使用Python绘制图表大全总结
在使用Python绘制图表前，我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib。
Numpy是Python开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身数据结构要高效；matplotlib是一个Python的图像框架，使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似。
下面我通过一些简单的代码介绍如何使用 Python绘图。
一、图形绘制
直方图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp mu=100 sigma=20 x=mu+sigma*np.random.randn(20000)# 样本数量 plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化 plt.show()
条形图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp y=[20,10,30,25,15] index=np.arange(5) plt.bar(left=index,height=y,color='green',width=0.5) plt.show()
折线图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.linspace(-10,10,100) y=x**3 plt.plot(x,y,linestyle='--',color='green',marker='<') plt.show()
散点图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.random.randn(1000) y=x+np.random.randn(1000)*0.5 plt.scatter(x,y,s=5,marker='<')# s表示面积，marker表示图形 plt.show()
饼状图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp labels='A','B','C','D' fracs=[15,30,45,10] plt.axes(aspect=1)#使x y轴比例相同 explode=[0,0.05,0,0]# 突出某一部分区域 plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显示百分比 plt.show()
箱形图
主要用于显示数据的分散情况。图形分为上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘。外面的点时异常值
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp np.random.seed(100) data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1) labels=['A','B','C','D'] plt.boxplot(data,labels=labels) plt.show()
二、图像的调整
1、23种点形状
"."point","pixel"o"circle"v"triangle_down "^"triangle_up"<"triangle_left">"triangle_right"1"tri_down "2"tri_up"3"tri_left"4"tri_right"8"octagon "s"square"p"pentagon"*"star"h"hexagon1"H"hexagon2 "+"plus"x"x"D"diamond"d"thin_diamond
2、8种內建默认颜色的缩写
b:blueg:greenr:redc:cyan m:magentay:yellowk:blackw:white
3、4种线性
- 实线 --虚线 -.点划线 ：点线
4、一张图上绘制子图
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.arange(1,100) plt.subplot(221)#2行2列第1个图 plt.plot(x,x) plt.subplot(222) plt.plot(x,-x) plt.subplot(223) plt.plot(x,x*x) plt.subplot(224) plt.plot(x,np.log(x)) plt.show()
5、生成网格
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp y=np.arange(1,5) plt.plot(y,y*2) plt.grid(True,color='g',linestyle='--',linewidth='1') plt.show()
6、生成图例
importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp x=np.arange(1,11,1) plt.plot(x,x*2) plt.plot(x,x*3) plt.plot(x,x*4) plt.legend(['Normal','Fast','Faster']) plt.show()
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
使用Python导出Excel图表以及导出为图片的方法
本篇讲下如何使用纯python代码将excel 中的图表导出为图片.这里需要使用的模块有win32com.pythoncom模块. 网上经查询有人已经写好的模块pyxlchart,具体代码如下: from win32com.client import Dispatch import os import pythoncom class Pyxlchart(object): """ This class exports charts in an Excel Spreadsheet
-
Python使用plotly绘制数据图表的方法
导语:使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态 html 页面结果展示. 不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历,压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图,但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示.本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态html页面方便结果展示. Plotly简介 Plotly是一款使用JavaScript开发的制图工具,提供了与主流数据分析语言交互的API(如:Pyt
-
python实现数据图表
平时压力测试,生成一些数据后分析,直接看 log 不是很直观,前段时间看到公司同事分享了一个绘制图表python 模块 : plotly, 觉得很实用,利用周末时间熟悉下. plotly plotly 主页 : https://plot.ly/python/ 安装 在 ubuntu 环境下,安装 plotly 很简单 python 版本2.7+ $ sudo pip install plotly 绘图 在 plotly 网站注册后,可以直接将生成的图片保存到网站上,便于共享保存. 这里使用离线的
-
使用python绘制常用的图表
本文介绍如果使用python汇总常用的图表,与Excel的点选操作相比,用python绘制图表显得比较比较繁琐,尤其提现在对原始数据的处理上.但两者在绘制图表过程中的思路大致相同,Excel中能完成的工作python大多也能做到.为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程,我们在汇总图表的代码中进行注解,说明每一行代码的具体作用.并在文章的最后给出了自定义字体和图表配色的对应表. 准备工作 import numpy as np import pandas as pd #导入图表库以进行图表绘
-
使用Python绘制图表大全总结
在使用Python绘制图表前,我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib. Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身数据结构要高效:matplotlib是一个Python的图像框架,使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似. 下面我通过一些简单的代码介绍如何使用 Python绘图. 一.图形绘制 直方图 importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp mu=100 sigma=2
-
Python干货：分享Python绘制六种可视化图表
可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 01. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集大起来,比如下面我们的示例,有100个点,所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线. 这里我绘制三条线,只
-
基于python plotly交互式图表大全
plotly可以制作交互式图表,直接上代码: import plotly.offline as py from plotly.graph_objs import Scatter, Layout import plotly.graph_objs as go py.init_notebook_mode(connected=True) import pandas as pd import numpy as np In [412]: #读取数据 df=pd.read_csv('seaborn.csv',
-
如何用Python绘制棒棒糖图表
大家好,我是小F- 条形图在数据可视化里,是一个经常被使用到的图表. 虽然很好用,也还是存在着缺陷呢.比如条形图条目太多时,会显得臃肿,不够直观. 棒棒糖图表则是对条形图的改进,以一种小清新的设计,清晰明了表达了我们的数据. 下面小F就给大家介绍一下,如何使用Python绘制棒棒糖图表. 使用到的是我国1949到2019年,历年的出生人口数据,数据来源国家统计局. 首先读取一下数据. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取
-
Python利用Matplotlib绘制图表详解
目录 前言 折线图绘制与显示 绘制数学函数图像 散点图绘制 绘制柱状图 绘制直方图 饼图 前言 Matplotlib 是 Python 中类似 MATLAB 的绘图工具,如果您熟悉 MATLAB,那么可以很快的熟悉它. Matplotlib 提供了一套面向对象绘图的 API,它可以轻松地配合 Python GUI 工具包(比如 PyQt,WxPython.Tkinter)在应用程序中嵌入图形.与此同时,它也支持以脚本的形式在 Python.IPython Shell.Jupyter Notebo
-
如何利用 Python 绘制动态可视化图表
目录 一.安装相关的模块 二.gif和matplotlib的结合 三.gif和plotly的结合 四.matplotlib多子图动态可视化 五.动态气泡图 一.安装相关的模块 首先第一步的话我们需要安装相关的模块,通过pip命令来安装 pip install gif 另外由于gif模块之后会被当做是装饰器放在绘制可视化图表的函数上,主要我们依赖的还是Python当中绘制可视化图表的matplotlib.plotly.以及altair这些模块,因此我们还需要下面这几个库 pip install "
-
Python matplotlib plotly绘制图表详解
目录 一.整理数据 二.折线图 三.散点图 四.饼图 五.柱形图 六.点图(设置多个go对象) 七.2D密度图 八.简单3D图 一.整理数据 以300部电影作为数据源 import pandas as pd cnboo=pd.read_excel("cnboNPPD1.xls") cnboo import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl from matplotlib import pyplot as
-
一文教会你用Python绘制动态可视化图表
目录 前言 安装模块 可视化动态图 太阳图 指针图 桑基图 平行坐标图 总结 前言 对数据科学家来说,讲故事是一个至关重要的技能.为了表达我们的思想并且说服别人,我们需要有效的沟通.而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具. 本文将介绍5种非传统的可视化技术,可让你的数据故事更漂亮和更有效.这里将使用Python的Plotly图形库,让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表. 安装模块 如果你还没安装 Plotly,只需在你的终端运行以下命令即可完成安装: pip install plotl
-
Python使用pyecharts控件绘制图表
目录 一.Echarts简介 1.特性 2.相关资源: 二.使用 1.柱状图-Bar 2.饼图-Pie 3.箱体图-Boxplot 4.折线图-Line 5.雷达图-Rader 6.散点图-scatter 7.图表布局 Grid 总结 一.Echarts简介 Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可.而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理.当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了. 分v0.5.x