Python matplotlib實現折線圖的繪製

# 01 matplotlib安裝情況 
import matplotlib 
matplotlib.__version__

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
# 如何使用中文標題
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字型
x = np.arange(1,11) 
y =  2  * x +  5  # 圖片顯示的是這個公式
plt.title("Matplotlib展示") 
plt.xlabel("x軸") 
plt.ylabel("y軸") 
plt.plot(x,y) 
plt.show()

films=['穿過寒冬擁抱你','反貪風暴5：最終章','李茂扮太子','誤殺2','以年為單位的戀愛','駭客帝國：矩陣重啟','雄獅少年','魔法滿屋','汪汪隊立大功大電影','愛情神話']
regions=['中國','英國','澳大利亞','美國','美國','中國','英國','澳大利亞','美國','美國']
bos=['61,181','44,303','42,439','22,984','13,979','61,181','44,303','41,439','20,984','19,979']
persons=['31','23','56','17','9','31','23','56','17','9']
prices=['51','43','56','57','49','51','43','56','57','49']
showdate=['2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05','2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05']
ftypes=['劇情','動作','喜劇','劇情','劇情','愛情','動作','動畫','動畫','動畫']
points=['8.1','9.0','7.9','6.7','3.8','8.1','9.0','7.9','6.7','3.8']
filmdescript={
    'ftypes':ftypes,
    'bos':bos,
    'prices':prices,
    'persons':persons,
    'regions':regions,
    'showdate':showdate,
    'points':points
}

import numpy as np
import pandas as pd
cnbo2021top5=pd.DataFrame(filmdescript,index=films)
cnbo2021top5[['prices','persons']]=cnbo2021top5[['prices','persons']].astype(int)
cnbo2021top5['bos']=cnbo2021top5['bos'].str.replace(',','').astype(int)
cnbo2021top5['showdate']=cnbo2021top5['showdate'].astype('datetime64')
cnbo2021top5['points']=cnbo2021top5['points'].apply(lambda x:float(x) if x!='' else 0)

# 讀取並初步整理資料集
import pandas as pd 
cnbodf=pd.read_excel('cnboo1.xlsx')
cnbodfsort=cnbodf.sort_values(by=['BO'],ascending=False)

def mkpoints(x,y): # 編寫points評分 
    return len(str(x))*(y/25)-3

cnbodfsort['points']=cnbodfsort.apply(lambda x:mkpoints(x.BO,x.PERSONS),axis=1)

cnbodfsort.to_excel("cnbodfsort.xlsx",index=False) # 建立一個Excel檔案

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字型
plt.title("票房2021TOP5") 
plt.xlabel("x軸") 
plt.ylabel("y軸")
x=cnbo2021top5.persons.sort_values()
y=cnbo2021top5.prices.sort_values()
plt.plot(x,y,marker=".",markersize=20,color='red',linewidth=4,markeredgecolor='blue')
plt.show()

# 折線圖進階
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字型
plt.title("中國票房2021TOP5") 
plt.plot(bo,prices,label='票房與票價')
plt.plot(bo,persons,label='票房與人次')
plt.plot(bo,points,label='票房與評價')
plt.legend() # 顯示標籤
plt.xlabel('票房') # 橫座標軸
plt.ylabel('行情') # 縱座標軸
plt.show()

# 折線圖進階
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字型
plt.title("中國票房2021TOP5") 
plt.plot(bo,prices,'r^--',label='票房與票價')
plt.plot(bo,persons,'g*-',label='票房與人次')
plt.plot(bo,points,color='blue',marker='o',markersize=10,label='票房與評價')
plt.legend() # 顯示標籤
plt.xlabel('票房') # 橫座標軸標題
plt.ylabel('行情') # 縱座標軸標題
plt.show()

dev_x=[25,26,27,28,29,30] # 開發者的年齡
dev_y=[7567,8789,8900,11560,16789,25231] #收入情況
py_dev_y=[5567,6789,9098,15560,20789,23231] # python開發者
js_dev_y=[6567,7789,8098,12356,14789,20231] # java開發者
devsalary=pd.DataFrame([dev_x,dev_y,py_dev_y,js_dev_y])
devsalaryT=pd.DataFrame(devsalary.values.T,columns=["Age","Dev","Python","Java"])

# 繪製帶陰影的折線圖
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(7,4))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字型
plt.title("開發人員薪資情況") 

baseline=10000

plt.plot(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Dev"],label="總體薪資")
plt.plot(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],label="Python薪資") # 如果沒有label是不會顯示legend的資料標籤的

plt.fill_between(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],baseline,where=(devsalaryT["Python"]>baseline),interpolate=True,color='yellow')
plt.fill_between(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],baseline,where=(devsalaryT["Python"]<=baseline),interpolate=True,color='red')

plt.grid()
plt.legend()
plt.show()

# 繪製帶陰影的折線圖
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(7,4))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字型
plt.title("開發人員薪資情況") 

baseline=10000

plt.plot(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Dev"],label="總體薪資")
plt.plot(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],label="Python薪資") # 如果沒有label是不會顯示legend的資料標籤的

plt.fill_between(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],baseline,where=(devsalaryT["Python"]>baseline),interpolate=True,color='yellow',alpha=0.3)
plt.fill_between(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],baseline,where=(devsalaryT["Python"]<=baseline),interpolate=True,color='red',alpha=0.3) # alpha=0.3調整透明度

plt.grid()
plt.legend()
plt.show()

# 繪製帶陰影的折線圖
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(7,4))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字型
plt.title("開發人員薪資情況") 

baseline=10000

plt.plot(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Dev"],label="總體薪資")
plt.plot(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],label="Python薪資") # 如果沒有label是不會顯示legend的資料標籤的

plt.fill_between(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],baseline,where=(devsalaryT["Python"]>baseline),interpolate=True,color='pink',alpha=0.7,label="高於10000元")
plt.fill_between(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],baseline,where=(devsalaryT["Python"]<=baseline),interpolate=True,color='purple',alpha=0.7,label="低於或等於10000元") # alpha=0.3調整透明度

plt.grid()
plt.legend()
plt.show()

# 繪製帶陰影的折線圖
from matplotlib import pyplot as plt 
plt.style.use('classic')
plt.figure(figsize=(7,4))
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 使用微軟雅黑的字型
plt.title("開發人員薪資情況") 

plt.plot(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Dev"],label="總體薪資")
plt.plot(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],label="Python薪資") # 如果沒有label是不會顯示legend的資料標籤的

plt.fill_between(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],devsalaryT["Dev"],where=(devsalaryT["Python"]>baseline),interpolate=True,color='green',alpha=0.7,label="高於總體")
plt.fill_between(devsalaryT["Age"],devsalaryT["Python"],devsalaryT["Dev"],where=(devsalaryT["Python"]<=baseline),interpolate=True,color='tomato',alpha=0.7,label="低於或等於總體") # alpha=0.3調整透明度

plt.grid()
plt.legend()
plt.show()