import pandas
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
data = pandas.read_csv(
'D:\\PDA\\6.2\\data.csv'
)
#对日期格式进行转换
data['购买日期'] = pandas.to_datetime(
data['日期']
)
mainColor = (42/256, 87/256, 141/256, 1);
font = {
'size': 20,
'family': 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font)
#%matplotlib qt
plt.xlabel(
'购买日期',
color=mainColor
)
plt.ylabel(
'购买用户数',
color=mainColor
)
plt.tick_params(
axis='x',
colors=mainColor
)
plt.tick_params(
axis='y',
colors=mainColor
)
#'-' 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')
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
)
#'--' 虚线
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '--');
#'-.' 线加点
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '-.');
#':' 由点组成的曲线
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], ':');
#'.' 散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '.');
#',' 像素点的散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], ',');
#'o' 大点的散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], 'o');
#'v' 下三角标记的散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], 'v');
#'^' 上上角标记的散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '^');
#'<' 左角标记的散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '<');
#'>' 右角标记的散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '>');
#'1' 伞形下的标记散点图
#'2' 伞形上的标记散点图
#'3' 伞形左的标记散点图
#'4' 伞形右的标记散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '4');
#'s' 正方形标记的散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], 's');
#'p' 五角形标记的散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], 'p');
#'*' 五角星标记的散点图
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '*');
#'h' 多边形标记的散点图
#'H' hexagon2 marker
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], 'h');
#'+' plus marker
#'x' x marker
#'D' diamond marker
#'d' thin_diamond marker
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], 'D');
#'|' vline marker
#'_' hline marker
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '|');
