python图表展示实例

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Created on Fri Nov 8 16:09:36 2019

@author: DELL
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import pymango
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")#连接数据库

list _database_name()查看数据库
db = myclient[数据库name]读取数据库
find_one() 输出字典
find({}) 输出可迭代对象 对象.find({})
https://www.kesci.com/home/project/5cf7a5a8e727f8002c1925c8 大鹏老师克赛
https://matplotlib.org/gallery/index.html matplotlib工具文档
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randn(50,4), #取随机数
index = pd.date_range('2019/1/1',periods=50), #时间区间
columns = list('ABCD')) #列名

df= df.cumsum() #将df数据覆盖求和后覆盖原来的数据
df.plot(figsize =(12,6), #o图片的长宽
style = '--o', #添加点状
grid = True, #显示格线
title = 'time table',#添加图表名称
colormap = 'copper' #设置色带
)

plt.figure(figsize = (12,5)) #新建一个主图，可不覆盖之前的图
plt.scatter(df['A'],df['B'],#取上面随机数据中的AB列数据展示，分别竖与横坐标
# kind = ''# 图形类别 可在官网查询
marker = 'o', #o表是用点状展示
s = df['C'].abs()*60, #abs是取绝对值，用C列值作为点的大小，太小就扩大60倍
c = df['D'],cmap = 'Reds', #点的颜色
alpha = 0.8) #点的透明度

import seaborn as sns #专业统计图标第三方库
sns.set_context('talk') #
tips = sns.load_dataset('tips') #seaborn自带图表集，可以加载数据供生产表
plt.figure(figsize=(12,5))
sns.violinplot(x='day',y='total_bill',data=tips,
linewidth=1.3, #线宽
scale= 'count' #添加维度
) #调用seaborn中小提琴图

plt.figure(figsize=(12,5))
sns.kdeplot(df['A'],df['B'],
shade =True , #创建一个密度图,shade填充阴影
cmap ='Reds' , #红色色带，深颜色区展示密集度
shade_lowest= False, #不显示底色
n_levels=15 #添加线条个数，使图标看起来更平滑

)

plt.figure(figsize=(12,5))
sns.jointplot(x=df['A'],y=df['B'], #散点图与直方图一起展示数据
marginal_kws ={'bins':15}, #箱数
size=9
)