作者：俊欣

来源：关于数据分析与可视化

一般在Python当中，我们用于绘制图表的模块最基础的可能就是matplotlib了，今天小编分享几个用该模块进行可视化制作的技巧，帮助你绘制出更加高质量的图表。

同时本篇文章的第二部分是用Python来制作可视化动图，让你更加清楚的了解到数据的走势

数据集的导入

最开始，我们先导入数据集，并且导入我们需要用到的库

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("seaborn-darkgrid") # 读取数据 aapl = pd.read_csv("AAPL.csv") print(aapl.head())

output

Date Open High ... Close Adj Close Volume 0 2021-9-30 143.660004 144.380005 ... 141.500000 141.293793 88934200 1 2021-10-1 141.899994 142.919998 ... 142.649994 142.442108 94639600 2 2021-10-4 141.759995 142.210007 ... 139.139999 138.937225 98322000 3 2021-10-5 139.490005 142.240005 ... 141.110001 140.904358 80861100 4 2021-10-6 139.470001 142.149994 ... 142.000000 141.793060 83221100 

简单的折线图

上面的代码我们用到的是“苹果”公司2021年的9月31日到12月31日的股价走势，我们先来简单的画一张折线图，代码如下

plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(aapl["Close"])

output

上面的折线图看着就有点单调和简单，我们就单单只可以看到数据的走势，除此之外就没有别的收获，我们甚至都不知道这条折线所表示的意义，因为接下来我们来进行一系列的优化

添加标题以及设置Y轴标签

第一步我们先给图表添加标题以及给X轴、Y轴设置标签，代码如下

plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(aapl["Close"])

# 添加标题和给Y轴打上标记 plt.ylabel("Closing Price", fontsize=15)  ## 收盘价 plt.title("Apple Stock Price", fontsize=18) ## 标题：苹果公司股价

output

再添加一个Y轴

现有的这个Y轴代表的是收盘价，要是我们还想再往图表当中添加另外一列的数据，该数据的数值范围和已有的收盘价的数值范围不同，如果放在一起，绘制出来的图表可不好看，如下

plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(aapl["Close"])

# 第二根折线图 plt.plot(aapl["Volume"])

# Y轴的名称和标记 plt.ylabel("Closing Price", fontsize=15) plt.title("Apple Stock Price", fontsize=18)

output

可以看到我们代表股价的那条蓝线变成了水平的直线，由于它的数值范围和“Volume”这一列当中的数据，数值范围差了不少，因此我还需要一个Y轴，来代表“Volume”这一列数据的走势，代码如下

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,6)) # 第二个Y轴的标记 ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(aapl["Close"])
ax2.plot(aapl["Volume"], color="r") # 添加标题和Y轴的名称，有两个Y轴 ax1.set_ylabel("Closing Price", fontsize=15)
ax2.set_ylabel("Volume", fontsize=15)
plt.title("Apple Stock Price", fontsize=18)

output

上面的代码我们通过twinx()方法再来新建一个Y轴对象，然后对应的数据是Volume这一列当中的数据，而给Y轴标记的方式也从上面的plt.ylabel()变成了ax.set_ylabel()

添加图例

接下来给绘制好的图表添加图例，不同的折线代表的是不同的数据，代码如下

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,6)) # 第二个Y轴 ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(aapl["Close"])
ax2.plot(aapl["Volume"], color="r") # 设置Y轴标签和标题 ax1.set_ylabel("Closing Price", fontsize=15)
ax2.set_ylabel("Volume", fontsize=15)
plt.title("Apple Stock Price", fontsize=18) # 添加图例 ax1.legend(["Closing price"], loc=2, fontsize=12)
ax2.legend(["Volume"], loc=2, bbox_to_anchor=(0, 0.9), fontsize=12)

output

在plt.legend()方法当中的loc参数代表的是图例的位置，2代表的是左上方，具体的大家可以通过下面的链接来查阅

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html

将网格线去除掉

有时候我们感觉图表当中的网格线有点碍眼，就可以将其去掉，代码如下

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,6)) # 第二个Y轴 ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(aapl["Close"])
ax2.plot(aapl["Volume"], color="r") # 设置Y轴标签和标题 ax1.set_ylabel("Closing Price", fontsize=15)
ax2.set_ylabel("Volume", fontsize=15)
plt.title("Apple Stock Price", fontsize=18) # 添加图例 ax1.legend(["Closing price"], loc=2, fontsize=12)
ax2.legend(["Volume"], loc=2, bbox_to_anchor=(0, 0.9), fontsize=12) # 去掉网格线 ax1.grid(False)
ax2.grid(False)

output

这样出来的图表是不是看着顺眼多了呢？！

在图表当中添加一些文字

有时候我们也想在图表当中添加一些文字，可以是注释也可以是一些赞美性的语言，可以通过代码来实现，如下

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,6)) # 第二个Y轴 ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(aapl["Close"])
ax2.plot(aapl["Volume"], color="r") # 设置Y轴标签和标题 ax1.set_ylabel("Closing Price", fontsize=15)
ax2.set_ylabel("Volume", fontsize=15)
plt.title("Apple Stock Price", fontsize=18) # 添加图例 ax1.legend(["Closing price"], loc=2, fontsize=12)
ax2.legend(["Volume"], loc=2, bbox_to_anchor=(0, 0.9), fontsize=12) # 去掉网格线 ax1.grid(False)
ax2.grid(False)

date_string = datetime.strptime("2021-10-31", "%Y-%m-%d") # 添加文字 ax1.text(
    date_string, ## 代表的是添加的文字的位置 170, "Nice plot!", ## 添加的文字的内容 fontsize=18, ## 文字的大小 color="green" ## 颜色 )

output

图表当中的中文显示

在上面的图表当中，无论是标题还是注释或者是图例，都是英文的，我们需要往里面添加中文的内容时候，还需要添加下面的代码

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,6)) # 第二个Y轴 ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(aapl["Close"])
ax2.plot(aapl["Volume"], color="r") # 设置Y轴标签和标题 ax1.set_ylabel("收盘价", fontsize=15)
ax2.set_ylabel("成交量", fontsize=15)
plt.title("苹果公司股价走势", fontsize=18) # 添加图例 ax1.legend(["Closing price"], loc=2, fontsize=12)
ax2.legend(["Volume"], loc=2, bbox_to_anchor=(0, 0.9), fontsize=12) # 去掉网格线 ax1.grid(False)
ax2.grid(False) # 添加文字 ax1.text(
    date_string, 170, "画的漂亮", 
    fontsize=18, 
    color="green" )

output

这样全局的字体都被设置成了“黑体”，文本内容都是用中文来显示

X轴/Y轴上刻度字体的大小

我们还可以给X轴/Y轴添加边框，以及边框的粗细也可以通过代码来进行调整，如下

plt.rcParams["axes.edgecolor"] = "black" plt.rcParams["axes.linewidth"] = 2

同时我们还可以对X轴以及Y轴上面的刻度，它们的字体大小进行设置，代码如下

# tick size ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=13)
ax2.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=13)

output

出来的图表是不是比一开始的要好很多呢？

制作动图

接下来给大家介绍一个制作动图的Python库，bar_chart_race，只需要简单的几行代码，就可以制作出随着时间变化的直方图动图，代码如下

import bar_chart_race as bcr import pandas as pd # 生成GIF图像 df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv', index_col=index_col,
                 parse_dates=parse_dates)
bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_tutorial_horiz.gif')

output