Python实现可视化（五）--一列多子图、直方图python实现子图、直方图

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我是靠谱客的博主无聊服饰，这篇文章主要介绍Python实现可视化（五）--一列多子图、直方图python实现子图、直方图，现在分享给大家，希望可以做个参考。

Python实现可视化（五）--一列多子图、直方图

python实现子图、直方图

python实现子图、直方图

已知：dataframe中各列分别为lkbh、jkdfx、jssj_sec、kssj_sec、

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lst_lkbh = list(df_order['lkbh'])

i = 1
fig = plt.figure(figsize=(9, 18))	# 开始画图
for lk in lst_lkbh:
    df_test = df[df['lkbh'] == lk]

for iindex in set(df_test['jkdfx']):
        df_sg1 = df_test[df_test['jkdfx'] == iindex]
        df_sg1 = df_sg1.sort_values(by='jssj_sec')
        
    i += 1
    if i <= 5:
        node = set(df_test['lkmc'])
        total_distance = list(df_test['kssj_sec'])
        bins = np.linspace(np.min(df_test['kssj_sec']), np.max(df_test['kssj_sec']), 60)	# 直方图参数

ax = fig.add_subplot(21, 1, i)	# 添加子图（分别对应行、列、第几个图）
        plt.hist(total_distance, bins, color='lightcoral', edgecolor='gray')	# 画直方图
        plt.xticks(range(0,86400,7200), labels=['0:00', '2:00', '4:00',  '6:00', '8:00', '10:00', '12:00',
                                                '14:00', '16:00', '18:00', '20:00', '22:00'])	# 限定x轴刻度

plt.ylabel('周期数')
        plt.title(node)
        plt.ylim(0, 25)
        plt.xlim(0, 86400)
        plt.tight_layout()	# tight_layout()函数可以调整子图之间的位置至默认最佳。

plt.show()

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lst_lkbh = list(df_order['lkbh'])

i = 1
fig = plt.figure(figsize=(9, 18))	# 开始画图
for lk in lst_lkbh:
    df_test = df[df['lkbh'] == lk]

    for iindex in set(df_test['jkdfx']):
        df_sg1 = df_test[df_test['jkdfx'] == iindex]
        df_sg1 = df_sg1.sort_values(by='jssj_sec')
        
    i += 1
    if i <= 5:
        node = set(df_test['lkmc'])
        total_distance = list(df_test['kssj_sec'])
        bins = np.linspace(np.min(df_test['kssj_sec']), np.max(df_test['kssj_sec']), 60)	# 直方图参数

        ax = fig.add_subplot(21, 1, i)	# 添加子图（分别对应行、列、第几个图）
        plt.hist(total_distance, bins, color='lightcoral', edgecolor='gray')	# 画直方图
        plt.xticks(range(0,86400,7200), labels=['0:00', '2:00', '4:00',  '6:00', '8:00', '10:00', '12:00',
                                                '14:00', '16:00', '18:00', '20:00', '22:00'])	# 限定x轴刻度

        plt.ylabel('周期数')
        plt.title(node)
        plt.ylim(0, 25)
        plt.xlim(0, 86400)
        plt.tight_layout()	# tight_layout()函数可以调整子图之间的位置至默认最佳。

plt.show()