折线图

利用上面的Series数据就可以作图了。

 1# 设置绘图风格
 2plt.style.use('ggplot')
 3fig = plt.figure(figsize = (10,6))
 4colors1 = '#6D6D6D'  #标题颜色
 5
 6# data1万科，data2保利
 7data1 = lst[0]
 8data2 = lst[1]
 9# 绘制第一条折线图
10data1.plot(
11color = '#C42022', #折线图颜色
12marker = 'o',markersize = 4, #标记形状、大小设置
13label = '万科'
14)
15# 绘制第二条折线图
16data2.plot(
17color = '#4191C0', #折线图颜色
18marker = 'o',markersize = 4, #标记形状、大小设置
19label = '保利'
20)
21# 还可以绘制更多条
22# 设置标题及横纵坐标轴标题
23plt.title('2017年万科与保利地产市值对比',color = colors1,fontsize = 18)
24plt.xlabel('月份')
25plt.ylabel('市值(亿元)')
26plt.savefig('stock1.png',bbox_inches = 'tight',dpi = 300)
27plt.legend() # 显示图例
28plt.show()

绘图结果如下：

如果想添加数值标签，则可以使用下面的代码：

 1# 绘制第一条折线图
 2# 创建x,y轴标签
 3x = np.arange(0,len(data1),1)
 4ax1.plot(x,data1.values, #x、y坐标
 5color = '#C42022', #折线图颜色红色
 6marker = 'o',markersize = 4, #标记形状、大小设置
 7label = '万科'
 8)
 9ax1.set_xticks(x) # 设置x轴标签
10ax1.set_xticklabels(data1.index) # 设置x轴标签值
11# plt.xticks(rotation=90)
12for x,y in zip(x,data1.values):
13    plt.text(x,y + 10,'%.0f' %y,ha = 'center',color = colors1,fontsize = 10 )
14    # '%.0f' %y 设置标签格式不带小数
15
16# 绘制第二条折线图
17x = np.arange(0,len(data2),1)
18
19ax1.plot(x,data2.values, #x、y坐标
20color = '#4191C0', #折线图颜色蓝色
21marker = 'o',markersize = 4, #标记形状、大小设置
22label = '保利'
23)
24ax1.set_xticks(x) # 设置x轴标签
25ax1.set_xticklabels(data2.index) # 设置x轴标签值
26# plt.xticks(rotation=90)
27for x,y in zip(x,data2.values):
28    plt.text(x,y + 10,'%.0f' %y,ha = 'center',color = colors1,fontsize = 10 )
29    # '%.0f' %y 设置标签格式不带小数
30
31# 设置标题及横纵坐标轴标题
32plt.title('2017年万科与保利地产市值对比',color = colors1,fontsize = 18)
33plt.xlabel('月份')
34plt.ylabel('市值(亿元)')
35
36plt.savefig('stock1.png',bbox_inches = 'tight',dpi = 300)
37plt.legend() # 显示图例
38plt.show()