如何安裝jieba庫，Matplotlib庫Api整理

畫折線

import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,2,3,4],[5,4,2,8])
plt.plot([1,2,3,4],[6,5,3,9],marker="o")
plt.show()

畫點

plt.plot([1,2,3,4],[5,4,2,8],"o")
plt.show()

畫柱狀圖

#畫柱狀圖
data=[20,50,66,89]
labels=['A','B','C','D']
#指定x軸是1，2，3，4。y軸為數據值
plt.bar(np.arange(len(data)),data)
#將x軸替換成標簽
plt.xticks(np.arange(len(data)),labels)
plt.show()

畫餅圖

#畫餅圖，指定標簽abcd，顯示數據值加百分號保留2位小數，第1和第3個數據往外突出
plt.pie([10,20,30,40],labels=["a","b","c","d"],autopct="%.2f%%",explode=[0.1,0,0.2,0])
plt.axis("equal")
plt.show()

畫布模式，畫多個圖

fig=plt.figure()
#將畫布分為2行2列，當前占用第1個視圖
plt1=fig.add_subplot(2,2,1)
plt1.plot([1,2,3,4],[5,6,7,8])
#將畫布分為2行2列，當前占用第2個視圖
plt2=fig.add_subplot(2,2,2)
plt2.plot([2,3,4,5],[1,5,7,2])
#將畫布分為2行2列，當前占用第3個視圖
plt3=fig.add_subplot(2,2,3)
plt3.plot([2,3,4,5],[2,5,4,2])
plt.show()

添加注釋

plt.plot([1,2,3,4],[5,4,2,8],label="line1")
plt.plot([1,2,3,4],[6,5,3,9],marker="o",label="line2")
#x軸名稱
plt.xlabel("x label")
#y軸名稱
plt.ylabel("y label")
#標題
plt.title("title")
#左上角的圖例，注意必須在plot函數里指定了label后才會顯示
plt.legend()
plt.show()

如何安裝jieba庫。

繪制K線圖

data數據如下，從excel讀取，總共一個月的數據：

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.finance as mpf
import matplotlib.ticker as ticker# 定義日期標簽轉換函數，用于將x軸轉化成日期
def Format_func(x, pos):return data.index[pos].strftime('%Y-%m-%d')#增加一列index，值為dataframe的日期索引轉化為時間戳
data['index'] = date2num(data.index.to_pydatetime())
#增加完數據如下
>>>			close	high	low		open	volume		index
2020-04-22	19.29	19.34	18.80	18.96	29245502.0	737537.0
2020-04-23	18.89	19.50	18.86	19.47	35230658.0	737538.0.........#candlestick_ochl函數需要傳入一個數組，第1列為時間戳，后面幾列以ochl的順序
quotes = data[['index','open','close','high','low']].values
#這里使用了dataframe的花式索引篩選數據，然后.values轉化為數組，數據如下
>>> array([[7.37537e+05, 1.89600e+01, 1.92900e+01, 1.93400e+01, 1.88000e+01],[7.37538e+05, 1.94700e+01, 1.88900e+01, 1.95000e+01, 1.88600e+01],...)#開啟畫布模式
fig=plt.figure()
#分成1行1列，占用第1個視圖
ax1=fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.set_title(symbol)
ax1.set_ylabel('價格')
#設置x軸顯示為日期，格式用上面定義的函數進行格式化
ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(Format_func))
#顯示表格
ax1.grid(True)
#傳入參數
fin.candlestick_ochl(ax1,quotes,colordown='g', colorup='r',width=0.2)
#x軸的標識旋轉30度
plt.xticks(rotation=30)
plt.show()