#餅圖，常與結構分析結合使用
import pandas
import numpy
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager
#導入數據
plot_pie=pandas.read_csv('D://Python projects//reference data//6.3//data.csv')
#計算每個品牌的用戶數,保留序列
result=plot_pie.groupby(
? ? ? ? by=['通信品牌'],
? ? ? ? as_index=False
? ? ? ? )['號碼'].agg({
? ? ? ? ? ? ? ? '用戶數':numpy.size})
#使用彈窗繪圖
%matplotlib qt
#設置長寬分辨率
plt.figure(figsize=(20,20),dpi=10)
#使用絕對路徑獲取字體的名稱的方法
fontname=font_manager.FontProperties(
? ? ? ? fname="C://Windows//Fonts//FZSTK.TTF")
#設置字體
font={
? ? ? 'family':fontname.get_name(),
? ? ? 'size':20}
matplotlib.rc('font',**font)
#設置橫軸與縱軸等長的餅圖
plt.axis('equal')
#繪制餅圖
plt.pie(
? ? ? ? result['用戶數'],
? ? ? ? labels=result['通信品牌'],
? ? ? ? autopct='%.2f%%')
#設置突出的部分
explode=(0.1,0.2,0.3)
plt.axis('equal')
plt.pie(
? ? ? ? result['用戶數'],
? ? ? ? labels=result['通信品牌'],
? ? ? ? autopct='%.2f%%')

#直方圖
import pandas
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
#設置字體
font={
? ? ? 'family':'SimHei',
? ? ? 'size':15}
matplotlib.rc('font',**font)
#導入數據
data_histogram=pandas.read_csv('D://Python projects//reference data//6.5//data.csv')
maincolor=(42/256,87/256,141/256,1)
#繪制初步直方圖
plt.hist(data_histogram.購買用戶數,
? ? ? ? ?color=maincolor)
plt.hist(data_histogram['購買用戶數'],
? ? ? ? ?color=maincolor)

#設置分組個數為30
plt.hist(data_histogram.購買用戶數,
? ? ? ? ?bins=(30),
? ? ? ? ?color=maincolor)

#繪制瀑布圖，即累計計算
plt.hist(data_histogram.購買用戶數,
? ? ? ? ?bins=(30),
? ? ? ? ?cumulative=True,
? ? ? ? ?color=maincolor)