python笔记33:数据可视化之折线图

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#1. 概念：折线图，也称趋势图，它是用直线将各数据点链接起来而组成的图形，以折线方式显示数据的变化趋势。
#折线统计图不仅可以表示项目的具体数量，又能清楚的反应事物随时间变化的情况，因此特别适合用于时间趋势的绘图

#2. 折线图绘图函数：
#plot(x,y,style,color,linewidth)
#title('图的标题')

#参数说明：
#style：画线的样式。请看“plot函数的第三个参数意义表.png”
#color：画线的颜色
#linewidth：线的宽度

import pandas
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt

data = pandas.read_csv("D:/workspaces/python/pythonStudy/33.csv") #列：日期、购买用户数、广告费用、渠道数

#对日期格式进行转换
data['购买日期'] = pandas.to_datetime(data['日期'])

#定义主题颜色
mainColor = (42/256,87/256,141/256,1)

#设置字体
font = {
        'size':20,
        'family':'SimHei'
        }

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

#设置x轴和y轴的标签及颜色：
plt.xlabel(
           '购买日期',
           color=mainColor
           )
plt.ylabel(
           '购买用户数',
           color=mainColor
           )
#设置刻度颜色
plt.tick_params(axis='x',color=mainColor)
plt.tick_params(axis='y',color=mainColor)

#开始绘图：

#'-' 顺滑的曲线
plt.plot(
         data['购买日期'],
        data['购买用户数'],
        '-',color=mainColor
         )

plt.title('购买用户数的趋势')
plt.show()

#设置线条粗细
plt.plot(
         data['购买日期'],
        data['购买用户数'],
        '-',color=mainColor,
        linewidth=10
         )

#其他风格的折线图：可以根据“plot函数的第三个参数意义表.png”自行测试

运行结果截图：