1，xlable,ylable設(shè)置x，y軸的標題文字。
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2，title設(shè)置標題。
3，xlim,ylim設(shè)置x,y軸顯示范圍。
plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會阻礙程序運行，帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下，窗口不會關(guān)閉。
plt.saveFig（）保存圖像。
面向?qū)ο罄L圖
1，當前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。
subplot()繪制包含多個圖表的子圖。
configure subplots,可調(diào)節(jié)子圖與圖表邊框距離。
可以通過修改配置文件更改對象屬性。
圖標顯示中文
1，在程序中直接指定字體。
2， 在程序開始修改配置字典reParams.
3，修改配置文件。
Artist對象
1，圖標的繪制領(lǐng)域。
2，如何在FigureCanvas對象上繪圖。
3，如何使用Renderer在FigureCanvas對象上繪圖。
FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結(jié)構(gòu)。
分為簡單對象和容器對象，簡單的Aritist是標準的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類型包含許多簡單的的 Aritist對象，使他們構(gòu)成一個整體，例如Axis,Axes,Figure等。
直接創(chuàng)建Artist對象進項繪圖操作步奏：
1，創(chuàng)建Figure對象（通過figure（）函數(shù)，會進行許多初始化操作，不建議直接創(chuàng)建。）
2，為Figure對象創(chuàng)建一個或多個Axes對象。
3，調(diào)用Axes對象的方法創(chuàng)建各類簡單的Artist對象。
Figure容器
如何找到指定的Artist對象。
1，可調(diào)用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。
2，可使用for循環(huán)添加?xùn)鸥瘛?/p>
3，可通過transform修改坐標原點。
Axes容器
1，patch修改背景。
2，包含坐標軸，坐標網(wǎng)格，刻度標簽，坐標軸標題等內(nèi)容。
3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標簽和刻度線。
1，可對曲線進行插值。
2，fill_between()繪制交點。
3，坐標變換。
4，繪制陰影。
5，添加注釋。
1，繪制直方圖的函數(shù)是
2，箱線圖（Boxplot）也稱箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數(shù)據(jù)中的五個統(tǒng)計量：最小值、第一四分位
數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來描述數(shù)據(jù)的一種方法，它可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對稱性以及分
布的分散程度等信息，特別可以用于對幾個樣本的比較。
3，餅圖就是把一個圓盤按所需表達變量的觀察數(shù)劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價于每個觀察
值的大小。
4,散點圖
5,QQ圖
低層繪圖函數(shù)
類似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來畫線和點，來表達它們在頁面上放置的位置以及其他各種特征。
在這一節(jié)中，我們會描述一些低層的繪圖函數(shù)，用戶也可以調(diào)用這些函數(shù)用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個頁面；然后我們講怎么在頁面上添加點，線和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。
繪圖區(qū)域與邊界
R在繪圖時，將顯示區(qū)域劃分為幾個部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來的圖像，在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個坐標系，通過顯示出來的坐標軸可以看到R使用的坐標系。在繪制區(qū)域之外是邊沿區(qū)，從底部開始按順時針方向分別用數(shù)字1到4表示。文字和標簽通常顯示在邊沿區(qū)域內(nèi)，按照從內(nèi)到外的行數(shù)先后顯示。
添加對象
在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對象，下面是幾個有用的函數(shù)，以及對其功能的說明。
?points(x, y, ...)，添加點
?lines(x, y, ...)，添加線段
?text(x, y, labels, ...)，添加文字
?abline(a, b, ...)，添加直線y=a+bx
?abline(h=y, ...)，添加水平線
?abline(v=x, ...)，添加垂直線
?polygon(x, y, ...)，添加一個閉合的多邊形
?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫線段
?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫箭頭
?symbols(x, y, ...)，添加各種符號
?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說明
本課將繼續(xù)介紹 Seaborn 中的統(tǒng)計圖。一定要牢記，Seaborn 是對 Matplotlib 的高級封裝，它優(yōu)化了很多古老的做圖過程，因此才會看到一個函數(shù)解決問題的局面。
在統(tǒng)計學(xué)中，研究數(shù)據(jù)的分布情況，也是一個重要的工作，比如某些數(shù)據(jù)是否為正態(tài)分布——某些機器學(xué)習(xí)模型很在意數(shù)據(jù)的分布情況。
在 Matplotlib 中，可以通過繪制直方圖將數(shù)據(jù)的分布情況可視化。在 Seaborn 中，也提供了繪制直方圖的函數(shù)。
輸出結(jié)果：
sns.distplot 函數(shù)即實現(xiàn)了直方圖，還順帶把曲線畫出來了——曲線其實代表了 KDE。
除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中還有另外一個常用的繪制數(shù)據(jù)分布的函數(shù) sns.kdeplot，它們的使用方法類似。
首先看這樣一個示例。
輸出結(jié)果：
① 的作用是設(shè)置所得圖示的背景顏色，這樣做的目的是讓下面的 ② 繪制的圖像顯示更清晰，如果不設(shè)置 ①，在顯示的圖示中看到的就是白底圖像，有的部分看不出來。
② 最終得到的是坐標網(wǎng)格，而且在圖中分為三部分，如下圖所示。
相對于以往的坐標網(wǎng)格，多出了 B 和 C 兩個部分。也就是說，不僅可以在 A 部分繪制某種統(tǒng)計圖，在 B 和 C 部分也可以繪制。
繼續(xù)操作：
輸出結(jié)果：
語句 ③ 實現(xiàn)了在坐標網(wǎng)格中繪制統(tǒng)計圖的效果，jp.plot 方法以兩個繪圖函數(shù)為參數(shù)，分別在 A 部分繪制了回歸統(tǒng)計圖，在 B 和 C 部分繪制了直方圖，而且直方圖分別表示了對應(yīng)坐標軸數(shù)據(jù)的分布，即：
我們把有語句 ② 和 ③ 共同實現(xiàn)的統(tǒng)計圖，稱為聯(lián)合統(tǒng)計圖。除了用 ② ③ 兩句可以繪制這種圖之外，還有一個函數(shù)也能夠“兩步并作一步”，具體如下：
輸出結(jié)果：
python繪制直方圖設(shè)置y數(shù)量需要用到matplotlib_pyplot_hist方法。Python由荷蘭數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)研究學(xué)會的吉多·范羅蘇姆于1990年代初設(shè)計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡單有效地面向?qū)ο缶幊?。Python語法和動態(tài)類型，以及解釋型語言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺上寫腳本和快速開發(fā)應(yīng)用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于獨立的、大型項目的開發(fā)。
上一課介紹了柱形圖和條形圖，本課將介紹另外幾種統(tǒng)計圖表。
Box Plot 有多種翻譯，盒須圖、盒式圖、盒狀圖或箱線圖、箱形圖等，不管什么名稱，它的基本結(jié)構(gòu)是這樣的：
這種圖是由美國著名統(tǒng)計學(xué)家約翰·圖基（John Tukey）于 1977 年發(fā)明的，它能顯示出一組數(shù)據(jù)的上限、下限、中位數(shù)及上下四分位數(shù)。
為了更深入理解箱線圖的含義，假設(shè)有這樣一組數(shù)據(jù)：[1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，共有 8 個數(shù)字。
首先要計算箱線圖中的“四分位數(shù)”，注意不是 4 個數(shù)：
對于已經(jīng)排序的數(shù)據(jù) [1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，下四分位數(shù)（Q1）的位置是數(shù)列中從小到大第 2.25 個數(shù)，當然是不存在這個數(shù)字的——如果是第 2 個或者第 3 個，則存在。但是，可以用下面的原則，計算出此位置的數(shù)值。
四分位數(shù)等于與該位置兩側(cè)的兩個整數(shù)的加權(quán)平均數(shù)，此權(quán)重取決于相對兩側(cè)整數(shù)的距離遠近，距離越近，權(quán)重越大，距離越遠，權(quán)重越小，權(quán)數(shù)之和等于 1。
根據(jù)這個原則，可以分別計算本例中數(shù)列的 3 個四分位數(shù)。
在此計算基礎(chǔ)上，還可以進一步計算四分位間距和上限、下限的數(shù)值。
先看一個簡單示例，了解基本的流程。
輸出結(jié)果：
這里繪制了兩張箱線圖，一張沒有顯示平均值，另外一張顯示了平均值，所使用的方法就是 boxplot，其完整參數(shù)列表為：
參數(shù)很多，不要擔心記憶問題，更別擔心理解問題。首先很多參數(shù)都是可以“望文生義”的，再有，與以前所使用的其他方法（函數(shù)）的參數(shù)含義也大同小異。
輸出結(jié)果：
所謂的“凹槽”，不是簡單形狀的改變，左右折線的上限區(qū)間表示了數(shù)據(jù)分布的置信區(qū)間，橫線依然是上限和下限。
示例代碼：
#概率分布直方圖
#高斯分布
#均值為0
mean?=?0
#標準差為1，反應(yīng)數(shù)據(jù)集中還是分散的值
sigma?=?1
x=mean+sigma*np.random.randn(10000)
fig,(ax0,ax1)?=?plt.subplots(nrows=2,figsize=(9,6))
#第二個參數(shù)是柱子寬一些還是窄一些，越大越窄越密
ax0.hist(x,40,normed=1,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)
##pdf概率分布圖，一萬個數(shù)落在某個區(qū)間內(nèi)的數(shù)有多少個
ax0.set_title('pdf')
ax1.hist(x,20,normed=1,histtype='bar',facecolor='pink',alpha=0.75,cumulative=True,rwidth=0.8)
#cdf累計概率函數(shù)，cumulative累計。比如需要統(tǒng)計小于5的數(shù)的概率
ax1.set_title("cdf")
fig.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()
運行結(jié)果為：
【數(shù)據(jù)可視化】Pandas畫直方圖
【數(shù)據(jù)可視化】Pandas畫直?圖
pandas.DataFrame.hist
使?函數(shù)：
功能：制作DataFrame的直?圖
直?圖是數(shù)據(jù)分布的表?。此函數(shù)在DataFrame中的每個系列上調(diào)?matplotlib.pyplot.hist（），每列產(chǎn)??個直?圖。
data : DataFrame
The pandas object holding the data.
pandas對象保存數(shù)據(jù)。
第 1 頁
column : string or sequence
If passed, will be used to limit data to a subset of columns.
如果通過，將?于將數(shù)據(jù)限制為列的?集。
by : object, optional
If passed, then used to form histograms for separate groups.
如果通過，則?于為不同的組形成直?圖。
grid : boolean, default True
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