Python Matplotlib数据可视化模块使用详解
目录
- 前言
- 1 matplotlib 开发环境搭建
- 2 绘制基础
- 2.1 绘制直线
- 2.2 绘制折线
- 2.3 设置标签文字和线条粗细
- 2.4 绘制一元二次方程的曲线 y=x^2
- 2.5 绘制正弦曲线和余弦曲线
- 3 绘制散点图
- 4 绘制柱状图
- 5 绘制饼状图
- 6 绘制直方图
- 7 绘制等高线图
- 8 绘制三维图
- 总结
本文主要介绍python 数据可视化模块 Matplotlib,并试图对其进行一个详尽的介绍。
通过阅读本文,你可以:
- 了解什么是 Matplotlib
- 掌握如何用 Matplotlib 绘制各种图形(柱状图、饼状图、直方图等)
- 掌握如何定制图形的颜色和样式
- 掌握如何用 Matplotlib 绘制三维图
前言
为了将数据变成所有人都喜欢的图形,就需要使用本文要介绍的数据可视化库Matplotlib。当然,还有很多类似的程序库。但 Matplotlib 的功能更强大,而且可以很容易与Numpy、Pandas 等程序库结合在一起使用。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。学习 Matplotlib,可让数据可视化,更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib 是 Python的库,又是开发中常用的库。
1 matplotlib 开发环境搭建
如果使用的是 Anaconda Python 开 发 环 境 , 那 么Matplotlib 已 经 被 集 成 进Anaconda,并不需要单独安装。
如果使用的是标准的Python 开发环境,可以使用下面的命令安装 Matplotlib,语法格式如下:
pip install matplotlib
如果要了解 Matplotlib 更详细的情况,请访问官方网站。网址如下:https://matplotlib.org。
安装完 Matplotlib 后,可以测试一下 Matplotlib 是否安装成功。进入 Python 的环境使用下面的语句导入 matplotlib.pyplot 模块。如果不出错,就说明 Matplotlib 已经安装成功了。
import matplotlib.pyplot as plt
2 绘制基础
在使用 Matplotlib 绘制图形时,其中有两个最为常用的场景。一个是画点,一个是画线。
pyplot 基本方法的使用如下。
2.1 绘制直线
在使用 Matplotlib 绘制线性图时,其中最简单的是绘制线图。在下面的实例代码中,使用 Matplotlib 绘制了一个简单的直线。具体实现过程如下:
- 导入模块 pyplot,并给它指定别名 plt,以免反复输入 pyplot。在模块 pyplot中包含很多用于生产图表的函数。
- 将绘制的直线坐标传递给函数 plot()。
- 通过函数 plt.show()打开 Matplotlib 查看器,显示绘制的图形。
【示例 1】使用 matplotlib 根据两点绘制一条线
import matplotlib.pyplot as plt #将(0,1)点和(2,4)连起来 plt.plot([0,2],[1,4]) plt.show()
2.2 绘制折线
在上述的实例代码中,使用两个坐标绘制一条直线,接下来使用平方数序列 1、4、9、16 和 25 来绘制一个折线图。
【示例 2】使用 matplotlib 绘制折线图
import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] squares=[1,4,9,16,25] plt.plot(x,squares) plt.show()
2.3 设置标签文字和线条粗细
在上面的实例直线结果不够完美,开发者可以绘制的线条样式进行灵活设置。例如:可以设置线条的粗细、设置文字等。
【示例 3】使用 matplotlib 绘制折线图并设置样
import matplotlib.pyplot as plt datas=[1,2,3,4,5] squares=[1,4,9,16,25] plt.plot(datas,squares,linewidth=5) #设置线条宽度#设置图标标题,并在坐标轴上添加标签plt.title('Numbers',fontsize=24) plt.xlabel('datas',fontsize=14) plt.ylabel('squares',fontsize=14) plt.show()
Matplotlib 默认情况不支持中文,可以使用以下简单的方法来解决:
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
【示例 4】解决标签、标题中的中文问题
import matplotlib.pyplot as plt datas=[1,2,3,4,5] squares=[1,4,9,16,25] plt.plot(datas,squares,linewidth=5) #设置线条宽度#设置中文乱码问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #设置图标标题,并在坐标轴上添加标签 plt.title('标题设置',fontsize=24) plt.xlabel('x 轴',fontsize=14) plt.ylabel('y 轴',fontsize=14) plt.show()
2.4 绘制一元二次方程的曲线 y=x^2
Matplotlib 有很多函数用于绘制各种图形,其中 plot 函数用于曲线,需要将 200 个点的x 坐标和 Y 坐标分别以序列的形式传入 plot 函数,然后调用 show 函数显示绘制的图形。一元二次方程的曲线。
【示例 5】使用 matplotlib 绘制一元二次方程曲线
import matplotlib.pyplot as plt #200 个点的 x 坐标 x=range(-100,100) #生成 y 点的坐标 y=[i**2 for i in x ] #绘制一元二次曲线 plt.plot(x,y) #调用 savefig 将一元二次曲线保存为 result.jpg #plt.savefig('result.jpg') #如果直接写成 plt.savefig('cos') 会生成 cos.png plt.show()
2.5 绘制正弦曲线和余弦曲线
使用 plt 函数绘制任何曲线的第一步都是生成若干个坐标点(x,y),理论上坐标点是越多越好。本例取 0 到 10 之间 100 个等差数作为 x 的坐标,然后将这 100 个 x 坐标值一起传入 Numpy 的 sin 和 cos 函数,就会得到 100 个 y 坐标值,最后就可以使用 plot 函数绘制正弦曲线和余弦曲线。
【示例 6】使用 matplotlib 绘制正弦曲线和余弦曲线
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #生成 x 的坐标(0-10 的 100 个等差数列) x=np.linspace(0,10,100) sin_y=np.sin(x) #绘制正弦曲线 plt.plot(x,sin_y) #绘制余弦曲线 cos_y=np.cos(x) plt.plot(x,cos_y) plt.show()
上面的示例可以看到,调用两次 plot 函数,会将 sin 和 cos 曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用 subplot()函数将画布分区。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #将画布分为区域,将图画到画布的指定区域 x=np.linspace(1,10,100) #将画布分为 2 行 2 列,将图画到画布的 1 区域 plt.subplot(2,2,1) plt.plot(x,np.sin(x)) plt.subplot(2,2,3) plt.plot(x,np.cos(x)) plt.show()
3 绘制散点图
使用 scatter 函数可以绘制随机点,该函数需要接收 x坐标和 y 坐标的序列。
【示例 8】使用 matplotlib 绘制 sin()函数的散点图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #画散点图 x=np.linspace(0,10,100) #生成 0 到 10 中 100 个等差数 plt.scatter(x,np.sin(x)) plt.show()
【示例 9】绘制 10 种大小 100 种颜色的散点图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 画 10 种大小, 100 种颜色的散点图 np.random.seed(0) x=np.random.rand(100) y=np.random.rand(100) colors=np.random.rand(100) size=np.random.rand(100)*1000 plt.scatter(x,y,c=colors,s=size,alpha=0.7) plt.show()
作为线性图的替代,可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用如表 2-2 格式化字符。
颜色的缩写如下:
【示例 10】绘制不同种类不同颜色的线
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #不同种类不同颜色的线 x=np.linspace(0,10,100) plt.plot(x,x+0,'-g') #实线 绿色 plt.plot(x,x+1,'--c') #虚线 浅蓝色 plt.plot(x,x+2,'-.k') #点划线 黑色 plt.plot(x,x+3,'-r') #实线 红色 plt.plot(x,x+4,'o') #点 默认是蓝色 plt.plot(x,x+5,'x') #叉叉 默认是蓝色 plt.plot(x,x+6,'d') #砖石 红色 plt.show()
【示例 11】添加图例
#不同种类不同颜色的线并添加图例 x=np.linspace(0,10,100) plt.plot(x,x+0,'-g',label='-g') #实线 绿色 plt.plot(x,x+1,'--c',label='--c') #虚线 浅蓝色 plt.plot(x,x+2,'-.k',label='-.k') #点划线 黑色 plt.plot(x,x+3,'-r',label='-r') #实线 红色 plt.plot(x,x+4,'o',label='o') #点 默认是蓝色 plt.plot(x,x+5,'x',label='x') #叉叉 默认是蓝色 plt.plot(x,x+6,'dr',label='dr') #砖石 红色 #添加图例右下角 lower right 左上角 upper left 边框 透明度 阴影 边框宽度 plt.legend(loc='lower right',fancybox=True,framealpha=1,shadow=True,borderpad=1) plt.show()
4 绘制柱状图
使用 bar 函数可以绘制柱状图。柱状图需要水平的x 坐标值,以及每一个 x 坐标值对应的 y 坐标值,从而形成柱状的图。柱状图主要用来纵向对比和横向对比的。例如,根据年份对销售收据进行纵向对比,x 坐标值就表示年份,y 坐标值表示销售数据。
【示例 12】使用 bar()绘制柱状图,并设置柱的宽度
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=[1980,1985,1990,1995] x_labels=['1980 年','1985 年','1990 年','1995 年'] y=[1000,3000,4000,5000] plt.bar(x,y,width=3) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.xticks(x,x_labels) plt.xlabel('年份') plt.ylabel('销量') plt.title('根据年份销量对比图') plt.show()
需要注意的是 bar 函数的宽度并不是像素宽度。bar 函数会根据二维坐标系的尺寸,以及 x 坐标值的多少,自动确定每一个柱的宽度,而 width 指定的宽度就是这个标准柱宽度的倍数。该参数值可以是浮点数,如 0.5,表示柱的宽度是标准宽度的 0.5 倍。
【示例 13】使用 bar()和 barh()函数绘制柱状图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) x=np.arange(5) y=np.random.randint(-5,5,5) print(x,y) # 将画布分隔成一行两列 plt.subplot(1,2,1) #在第一列中画图 v_bar=plt.bar(x,y) #在第一列的画布中 0 位置画一条蓝线 plt.axhline(0,color='blue',linewidth=2) plt.subplot(1,2,2) #barh 将 y 和 x 轴对换 竖着方向为 x 轴 h_bar=plt.barh(x,y,color='red') #在第二列的画布中 0 位置处画蓝色的线 plt.axvline(0,color='red',linewidth=2) plt.show()
【示例 14】对柱状图的部分柱状设置颜色
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) x=np.arange(5) y=np.random.randint(-5,5,5) v_bar=plt.bar(x,y,color='lightblue') for bar,height in zip(v_bar,y): if height<0: bar.set(edgecolor='darkred',color='lightgreen',linewidth=3) plt.show()
【示例 15】使用 bar()绘制三天中三部电影的票房变化
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #三天中三部电影的票房变化 real_names=['千与千寻','玩具总动员 4','黑衣人:全球追缉'] real_num1=[5453,7548,6543] real_num2=[1840,4013,3421] real_num3=[1080,1673,2342] #生成 x 第 1 天 第 2 天 第 3 天 x=np.arange(len(real_names)) x_label=['第{}天'.format(i+1) for i in range(len(real_names))] #绘制柱状图#设置柱的宽度 width=0.3 plt.bar(x,real_num1,color='g',width=width,label=real_names[0]) plt.bar([i+width for i in x],real_num2,color='b',width=width,label=real_names[1]) plt.bar([i+2*width for i in x],real_num3,color='r',width=width,label=real_names[2]) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 #修改 x 坐标 plt.xticks([i+width for i in x],x_label) #添加图例plt.legend() #添加标题 plt.title('3 天的票房数') plt.show()
5 绘制饼状图
pie 函数可以绘制饼状图,饼图主要是用来呈现比例的。只要传入比例数据即可。
【示例 16】绘制饼状图
#导入模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #准备男、女的人数及比例 man=71351 woman=68187 man_perc=man/(woman+man) woman_perc=woman/(woman+man) #添加名称 labels=['男','女'] #添加颜色 colors=['blue','red'] #绘制饼状图 pie plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 # labels 名称 colors:颜色,explode=分裂 autopct 显示百分比 paches,texts,autotexts=plt.pie([man_perc,woman_perc],labels=labels,colors=colors,explode=(0,0.05),autopct='%0.1f%%') #设置饼状图中的字体颜色 for text in autotexts: text.set_color('white') #设置字体大小 for text in texts+autotexts: text.set_fontsize(20) plt.show()
6 绘制直方图
直方图与柱状图的分格类似,都是由若干个柱组成,但直方图和柱状图的含义却有很大的差异。直方图
是用来观察分布状态的,而柱状图是用来看每一个 X 坐标对应的 Y 的值的。也就是说,直方图关注的是分布,并不关心具体的某个值,而柱状图关心的是具体的某个值。使用 hist函数绘制直方图。
【示例 17】绘制直方图
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #频次直方图,均匀分布 #正太分布 x=np.random.randn(1000) #画正太分布图 # plt.hist(x) plt.hist(x,bins=100) #装箱的操作,将 10 个柱装到一起及修改柱的宽度 plt.show()
【示例 18】同一画布绘制三个直方图
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #几个直方图画到一个画布中,第一个参数期望 第二个均值 x1=np.random.normal(0,0.8,1000) x2=np.random.normal(-2,1,1000) x3=np.random.normal(3,2,1000) #参数分别是 bins:装箱,alpha:透明度 kwargs=dict(bins=100,alpha=0.4) plt.hist(x1,**kwargs) plt.hist(x2,**kwargs) plt.hist(x3,**kwargs) plt.show()
7 绘制等高线图
【 示例 19 】使用matplotlib 绘制等高线图
#导入模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-10,10,100) y=np.linspace(-10,10,100) #计算 x 和 y 的相交点 a X,Y=np.meshgrid(x,y) # 计算 Z 的坐标 Z=np.sqrt(X**2+Y**2) plt.contourf(X,Y,Z) plt.contour(X,Y,Z) # 颜色越深表示值越小,中间的黑色表示 z=0. plt.show()
8 绘制三维图
使用 pyplot 包和 Matplotlib 绘制三维图。
【示例 20】使用 Matplotlib 绘制三维图
import matplotlib.pyplot as plt #导入 3D 包 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #创建 X、Y、Z 坐标 X=[1,1,2,2] Y=[3,4,4,3] Z=[1,100,1,1] fig = plt.figure() # 创建了一个 Axes3D 的子图放到 figure 画布里面 ax = Axes3D(fig) ax.plot_trisurf(X, Y, Z) plt.show()
总结
以上就是我对数据可视化模块 Matplotlib知识点的详细介绍。
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