導讀

• 安裝環境
  • 安裝Anaconda
  • 安裝Jupyter notebook
• Numpy
  • create Numpy
  • min、max、broadcasting、運算子
  • Fancy、sort、structured array
• Pandas
  • Series、DataFrame、Index
  • Null、MultiIndex
  • 資料合併
  • 處理資料分組
• Matplotlib
  • 圖表、座標、直方圖、圓餅圖
• 程式碼位置
  • github
    因為作者本身也是第一次學習Python和寫程式文章，所以編排上會有點亂，觀念可能也會錯誤，如果有疑問可以提出一起討論。

前言

今天是鐵人賽的第16天，持續focus on 圖表的部分，今天的重點放在如何讓圖表更加符合自己想要的樣式。

• legend()
  前一天的圖表都只有顯示數據的圖形，可是沒有顯示數據的名稱，當今天有兩種數據，可以使用ax.legend()來顯示數據的名稱，名稱定義在label中
  語法：legend(*args)
  其中一個args為loc，主要是設定顯示的位置

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


plt.style.use('classic')
%matplotlib inline

ironman = np.linspace(0,10, 1000)  #產生 0~10區間的 等間隔序列
fig , ax = plt.subplots()
plt.plot(ironman, np.sin(ironman), '.', color='SteelBlue', label='Sine')
plt.plot(ironman, np.cos(ironman), '-', color='RosyBrown', label='Cosine')
ax.axis('equal')
leg = ax.legend(loc='upper right', shadow=True) 
# loc->名稱放在圖表的右上角 frameon->名稱是否用框框 shadow->是否有陰影...

• subplot()
  子圖表：當同樣的資料想要用不同的視角呈現時即可使用子圖表。
  以下範例示範在標準的axes中顯示另外一個自己定義的axes。語法: plt.axes([bottom, left, width, height])

fig , ax = plt.subplots()
axe_base = plt.axes()
axe_small = plt.axes([0.65, 0.65, 0.2, 0.2])

接下來示範繪製多個子圖

fig , ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.4) #設定子圖的間隔
for i in range(1,7):
    plt.subplot(2, 3, i)
    plt.text(0.5, 0.5, str((2, 3, i)), fontsize=18, ha='center')

• subplots()
  一次準備好多個網格

fig , ax = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True)
# sharex->是否共享x軸  sharey->是否共享y軸
for i in range(2):
    for j in range(3):
        ax[i, j].text(0.5, 0.5, str((i, j)), fontsize=18, ha='center')
        #在各個子網格寫上文字

• GridSpec()
  繪製更複雜的網格

ironman_grid = plt.GridSpec(2, 3, wspace=0.4, hspace=0.3)
print(ironman_grid)
plt.subplot(ironman_grid[:,0]) #all row, 0 column
plt.subplot(ironman_grid[0, 1:]) #0 row, 1之後的所有column
plt.subplot(ironman_grid[1, 1]) #1 row, 1 column
plt.subplot(ironman_grid[1, 2]) #1 row, 2 column

• annotate()
  當想要在圖表上特別標示某個數據時，可以使用annotate將會特別顯示箭頭和文字

ironman = np.linspace(0,10, 1000)  #產生 0~10區間的 等間隔序列
fig , ax = plt.subplots()
plt.plot(ironman, np.sin(ironman), '.', color='SteelBlue', label='Sine')
plt.plot(ironman, np.cos(ironman), '-', color='RosyBrown', label='Cosine')
ax.axis('equal')
leg = ax.legend(loc='upper right', shadow=True) 
ax.annotate(s="first node", xy=(4.44,-1), xytext=(5,-2), 
            arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"))
# s->標示的文字內容， xy->要標示的數據位置， xytext->顯示的文字位置，arrowprops->箭頭的參數
ax.annotate(s="second node", xy=(8,1), xytext=(5,1.5), 
            arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=-.2"))