Python matplotlib seaborn绘图教程详解
目录
- 一、seaborn概述
- 二、数据整理
- 01折线图
- 02柱形图
- 03直方图
- 三、绘图
- 01设定调色盘
- 02柱状图
- 03技术图
- 04点图
- 05箱型图
- 06小提琴图
一、seaborn概述
Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图。详情请查阅官网:seaborn
二、数据整理
import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd from datetime import datetime,timedelta %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 from datetime import datetime
films=['穿过寒冬拥抱你','反贪风暴5:最终章','李茂扮太子','误杀2','以年为单位的恋爱','黑客帝国:矩阵重启','雄狮少年','魔法满屋','汪汪队立大功大电影','爱情神话'] regions=['中国','英国','澳大利亚','美国','美国','中国','英国','澳大利亚','美国','美国'] bos=['61,181','44,303','42,439','22,984','13,979','61,181','44,303','41,439','20,984','19,979'] persons=['31','23','56','17','9','31','23','56','17','9'] prices=['51','43','56','57','49','51','43','56','57','49'] showdate=['2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05','2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05'] ftypes=['剧情','动作','喜剧','剧情','剧情','爱情','动作','动画','动画','动画'] points=['8.1','9.0','7.9','6.7','3.8','8.1','9.0','7.9','6.7','3.8'] filmdescript={ 'ftypes':ftypes, 'bos':bos, 'prices':prices, 'persons':persons, 'regions':regions, 'showdate':showdate, 'points':points }
import numpy as np import pandas as pd cnbo2021top5=pd.DataFrame(filmdescript,index=films) cnbo2021top5[['prices','persons']]=cnbo2021top5[['prices','persons']].astype(int) cnbo2021top5['bos']=cnbo2021top5['bos'].str.replace(',','').astype(int) cnbo2021top5['showdate']=cnbo2021top5['showdate'].astype('datetime64') cnbo2021top5['points']=cnbo2021top5['points'].apply(lambda x:float(x) if x!='' else 0)
cnbo2021top5
# 常用调色盘 r_hex = '#dc2624' # red, RGB = 220,38,36 dt_hex = '#2b4750' # dark teal, RGB = 43,71,80 tl_hex = '#45a0a2' # teal, RGB = 69,160,162 r1_hex = '#e87a59' # red, RGB = 232,122,89 tl1_hex = '#7dcaa9' # teal, RGB = 125,202,169 g_hex = '#649E7D' # green, RGB = 100,158,125 o_hex = '#dc8018' # orange, RGB = 220,128,24 tn_hex = '#C89F91' # tan, RGB = 200,159,145 g50_hex = '#6c6d6c' # grey-50, RGB = 108,109,108 bg_hex = '#4f6268' # blue grey, RGB = 79,98,104 g25_hex = '#c7cccf' # grey-25, RGB = 199,204,207
color=['#dc2624' ,'#2b4750','#45a0a2','#e87a59','#7dcaa9','#649E7D','#dc8018','#C89F91','#6c6d6c','#4f6268','#c7cccf'] sns.set_palette(color)
01 折线图
def sinplot(flip=1): x = np.linspace(0, 14, 100) for i in range(1, 7): plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip) sinplot() # 对两种画图进行比较 fig = plt.figure() sns.set() sinplot()
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 plt.figure(figsize=(14,8)) plt.title("中国电影票房2021top10") plt.xlabel("电影名称") plt.ylabel("电影票房") sns.lineplot(data=cnbo2021top5[['bos']]) plt.xticks(rotation=45)
02 柱形图
cnbo2021top5ftgb=cnbo2021top5.groupby(['ftypes'])['bos','persons','prices','points'].mean() cnbo2021top5ftgb=cnbo2021top5ftgb.reset_index().replace() cnbo2021top5ftgb
### 02 条形图 plt.figure(figsize=(14,8)) plt.title("中国电影票房2021top10") sns.barplot(x=cnbo2021top5ftgb['ftypes'],y=cnbo2021top5ftgb['persons']) plt.xlabel("电影类型") plt.ylabel("场均人次") plt.xticks(rotation=45) plt.show()
03 直方图
### 03 直方图 plt.figure(figsize=(14,8)) plt.title("中国电影票房2021top10") sns.histplot(x=cnbo2021top5['bos'],bins=15) # x=cnbo2021top5ftgb['ftypes'],y=cnbo2021top5ftgb['persons'] plt.xlabel("电影类型") plt.ylabel("场均人次") plt.xticks(rotation=45) plt.show()
三、绘图
上面的数据只有十部电影,而下面的数据是我整理出来的电影数据:
import pandas as pd cnboo=pd.read_excel("cnboNPPD1.xlsx") cnboo
01 设定调色盘
# 设定调色盘 sns.set_palette(color) sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) # 表示11种颜色
02 柱状图
sns.set_palette(color) sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) plt.figure(figsize=(25,20)) plt.title('电影票房') plt.xticks(rotation=45) sns.barplot(x='TYPE', y='PRICE', hue='TYPE', data=cnboo)
03 技术图
sns.set_palette(color) sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) plt.figure(figsize=(15,10)) plt.title('电影票房') plt.xticks(rotation=45) sns.countplot(x='TYPE',data=cnboo)
04 点图
sns.set_palette(color) sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) plt.figure(figsize=(15,10)) plt.title('电影票房') plt.xticks(rotation=45) sns.pointplot(x='TYPE',y='PRICE',data=cnboo) plt.show()
sns.set_palette(color) sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) plt.figure(figsize=(25,10)) plt.title('电影票房') plt.xticks(rotation=45) sns.pointplot(x='TYPE',y='PRICE',hue='REGION',data=cnboo) plt.show()
05 箱型图
### 05 箱型图 sns.set_palette(color) sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) plt.figure(figsize=(35,10)) plt.title('电影票房') plt.xticks(rotation=45) sns.boxplot(x='TYPE',y='PERSONS',hue='REGION',data=cnboo) # ,markers=['^','o'],linestyles=['-','--'] plt.show() # 图中的单个点代表在此数据当中的异常值
06 小提琴图
### 06 小提琴图 sns.set_palette(color) sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) plt.figure(figsize=(35,10)) plt.title('电影票房') plt.xticks(rotation=45) sns.violinplot(x='TYPE',y='PRICE',hue='REGION',data=cnboo) # ,markers=['^','o'],linestyles=['-','--'] plt.show()
绘制横着的小提琴图:
sns.set_palette(color) sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) plt.figure(figsize=(35,10)) plt.title('电影票房') plt.xticks(rotation=45) sns.violinplot(x='PERSONS',y='PRICE',hue='REGION',data=cnboo,orient='h') plt.show()
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