面积图、填图、饼图
plt.plot.area()
plt.fill(), plt.fill_between()
plt.pie()
# 面积图
fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (8,6))
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df1.plot.area(colormap = 'Greens_r',alpha = 0.5,ax = axes[0])
df2.plot.area(stacked=False,colormap = 'Set2',alpha = 0.5,ax = axes[1])
# 使用Series.plot.area()和DataFrame.plot.area()创建面积图
# stacked：是否堆叠，默认情况下，区域图被堆叠
# 为了产生堆积面积图，每列必须是正值或全部负值！
# 当数据有NaN时候，自动填充0，所以图标签需要清洗掉缺失值
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# 填图
fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (8,6))
x = np.linspace(0, 1, 500)
y1 = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)
y2 = -np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)
axes[0].fill(x, y1, 'r',alpha=0.5,label='y1')
axes[0].fill(x, y2, 'g',alpha=0.5,label='y2')
# 对函数与坐标轴之间的区域进行填充，使用fill函数
# 也可写成：plt.fill(x, y1, 'r',x, y2, 'g',alpha=0.5)
x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(2 * x)
axes[1].fill_between(x, y1, y2, color ='b',alpha=0.5,label='area')
# 填充两个函数之间的区域，使用fill_between函数
for i in range(2):
axes[i].legend()
axes[i].grid()
# 添加图例、格网
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# 饼图 plt.pie()
# plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None,
# radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, hold=None, data=None)
s = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series')
plt.axis('equal') # 保证长宽相等
plt.pie(s,
explode = [0.1,0.2,0,0],
labels = s.index,
colors=['r', 'g', 'b', 'c'],
autopct='%.2f%%',
pctdistance=0.6,
labeldistance = 1.2,
shadow = True,
startangle=0,
radius=1.5,
frame=False)
print(s)
# 第一个参数：数据
# explode：指定每部分的偏移量
# labels：标签
# colors：颜色
# autopct：饼图上的数据标签显示方式
# pctdistance：每个饼切片的中心和通过autopct生成的文本开始之间的比例
# labeldistance：被画饼标记的直径,默认值：1.1
# shadow：阴影
# startangle：开始角度
# radius：半径
# frame：图框
# counterclock：指定指针方向，顺时针或者逆时针
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