Jupyter 数据挖掘 MLP数据可视化实现
（1）今有2018年1月1日—15日的猪肉价格和牛肉价格的数据，它们存在于一个Excel表格中，如下表所示。将其读入Python中并用一个数据框变量df保存。
（2）分别绘制1月1日—10日的猪肉价格和牛肉价格走势图。
（3）在同一个figure界面中，用一个2×1的子图分别绘制2018年1月前半个月的猪肉价格和牛肉价格走势图。
（1）
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt path='#数据.xlsx' df=pd.read_excel(path) df
（2）绘制1月1日—10日的猪肉价格走势图
x1 = df[['日期']].values[:,0]
y1 = df[["猪肉价格"]].values[:,0]
plt.figure(figsize=(25,22))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.title("猪肉价格走势图",fontsize=20)
plt.xlabel("日期",fontsize=20)
plt.ylabel("猪肉价格",fontsize=20)
plt.xticks(rotation=45)
plt.plot(x1,y1,'r')
绘制1月1日—10日的牛肉价格走势图
x1 = df[['日期']].values[:,0]
y1 = df[["牛肉价格"]].values[:,0]
plt.figure(figsize=(25,22))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.title("牛肉价格走势图",fontsize=20)
plt.xlabel("日期",fontsize=20)
plt.ylabel("牛肉价格",fontsize=20)
plt.xticks(rotation=45)
plt.plot(x1,y1,'b')
（3）绘制2018年1月前半个月的猪肉价格和牛肉价格走势图
plt.figure(1)
plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'
plt.plot(x,y1,'r*--')
plt.plot(x,y2,'b*--')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.title('猪肉价格和牛肉价格走势图')
plt.legend(['猪肉价格','牛肉价格'])
