MATPLOTLIB
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Lấy tổng lợi nhuận các tháng và biểu diễn đồ thị đường thẳng với thuộc tính Style bằng Python

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách lấy tổng lợi nhuận các tháng và biểu diễn nó dưới dạng đồ thị đường thẳng với các thuộc tính style cụ thể sử dụng thư viện Matplotlib và Pandas. Bài tập này giúp bạn làm quen với cách trực quan hóa dữ liệu bằng đồ thị và tùy chỉnh đồ thị với các thuộc tính.

Biểu đồ đường được tạo phải bao gồm các thuộc tính Kiểu sau: –

  • Kiểu đường chấm và màu đường kẻ phải có màu đỏ
  • Hiển thị chú giải ở vị trí phía dưới bên phải.
  • Tên nhãn X = Số tháng
  • Tên nhãn Y = Số đơn vị đã bán
  • Thêm điểm đánh dấu vòng tròn.
  • Màu đánh dấu dòng khi đọc
  • Chiều rộng dòng phải là 3

Biểu đồ đường kẻ sẽ trông như thế này.

anh30 jpg

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Đầu tiên, hãy import thư viện Pandas để làm việc với dữ liệu và thư viện Matplotlib để vẽ đồ thị.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Bước 2: Đọc dữ liệu từ file CSV

Tiếp theo sử dụng hàm pd.read_csv() để đọc dữ liệu từ file CSV và lưu nó vào một DataFrame.

df = pd.read_csv("sales_data.csv")

Bước 3: Trích xuất dữ liệu lợi nhuận và tháng từ DataFrame

Sau đó sử dụng phương thức .tolist() để chuyển cột dữ liệu thành danh sách.

profitList = df['total_profit'].tolist()
monthList = df['month_number'].tolist()

Bước 4: Vẽ đồ thị với tùy chỉnh style

Mình sử dụng hàm plt.plot() để vẽ đồ thị dạng đường và tùy chỉnh các thuộc tính style như màu sắc, đường kẻ, điểm đánh dấu, chú giải và tiêu đề.

plt.plot(monthList, profitList, label='Dữ liệu lợi nhuận hàng tháng năm trước',
         color='r', marker='o', markerfacecolor='k',
         linestyle='--', linewidth=3)

plt.xlabel('Số tháng')
plt.ylabel('Lợi nhuận trong đô la')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Dữ liệu doanh số của công ty năm trước')
plt.xticks(monthList)
plt.yticks([100000, 200000, 300000, 400000, 500000])
plt.show()

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình và đảm bảo rằng bạn đã có file CSV "sales_data.csv" trong cùng thư mục với mã nguồn của bạn, bạn sẽ nhận được đồ thị đường thẳng với các thuộc tính style như sau:

anh30 jpg

Chúc mừng bạn đã thành công lấy tổng lợi nhuận hàng tháng và biểu diễn nó bằng đồ thị đường thẳng với các thuộc tính style sử dụng Matplotlib và Pandas. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc tùy chỉnh đồ thị và trực quan hóa thông tin bằng đồ thị. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá Matplotlib và Pandas trong Python!

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Sử dụng Unittest Subtest trong Python

Sử dụng Unittest Subtest trong Python

Sử dụng Unittest Coverage trong Python

Sử dụng Unittest Coverage trong Python

Phương thức Mock Requests trong Python

Phương thức Mock Requests trong Python

Phương thức Stubs trong Python

Phương thức Stubs trong Python

Phương thức assertTrue() trong Python

Phương thức assertTrue() trong Python

Phương thức assertIsInstance() trong Python

Phương thức assertIsInstance() trong Python

Phương thức assertIsNone() trong Python

Phương thức assertIsNone() trong Python

Phương thức assertAlmostEqual() trong Python

Phương thức assertAlmostEqual() trong Python

Phương thức assertEqual trong Python

Phương thức assertEqual trong Python

Các phương thức Assert trong Python Unittest

Các phương thức Assert trong Python Unittest

Organizing Code & Running Unittest trong Python

Organizing Code & Running Unittest trong Python

Sử dụng patch() trong unittest của Python

Sử dụng patch() trong unittest của Python

Sử dụng Mock trong Unittest của Python

Sử dụng Mock trong Unittest của Python

Phương thức assertIn() trong Python

Phương thức assertIn() trong Python

Sử dụng Test Fixtures trong Python

Sử dụng Test Fixtures trong Python

Tìm hiểu cách sử dụng unittest trong Python

Tìm hiểu cách sử dụng unittest trong Python

Cách sử dụng hàm hstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm hstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm vstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm vstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm stack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm stack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Top