数据和内容是《Python数据分析与挖掘实战》第3章中内容--贡献度分析
讲解怎样在图形中添加注释
1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df=pd.read_excel(r\'E:\siren\Python dataAnalyst\chapter3\demo\data\catering_dish_profit.xls\') 4 5 plt.rc(\'font\', family=\'STXihei\', size=10) 6 df[\'盈利\'].plot(kind=\'bar\') 7 plt.xticks([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],df[\'菜品名\']) 8 plt.xlabel(\'菜品名\') 9 plt.ylabel(\'盈利\') 10 11 p=1.0*df[\'盈利\'].cumsum()/df[\'盈利\'].sum() 12 p.plot(color=\'r\',secondary_y=True,style=\'-o\') 13 plt.annotate(p[6],xy=(6,p[6]),xytext=(6*0.9,p[6]*0.9),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=0.5"))
#图形中添加注释 plt.annotate(y,xy,xytext,arrowprops,facecolor,headlength,headwidth,width) #y:注释的内容; #xy:设置所要标注的位置坐标 #xytext:设置注释内容显示的起始位置 # arrowprops 用来设置箭头 # facecolor 设置箭头的颜色 # headlength 箭头的头的长度 # headwidth 箭头的宽度 # width 箭身的宽度
#关于pandas中plot命令总结 p.plot(color,style,secondary_y) #参数secondary_y:布尔值或序列，默认为True；解释：Whether to plot on the secondary y-axis If a list/tuple, which columns to plot on secondary y-axis
关于pandas中plot命令总结可以参照这篇文章：https://blog.csdn.net/u013084616/article/details/79064408