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以下文章来源于碧茂大数据 ，作者碧茂大数据

明确三个步骤：

确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然

下面，我们通过案例来进行演示：

%matplotlib inlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#导入pltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#忽略警告

加载数据

数据采用kaggle中的共享单车项目，比赛提供了跨越两年的每小时共享单车租赁数据，包含天气信息和日期信息。

字段说明

datetime（日期） - hourly date + timestampseason（季节） - 1 = spring, 2 = summer, 3 = fall, 4 = winterholiday（是否假日） - whether the day is considered a holidayworkingday（是否工作日） - whether the day is neither a weekend nor holidayweather（天气等级）Clear, Few clouds, Partly cloudy 清澈，少云，多云。Mist + Cloudy, Mist + Broken clouds, Mist + Few clouds, Mist 雾+阴天，雾+碎云、雾+少云、雾Light Snow, Light Rain + Thunderstorm + Scattered clouds, Light Rain + Scattered clouds 小雪、小雨+雷暴+多云，小雨+云Heavy Rain + Ice Pallets + Thunderstorm + Mist, Snow + Fog 暴雨+冰雹+雷暴+雾，雪+雾temp（温度） - temperature in Celsiusatemp（体感温度） - "feels like" temperature in Celsiushumidity（相对湿度） - relative humiditywindspeed（风速） - wind speedcasual（临时租赁数量） - number of non-registered user rentals initiatedregistered（会员租赁数量） - number of registered user rentals initiatedcount（总租赁数量） - number of total rentalsdate(日期) - 由datetime拆分得到hour（小时）-由datetime拆分得到year（年份）-由datetime拆分得到month（月份）-由datetime拆分得到weeekday（周几）-由datetime拆分得到windspeed_rfr（经过随机森林树填充0值得到的风速）

#读取数据#Bikedata = pd.read_csv('./Bike.csv')Bikedata.head()

#查看描述统计Bikedata.describe()

#接下来，我们通过相关系数的大小来依次对特征进行可视化分析#首先，列出相关系数矩阵：df.corr()corrdf = Bikedata.corr()corrdf

大致可以看出：会员在工作日出行较多，节假日次数减少，而临时用户相反，第一季度出行人数总体偏低，出行人数受天气影响较大，会员在每天早晚有两个高峰期，对应上下班时间；非会员在下午出行较密集 风速对出行人数有较大的影响 相对湿度，温度和体感温度对非会员出行影响较大，对会员出行影响较小。

#接下来，我们通过相关系数的大小来依次对特征进行可视化分析#首先，列出相关系数矩阵：df.corr()corrdf = Bikedata.corr()corrdf

#各特征按照与租赁总量count的相关系数大小进行排序corrdf['count'].sort_values(ascending=False)count1.000000registered0.966209casual0.704764hour0.405437temp0.385954atemp0.381967year0.234959month0.164673season0.159801windspeed_rfr0.111783windspeed0.106074weekday0.022602holiday0.002978workingday -0.020764weather -0.127519humidity -0.317028Name:count, dtype: float64

可见，特征对租赁总量的影响力为：

时段>温度>湿度>年份>月份>季节>天气>风速>工作日>节假日

对特征逐项分析

首先对时段进行分析

第一步

提出问题：租赁总量对应湿度的变化趋势

适合图形：因为湿度属于连续性数值变量，我们可以选择折线图反应变化趋势

第二步

转换数据：我们需要一个二维数据框，按照温度变化排序，取对应的三个租赁数的平均值

应用函数：直接应用plt的plot函数即可完成折线图

figure,axes = plt.subplots(1,2,sharey=True)#设置一个1*2的画布，且共享y轴workingday_df.plot(figsize=(15,5),title='The average number of rentals initiated per hour in the working day',ax=axes[0])nworkingday_df.plot(figsize=(15,5),title='The average number of rentals initiated per hour in the nworking day',ax=axes[1])<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at0xe452940>

第三步：设置参数

figure,axes = plt.subplots(1,2,sharey=True)#设置一个1*2的画布，且共享y轴workingday_df.plot(figsize=(15,5),title='The average number of rentals initiated per hour in the working day',ax=axes[0])nworkingday_df.plot(figsize=(15,5),title='The average number of rentals initiated per hour in the nworking day',ax=axes[1])<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at0xe452940>

可以看出：

在工作日，会员出行对应两个很明显的早晚高峰期，并且在中午会有一个小的高峰，可能对应中午外出就餐需求；工作日非会员用户出行高峰大概在下午三点；工作日会员出行次数远多于非会员用户；在周末，总体出行趋势一致，大部分用车发生在11-5点这段时间，早上五点为用车之最。

对温度进行分析

第一步

提出问题：租赁总量对应湿度的变化趋势

适合图形：因为湿度属于连续性数值变量，我们可以选择折线图反应变化趋势

第二步

转换数据：我们需要一个二维数据框，按照温度变化排序，取对应的三个租赁数的平均值

应用函数：直接应用plt的plot函数即可完成折线图

第三步

参数设置：只需要设置折线图的标题，其他参数默认

temp_df = Bikedata.groupby(['temp'],as_index='True').agg({'count':'mean','registered':'mean','casual':'mean'})temp_df.plot(title ='The average number of rentals initiated per hour changes with the temperature')<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at0xe57d7f0>

随着温度的升高，租赁数量呈上升趋势；在温度达到35度时，因天气炎热，总体数量开始下降；在温度在4度时，租赁数达到最低点；

湿度对租赁数量的影响

第一步

提出问题：租赁总量对应湿度的变化趋势

适合图形：因为湿度属于连续性数值变量，我们可以选择折线图反应变化趋势

第二步

转换数据：我们需要一个二维数据框，按照温度变化排序，取对应的三个租赁数的平均值

应用函数：直接应用plt的plot函数即可完成折线图

第三步

参数设置：只需要设置折线图的标题，其他参数默认

humidity_df = Bikedata.groupby(['humidity'],as_index=True).agg({'count':'mean','registered':'mean','casual':'mean'})humidity_df.plot(title='Average number of rentals initiated per hour in different humidity')<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at0xe582400>

可以观察到在湿度20左右租赁数量迅速达到高峰值，此后缓慢递减。

年份，月份和季节作图方法类似，都采用折线图绘制，这里省略。

查看不同天气对出行情况的影响

第一步

提出问题：租赁总量对应湿度的变化趋势

适合图形：因为天气情况属于数值型分类变量，我们可以选择柱形图观察数量分布

第二步

转换数据：我们需要一个二维数据框，按照天气情况对租赁数量取平均值

应用函数：应用plt的plot.bar函数绘制组合柱形图

第三步

参数设置：只需要设置折线图的标题，其他参数默认

weather_df = Bikedata.groupby(['weather'],as_index=True).agg({'registered':'mean','casual':'mean'})weather_df.plot.bar(stacked=True,title='Average number of rentals initiated per hour in different weather')<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at0xe7e0a90>

观察到天气等级为4时，平均出行人数比天气等级为2时还要高，这不符合常理

我们查看一下天气等级为4的详细情况

count_weather = Bikedata.groupby('weather')count_weather[['casual','registered','count']].count()

天气状况为4级的只有一天，我们把数据打印出来查看一下

Bikedata[Bikedata['weather']==4]

时间为工作日的下午六点钟，属于晚高峰异常数据，不具有代表性。

会员用户和临时用户在整体用户中占比

第一步

提出问题：查看会员用户和临时用户在整体用户中的比例

适合图形：查看占比，适合用饼图pie

第二步

转换数据：需要一个二维数据框，按天数取两种用户的平均值

应用函数：应用plt的plot.pie函数绘制饼图

第三步

参数设置：这是数据标签和类别标签

#考虑到相同日期是否工作日，星期几，以及所属年份等信息是一样的，把租赁数据按天求和，其它日期类数据取平均值day_df = Bikedata.groupby(['date'], as_index=False).agg({'casual':'sum','registered':'sum','count':'sum','workingday':'mean','weekday':'mean','holiday':'mean','year':'mean'})day_df.head()

#按天取两种类型用户平均值number_pei=day_df[['casual','registered']].mean()number_peicasual 517.411765registered 2171.067031dtype: float64#绘制饼图plt.axes(aspect='equal')plt.pie(number_pei, labels=['casual','registered'], autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.6 , labeldistance=1.05 , radius=1 )plt.title('Casual or registered in the total lease')Text(0.5,1,'Casual or registered in the total lease')

总结

要清楚自己想表达什么，有了明确的问题，选择合适的图形，然后按照需求从整体数据中选择自己需要的数据，查阅资料了解函数的参数设置，最后完成图形的绘制matplotlib是python绘图的基础，也是其他拓展包的基础，认真学习matplotlib的常用图形和参数是很有必要的