数据可视化教程作业打卡-第二回：艺术画笔见乾坤

本文主要是介绍数据可视化教程作业打卡-第二回：艺术画笔见乾坤，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

教程链接

https://github.com/datawhalechina/fantastic-matplotlib

第二回：艺术画笔见乾坤

思考题

1. primitives 和 container的区别和联系是什么？
   primaitives是绘图元素；
   container是容器，存放绘图元素，自身也有一些属性；
2. 四个容器的联系和区别是么？他们分别控制一张图表的哪些要素？
   Figure：顶层级，用来容纳子 Axes，一组具体绘图元素和画布（canvas）。 画板。
   Axes：matplotlib宇宙的核心，容纳了大量元素用来构造一幅幅子图，一个figure可以由一个或多个子图组成。 子图。
   Axis：axes的下属层级，用于处理所有和坐标轴，网格有关的元素。 子图的坐标轴、网格
   Tick：axis的下属层级，用来处理所有和刻度有关的元素。 坐标轴的刻度。

绘图题

1. 使用提供的drug数据集，画出下面折线图。PA加粗标黄，其他为灰色。
   图标题和横纵坐标轴标题，以及线的文本暂不做要求。

# 数据导入代码
# 导入包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# 导入数据集并转成方便作图的格式
Dataset = pd.read_csv('data/Drugs.csv')
group = Dataset.groupby(['YYYY','State']).agg('sum').reset_index()
df = group.pivot(index='YYYY', columns='State', values='DrugReports').reset_index()
df

State	YYYY	KY	OH	PA	VA	WV
0	2010	10453	19707	19814	8685	2890
1	2011	10289	20330	19987	6749	3271
2	2012	10722	23145	19959	7831	3376
3	2013	11148	26846	20409	11675	4046
4	2014	11081	30860	24904	9037	3280
5	2015	9865	37127	25651	8810	2571
6	2016	9093	42470	26164	10195	2548
7	2017	9394	46104	27894	10448	1614

# fig = plt.figure()
# ax = fig.add_subplot(111)

#上面两行更简洁的替代方法，获取到fig，以后可以做figure级别的调用，如fig.savefig('yourfilename.png')
fig, ax = plt.subplots()

colors = ['grey', 'grey', 'orange', 'grey', 'grey']
lws = [2, 2, 4, 2, 2]
ax.set_title(label="Evolution of PA vs other states", loc='left', color='orange')
ax.set_ylabel('DrugReports')
ax.grid()
for col, color, lw in zip(df.columns[1:], colors, lws):
    ax.plot(df['YYYY'], df[col], color=color, lw=lw)
    ax.annotate(col, (2017, df[col].iloc[-1]), fontsize=6)

2.分别用一组长方形柱和填充面积的方式模仿画出下图，函数 y = -1 * (x - 2) * (x - 8) +10 在区间[2,9]的积分面积

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = -1 * (x -2) * (x - 8) + 10
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)

ax1.set_ylim(0, 20)
ax1.set_xticks(range(0, 12, 2))
ax1.plot(x, y, color='red')

ax2.set_ylim(0, 20)
ax2.set_xticks(range(0, 12, 2))
ax2.plot(x, y, color='red')

ax1.bar(x[20:], y[20:], alpha=0.5, width=0.04, color='grey', lw=0.05)
ax2.bar(x[20:], y[20:], alpha=0.5, width=0.1, color='grey', lw=0.05)

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