基于Python+Matplotlib绘制渐变色扇形图与等高线图

目录
  • 渐变色扇形图
  • 等高线

渐变色扇形图

使用 python - matplotlib 颜色地图plt.cm模块儿,来绘制出颜色渐变、更加好看的扇形图。也称彩虹图,但是也不限于彩虹图,可以选择的颜色地图(colormap)有:

Paired, autumn, rainbow, gray, spring, Darks。

下边以颜色地图rainbow为例(彩虹图),写出以下代码,并展示各种颜色样式下的图像效果。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm

# 字体使用楷体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 准备数据
shapes = ['安徽省', '云南省', '福建省', '河南省', '辽宁省',
          '重庆', '湖南省', '四川省', '北京', '上海', '广西壮族自治区', '河北省',
          '浙江省', '江苏省', '湖北省', '山东省', '广东省']
values = [842, 866, 1187, 1405, 1495, 1620, 1717,
          2313, 2378, 3070, 4332, 5841, 6482, 7785, 9358, 9818, 20254]
s = pd.Series(values, index=shapes)
labels = s.index
sizes = s.values

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8), facecolor='#cc00ff')
# rainbow
# 这里的len(sizes)是选择的颜色的个数,也是绘制饼图的数据个数,
# 此处参数通常写为np.arange(len(sizes))/len(sizes)形式,不用纠结太多关于其用法。
colors = cm.rainbow(np.arange(len(sizes))/len(sizes))
patches, texts, autotexts = ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.0f%%',
                                   startangle=180,
                                   colors=colors,
                                   pctdistance=0.8,
                                   textprops={'fontsize': 15, 'color': '#8B1A1A'},
                                   )

ax.set_title('部分地区某指标占比图', loc='center', fontsize=25, color='blue')
plt.show()

图像效果如下:

除此之外,也可以调用cm模块的get_cmap()方法来完成。可以对该方法有所了解(小啾觉得上边展示的方法是更为方便的)。

以Paired颜色地图 为例:

以颜色地图autumn为例:

以颜色地图gray为例:

以颜色地图spring为例:

等高线

绘制等高线图使用的是matplotlib.pyplot的contourf()方法。

该函数语法如下:

plt.contourf(X, Y, f(X,Y))

其中 X和Y都是二维数组。(meshgrid()方法作用后的 网格化 形式)

f(X,Y)指的是对X、和Y使用f()函数进行计算的结果,计算的结果作为该坐标点的高度。

一段可以参考的示例代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算x,y坐标对应的高度值
def fun(x, y):
    return (1-x/2+x**2+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)

# 设置个背景色
plt.figure(facecolor='#66ff33')
n = 256
x = np.linspace(-3, 3, n)
y = np.linspace(-3, 3, n)
# 把x,y数据转换为二维数据(网格化)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 填充等高线
plt.contourf(X, Y, fun(X, Y))

# 显示图表
plt.show()

其中fun(x, y)是计算高度的公式,可以根据我们的需求自由定制。

绘制出的图像效果呈现如下:

到此这篇关于基于Python+Matplotlib绘制渐变色扇形图与等高线图的文章就介绍到这了,更多相关Python Matplotlib扇形图 等高线图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 详解Python+Matplotlib绘制面积图&热力图

    目录 1.绘制面积图 2.绘制热力图 1.绘制面积图 面积图常用于描述某指标随时间的变化程度.其面积也通常可以有一定的含义. 绘制面积图使用的是plt.stackplot()方法. 以小学时期学的 常见的追击相遇问题中的速度时间图像为例,下边绘制出一幅简单的v-t图像. 全局字体设为默认的黑体,时间为从第0秒到第10秒,描述的是甲乙两个物体的速度.显然,面积则表示位移. 标题部分字体使用楷体(将系统中的TTF字体文件"STKAITI.TTF"复制到了当前目录下). import mat

  • Python Matplotlib条形图之垂直条形图和水平条形图详解

    目录 1.垂直条形图 2.水平条形图 总结 条形图是一种常用的图形,比如在各种PPT的展示中为各种职业人士所喜爱.条形图能够直观地展示各种场景下数值的比较.Matplotlib提供了bar()函数绘制条形图. 这里提供一个案例: 假设某销售公司需要在PPT中展示4位员工的年度销售业绩,用条形图绘制小红.小王.小李.小张的业绩,分别是260万元.300万元.310万元.269万元. 在图中标注一些中文信息,Matplotlib本身对中文的支持不是很友好,在绘图前使用如下代码进行设置,可以解决该问题

  • 基于python,Matplotlib绘制函数的等高线与三维图像

    目录 1. 网格点 2. 等高线 3. 三维图像 本篇文章记录一下函数的等高线及其三维图像的可视化方法. 本例绘制的函数为: 1. 网格点   在绘制曲线之前,先了解一下网格点的绘制.比如绘制一个3x3的网格,那么就需要9个坐标点: (0,2)-----(1,2)-----(2,2) (0,1)-----(1,1)-----(2,1) (0,0)-----(1,0)-----(2,0)   将其x轴和y轴坐标分开表示: # x轴: [[0, 1, 2], [0, 1, 2],  [0, 1, 2

  • Python+matplotlib实现绘制等高线图示例详解

    目录 前言 1. 等高线图概述 什么是等高线图? 等高线图常用场景 绘制等高线图步骤 案例展示 2. 等高线图属性 设置等高线颜色 设置等高线透明度 设置等高线颜色级别 设置等高线宽度 设置等高线样式 3. 显示轮廓标签 4. 填充颜色 5. 添加颜色条说明 总结 前言 我们在往期对matplotlib.pyplot()方法学习,到现在我们已经会绘制折线图.柱状图.散点等常规的图表啦(往期的内容如下,大家可以方便查看往期内容) Python matplotlib底层原理解析 Python利用 m

  • Python+Matplotlib绘制双y轴图像的示例代码

    目录 双Y轴图简介 实现思路 实现代码 样式一 样式二 双Y轴图简介 双Y轴图顾名思义就是在一个图里有两个Y轴.这种图形主要用来展示两个因变量和一个自变量的关系并且两个因变量的数值单位还不同.如我们想要展示不同月份公司销业绩以及成本的变化情况这时就可以用双Y轴图来展示.(因变量销量和成本具有不同的单位). 实现思路 绘制双y轴的思想,也是用到了matplotlib面向对象绘图的思想.在不指定位置的情况下,在一个画布上创建出两个坐标系,其中第一个坐标系正常创建,第二个坐标系则使用专有的twinx(

  • Python+Matplotlib绘制3D图像的示例详解

    目录 1. 绘制3D柱状图 2. 绘制3D曲面图 示例1 示例2 3.绘制3D散点图 4. 绘制3D曲线图 1. 绘制3D柱状图 绘制3D柱状图使用的是axes3d.bar()方法. 可能跟我们中学学的有一点不同的是,其语法如下: bar(left, height, zs=0, zdir=‘z’, *args, **kwargs) 其中left表示指向侧边的轴,zs表示指向我们的方向的轴,height即表示高度的轴.这三者都需要是一维的序列对象.在调用相关方法的时候,比如设置轴标签,还有一点需要

  • 基于Python+Matplotlib绘制渐变色扇形图与等高线图

    目录 渐变色扇形图 等高线 渐变色扇形图 使用 python - matplotlib 颜色地图plt.cm模块儿,来绘制出颜色渐变.更加好看的扇形图.也称彩虹图,但是也不限于彩虹图,可以选择的颜色地图(colormap)有: Paired, autumn, rainbow, gray, spring, Darks. 下边以颜色地图rainbow为例(彩虹图),写出以下代码,并展示各种颜色样式下的图像效果. import pandas as pd import numpy as np impor

  • 利用Python matplotlib绘制风能玫瑰图

    概述 在之前的风资源分析文章中,有提到过用widrose包来进行玫瑰图的绘制,目前的可视化绘图包有很多,但是最基础和底层的,本人认为还是matplotlib,有时候为了画1-2个图就去安装一个包,好麻烦,我就是个安装软件的渣渣,所以,推己及人,我也研究了一下,matplotlib画玫瑰图的方法,废话不多说,开始咯~~~ 风能玫瑰图 玫瑰图是气象科学专业统计图表,用来统计某个地区一段时期内风向.风速发生频率,又分为"风向玫瑰图"和"风速玫瑰图".本文中的玫瑰图是将风速

  • Python Matplotlib绘制扇形图标签重叠问题解决过程

    目录 问题如下 解决 总结 问题如下 当我使用Matplotlib绘制图形时,经常会遇到一些比例太小导致 百分比标签 以及 文本标签 重叠问题.这样的话非常影响美观,效果在BOSS心中的大打折扣. 代码如下: from matplotlib import pyplot as plt frac = [0,0,18/50,16/50,9/50,6/50,2/50] label = ['[3,4]','(4,5]','(5,6]','(6,7]','(7,8]','(8,9]','(9,10]'] p

  • 基于Python matplotlib库绘制箱线图

    目录 1. 关于箱线图 及 plt.boxplot()方法 2. 绘制一幅简单的箱线图 3. 绘制一幅更精致的图像 4. 异常值的标准 5. 异常值的输出 1. 关于箱线图 及 plt.boxplot()方法 箱线图又称箱形图,有的地方也可以叫盒须图.使用箱线图的好处是可以以一种相对稳定的方式描述数据离散分布情况,识别数据中的异常值. 在pthon的matplotlib库中绘制箱线图使用的是plt.boxplot()方法. 该方法的主要参数如下 参数 描述 x 要绘制箱线图的数据 notch 是

  • 基于Python+Matplotlib实现直方图的绘制

    目录 1.关于直方图 2.plt.hist() 3. 绘制一幅简单的 频数 分布直方图 4. 绘制一幅 频率 分布直方图 5. 累积分布直方图(水平方向) 1.关于直方图 直方图 也称 质量分布图,虽然看起来像柱状图, 实际上区别又很大.直方图通常横轴表示数据类型,纵轴表示各数据类型的分布情况. 直方图又可以分为频数分布直方图和频率分布直方图.其绘制方法并无多少差异,只是描述的事件有所不同.频数分布直方图描述的是某事件的数量,而频率分布则描述的是其发生的频率. 而关于频率分布直方图,又可以理解为

  • Python+matplotlib绘制饼图和堆叠图

    目录 一.pie()函数用来绘制饼图 二.一个简单的例子 三. 堆叠图 饼图常用于统计学模块,画饼图用到的方法为:pie( ) 一.pie()函数用来绘制饼图 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None,

  • Python Matplotlib绘制动图平滑曲线

    目录 绘制动图 FuncAnimation ArtistAnimation 使用 scipy.ndimage.gaussian_filter1d() 高斯核类绘制平滑曲线 使用 scipy.interpolate.make_interp_spline() 样条插值类绘制平滑曲线 使用 scipy.interpolate.interp1d 插值类绘制平滑曲线 拟合曲线后绘制动图 绘制动图 FuncAnimation,它的使用要求简洁且定制化程度较高.如果想将很多图片合并为一个动图,那么Artist

  • 如何利用Python matplotlib绘制雷达图

    本篇文章介绍使用matplotlib绘制雷达图. 雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,是一个不规则的多边形.雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,雷达图几乎随处可见,应用场景非常多. 一.matplotlib绘制圆形雷达图 # coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt results = [{"大学英语": 87, "高等数学": 79, "体育":

随机推荐