matplotlib绘制火柴杆图之基本配置——万能模板案例

简介: matplotlib绘制火柴杆图之基本配置——万能模板案例
import pandas as pd
import numpy as np
import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']     #显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False       #正常显示负号
db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password='root',database='mydb')
# 查询每个省份 实际物流天数 和 预计物流天数 的差的 平均值
sql = "SELECT CUST_PROV,avg(datediff(DELIVER_DATE,ORDER_DATE)-DELIVER_DAYS) as DATE_DIFF FROM orders WHERE FY=2019 GROUP BY CUST_PROV"
df = pd.read_sql_query(sql,db)
plt.figure(figsize=(15,7))       #设置图形大小
label = "平均延迟天数"
X = df.CUST_PROV
Y = df.DATE_DIFF
markerline, stemlines, baseline = plt.stem(X, Y, label=label, 
                                          bottom=-0.2,  # 基线
                                          )
# 设置属性
plt.setp(markerline, color='red', marker='o',ms=8)  # marker点:火柴头 ms=markersize
plt.setp(stemlines, color='#FF9900', lw=3, ls=':' )    # 火柴杆  lw=linewidth
plt.setp(baseline, color='g', linewidth=2, ls='-')   # 基准线 ls=linestyle
plt.xlabel('省市自治区')
plt.ylabel('平均延迟天数')
plt.title('2019年各省市平均延迟天数')
plt.legend()
plt.show()

image.png

通过获取物流数据进行计算,我们需要可视化出每个地区的物流延迟天数,有利于我们加强对不同地区的物流进行整改,进一步促进智慧物流的形成。

相关文章
|
6月前
|
数据可视化 Python
python数据可视化 - matplotlib专题:带数据标签的双batch的Bar图绘制示例
python数据可视化 - matplotlib专题:带数据标签的双batch的Bar图绘制示例
77 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 开发工具 git
matplotlib各种案例总结(python经典编程案例)
该文章汇总了使用matplotlib绘制不同类型图表的方法和案例,包括条形图、折线图等,并展示了如何调整颜色和线条样式等属性。
22 0
|
5月前
|
Python
Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)-2
Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)
|
5月前
|
数据可视化 开发者 Python
Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)-1
Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)
|
6月前
|
数据可视化 数据挖掘 C++
数据分析综合案例讲解,一文搞懂Numpy,pandas,matplotlib,seaborn技巧方法
数据分析综合案例讲解,一文搞懂Numpy,pandas,matplotlib,seaborn技巧方法
140 2
|
6月前
|
Python
使用Matplotlib创建不同类型图表的案例
【4月更文挑战第29天】使用Python的matplotlib库创建了四种基本图形:折线图、散点图、柱状图和饼图。代码分别展示了如何绘制这些图表,包括设置X轴和Y轴标签以及标题。这只是matplotlib的基础,更多图表和高级功能可供进一步学习和探索。
72 1
|
6月前
|
数据采集 小程序 数据挖掘
Matplotlib库模板学习,2024年最新微信小程序页面跳转方法总结
Matplotlib库模板学习,2024年最新微信小程序页面跳转方法总结
|
6月前
|
数据可视化 搜索推荐 数据处理
Matplotlib在数据科学中的应用与案例分析
【4月更文挑战第17天】本文探讨了Matplotlib在数据科学中的应用,强调其作为Python中最常用的可视化库,提供多种图表类型、高度可定制性、交互式功能及与其他库的集成。通过一个案例分析展示了如何使用Matplotlib绘制城市人口分布的条形图,并添加交互式元素以增强数据探索。掌握Matplotlib能提升数据科学家的可视化能力和效率。
|
2月前
|
Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
|
2月前
|
数据可视化 数据挖掘 Linux
震撼发布!Python数据分析师必学,Matplotlib与Seaborn数据可视化实战全攻略!
在数据科学领域,数据可视化是连接数据与洞察的桥梁,能让复杂的关系变得直观。本文通过实战案例,介绍Python数据分析师必备的Matplotlib与Seaborn两大可视化工具。首先,通过Matplotlib绘制基本折线图;接着,使用Seaborn绘制统计分布图;最后,结合两者在同一图表中展示数据分布与趋势,帮助你提升数据可视化技能,更好地讲述数据故事。
49 1

热门文章

最新文章