20200116（绘图和可视化——pandas）
由上一节内容可知，matplotlib 实际上是一种比较低级的工具。要组装一张图表，得用它的各种基础组件才行。
pandas 有许多能够利用DataFrame 对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法。
1. 线型图
Series 和 DataFrame 都有一个用于生成各类图表的plot 方法。默认情况下，他们生成的是线型图。
fig4 = plt.figure() s = Series(np.random.randn(10).cumsum(), index = np.arange(0, 100, 10)) s.plot()
如图：
Series.plot 方法的参数：
DataFrame 的plot 方法会在一个subplot 中为各列绘制一条线，并自动创建图例。
df = DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0),
columns=[‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘],
index = np.arange(0, 100, 10))
df.plot()如图：
专用于DataFrame 的plot 的参数：
2. 柱状图
1）在生成线型图的代码中加上 kind=‘bar’（垂直柱状图）或kind=‘barh‘(水平柱状图）即可生成柱状图。
fig5,axes = plt.subplots(2, 1)data = Series(np.random.rand(16), index =list(‘abcdefghijklmnop‘)) data.plot(kind=‘bar‘, ax=axes[0], color=‘k‘, alpha=0.7) data.plot(kind=‘barh‘, ax=axes[0], color=‘k‘, alpha=0.7)
如图：
2）对于DataFrame ，柱状图会将每一行的值分为一组：
df = DataFrame(np.random.rand(6, 4),
index = [‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘,‘five‘,‘six‘],
columns = pd.Index([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘], name=‘Genus‘))
结果：
注：DataFrame 各列的名称“Genus” 被用作了图例的标题。
3）生成堆积柱状图
设置stacked = True 即可。
df.plot(kind = ‘barh‘, stacked = True, alpha = 0.5)
如图：
3. 直方图和密度图
直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的直方图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。
4. 散布图
散布图（scatter plot）是观察两个一维数据序列之间的关系的有效手段。