對處理結果進行可視化

對處理結果進行可視化圖片效果對處理結果進行可視化爬蟲代碼對處理結果進行可視化#encoding=utf8#設置默認編碼importsys#編碼模塊frommatplotlibimportpyplotasplt#導入畫圖包，起別名叫pltimportmer#導入同級目錄下的mer包reload(sys)#重載sys.setdefaultencoding("utf8")#設置編碼為utf8draw=mer.draw#獲取plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#設置plt顯示的字體，字體必須是電腦中已有的，在C:\Windows\Fonts查看字體plt.rcParams['font.family']='sans-serif'#字體顯示的風格plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#坐標軸顯示負號爬蟲代碼對處理結果進行可視化foritemindraw:#循環(huán)列表ifitem[2]=='line':#獲取第三個元素判斷是不是'line'plt.figure()#新建一塊畫圖用來畫圖plt.title(u'合肥各地區(qū)在售房源總價對比')#畫布的標題plt.plot(item[0],item[1],ls='-.')#畫折線圖，并設置線形plt.xticks(rotation=90)#x軸的刻度旋轉90度plt.xlabel(u'地區(qū)')#x軸的名稱plt.ylabel(u'總價(萬)')#y軸的名稱爬蟲代碼對處理結果進行可視化elifitem[2]=='scatter':#獲取第三個元素判斷是不是'scatter'plt.figure()#新建一塊畫圖用來畫圖plt.title(u'合肥各地區(qū)均價')#畫布的標題plt.scatter(item[0],item[1],color='r')#畫散點圖，并設置點的顏色plt.xticks(rotation=90)#x軸的刻度旋轉90度forx,yinzip(item[0],item[1]):#循環(huán)每個點坐標plt.text(x,y,'%.2f'%y)#在每個點的坐標位置，添加注釋，內容是y值保留兩位數(shù)plt.xlabel(u'地區(qū)')#x軸的名稱plt.ylabel(u'單價(萬)')#y軸的名稱爬蟲代碼對處理結果進行可視化elifitem[2]=='bar':#獲取第三個元素判斷是不是'bar'plt.figure()#新建一塊畫圖用來畫圖plt.title(u'合肥二手房價最高的前十個小區(qū)')#畫布的標題plt.bar(item[0],item[1])#畫柱狀圖，并設置點的顏色plt.xticks(rotation=60)#x軸的刻度旋轉60度forx,yinzip(item[0],item[1]):#循環(huán)每個點坐標plt.text(x,y,'%.2f'%y)

#在每個點的坐標位置，添加注釋，內容是y值保留兩位數(shù)plt.xlabel(u'小區(qū)')#x軸的名稱