matplotlib绘制火柴杆图之基本配置——万能模板案例

  

   

    

     

    
    

     

      import pandas as pd
     
    
   

    

     

    
    

     

      import numpy as np
     
    
   

    

     

    
    

     

      import pymysql
     
    
   

    

     

    
    

     

      import matplotlib.pyplot as plt
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']     #显示中文
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False       #正常显示负号
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password='root',database='mydb')
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 查询每个省份 实际物流天数 和 预计物流天数 的差的 平均值
     
    
   

    

     

    
    

     

      sql = "SELECT CUST_PROV,avg(datediff(DELIVER_DATE,ORDER_DATE)-DELIVER_DAYS) as DATE_DIFF FROM orders WHERE FY=2019 GROUP BY CUST_PROV"
     
    
   

    

     

    
    

     

      df = pd.read_sql_query(sql,db)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.figure(figsize=(15,7))       #设置图形大小
     
    
   

    

     

    
    

     

      label = "平均延迟天数"
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      X = df.CUST_PROV
     
    
   

    

     

    
    

     

      Y = df.DATE_DIFF
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      markerline, stemlines, baseline = plt.stem(X, Y, label=label, 
     
    
   

    

     

    
    

     

                                                bottom=-0.2,  # 基线
     
    
   

    

     

    
    

     

                                                )
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 设置属性
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.setp(markerline, color='red', marker='o',ms=8)  # marker点：火柴头 ms=markersize
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.setp(stemlines, color='#FF9900', lw=3, ls=':' )    # 火柴杆 lw=linewidth
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.setp(baseline, color='g', linewidth=2, ls='-')   # 基准线 ls=linestyle
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.xlabel('省市自治区')
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.ylabel('平均延迟天数')
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.title('2019年各省市平均延迟天数')
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.legend()
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.show()
     
    
  
 

通过获取物流数据进行计算，我们需要可视化出每个地区的物流延迟天数，有利于我们加强对不同地区的物流进行整改，进一步促进智慧物流的形成。

每文一语

沉思不如实践

文章来源: wxw-123.blog.csdn.net，作者：王小王-123，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：wxw-123.blog.csdn.net/article/details/124063394