散点图
import matplotlib;
from pandas import read_csv;
import matplotlib.pyplot as plt;
data = read_csv('F://baiduNetdisk//pytorch//5//5.1//data.csv')
font = {
'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **font);
#中文字体需要设置其字体，否则显示不出来
#字体设置都是设置集合。意思是：优先使用微软雅黑，如果客户端未安装雅黑则使用黑体，如果两者都找不到，则使用系统默认字体。像中文环境，只能指定：雅黑，黑体，宋体，楷体。其中宋体多为默认。雅黑只有VISTA及以上才预装。一般对中文最好不指定字体，非使用艺术字体的话可以使用图片形式。
plt.plot(data['广告费用'], data['购买用户数'], '.')
#plt.plot(data['广告费用'], data['购买用户数'], 'o')
#plt.plot(data['广告费用'], data['购买用户数'], 'o', color='yellow')
#plt.plot(data['广告费用'], data['购买用户数'], 'o', color=(1, 1, 0))
#plt.plot(data['广告费用'], data['购买用户数'], 'o', color='#FFFF00')
plt.xlabel('广告费用');
折线图与散点图的不同，主要体现在将数据点的形式转换用线来显示，同时，线的粗细需要设置
import pandas;
from pandas import read_csv;
from matplotlib import pyplot as plt;
data = read_csv('F://baiduNetdisk//pytorch//5//5.2//data.csv');
#对日期格式进行转换
data['购买日期']=pandas.to_datetime(data['日期']);
#'-' 顺滑的曲线
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '-');
#设置颜色
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '-', color='r');
#设置线条粗细
plt.plot(data['购买日期'], data['购买用户数'], '-', color='r', 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'], '|');
plt.title('购买用户数时间序列图');
plt.show();
