Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例

前言

数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图、柱状图、线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能。Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart。本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表。

Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图、柱状图、饼图等。

1、柱状图

是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况,用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。柱状图可以用来比较数据之间的多少,可以用来观察某一事件的变化趋势,柱状图亦可横向排列,或用多维方式表达。

实现代码:

# 导入绘图模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 构建数据
sales = [7125,12753,13143,8635]

# 中文乱码的处理,rcParams也可以用于设置图的分辨率,大小等信息
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 绘图,第一个参数是x轴的数据,第二个参数是y轴的数据,第三个参数是柱子的大小,默认值是1(值在0到1之间),color是柱子的颜色,alpha是柱子的透明度
plt.bar(range(4), sales, 0.4,color='r', alpha = 0.8)
# 添加轴标签
plt.ylabel('销量')
# 添加标题
plt.title('水果2018年度销量')
# 添加刻度标签
plt.xticks(range(4),['苹果','香蕉','梨','猕猴桃'])
# 设置Y轴的刻度范围
plt.ylim([5000,15000])

# 为每个条形图添加数值标签
for x,y in enumerate(sales):
 plt.text(x,y+100,'%s' %y,ha='center')

# 显示图形
plt.show()

效果图:

只需绘制柱状图的函数bar()改成barh()就可以将柱状图长方形或长方体从垂直方向变为水平方向。

实现代码:

# 导入绘图模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 构建数据
sales = [7125,12753,13143,8635]

# 中文乱码的处理
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = ['苹果','香蕉','梨','猕猴桃']
# 绘图
plt.barh(range(4), sales, 0.4,color='r', alpha = 0.8)
# 添加轴标签
plt.ylabel('销量')
# 添加标题
plt.title('水果2018年度销量')
# 添加刻度标签
plt.yticks(range(4),['苹果','香蕉','梨','猕猴桃'])
# 设置Y轴的刻度范围
plt.xlim([5000,15000])

# 为每个条形图添加数值标签
for x,y in enumerate(sales):
 plt.text(y+0.2,x,'%s' %y,va='center')

# 显示图形
plt.show()

效果图:

除了bar()函数变成barh()之外。还有其他几个地方要做修改,在给每个条形图添加数值标签时,将ha='center'改为va='center',将添加x轴标签的方法从xlabel改为ylabel。

柱状图和折线图混合使用

柱状图可以和折线图混合使用,用来表示某一个数据的变化趋势,下面是例子的柱状图表示水果的年度销量,折线图表示水果1月份的销量。

代码:

# 导入绘图模块
import matplotlib.pyplot as plt

jan_sales = [3010,4029,5021,3056]
# 构建数据
sales = [7125,12753,13143,8635]

# 中文乱码的处理
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = ['苹果','香蕉','梨','猕猴桃']

plt.plot(x,jan_sales,'r')# 折线 1 x 2 y 3 color
plt.plot(x,jan_sales,'g',lw=5)# 4 line w

# 绘图
plt.bar(range(4), sales, 0.4,color='b', alpha = 0.8)
# 添加轴标签
plt.ylabel('销量')
# 添加标题
plt.title('水果2018年度销量')
# 添加刻度标签
plt.xticks(range(4),['苹果','香蕉','梨','猕猴桃'])
# 设置Y轴的刻度范围
plt.ylim([2000,15000])

# 为每个条形图添加数值标签
for x,y in enumerate(sales):
 plt.text(x,y+100,'%s' %y,ha='center')

# 显示图形
plt.show()

效果图:

2、折线图

折线图主要用于表示数据变化的趋势。折线图是直线将不同的点连接起来。

# 导入绘图模块
import matplotlib.pyplot as plt

#构建数据
jan_sales = [3010,4029,5021,3056]

# 中文乱码的处理
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = ['苹果','香蕉','梨','猕猴桃']

#第一个参数是x轴,第二参数时y轴数据,第三个参数是线的颜色,第二个参数是线条的粗细
plt.plot(x,jan_sales,'r',lw=5)# 4 line w

# 添加标题
plt.title('水果2018年度1月份销量图')
plt.ylim([2000,15000])

# 为每个点添加数值标签
for x,y in enumerate(jan_sales):
 plt.text(x,y+100,'%s' %y,ha='center')

# 显示图形
plt.show()

效果图:

折线图通过调用plot()方法绘制。

3、饼图

饼图主要是用来表示数据的占比,给人一眼就可以看出数据的占比大小。饼图使用pie()函数绘制。

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置绘图的主题风格(不妨使用R中的ggplot分隔)
plt.style.use('ggplot')

# 构造数据
edu = [0.2515,0.3724,0.3336,0.0368,0.0057]
labels = ['苹果','香蕉','梨','猕猴桃','桔子']

explode = [0,0.1,0,0,0] # 用于突出显示大专学历人群
colors=['#FEB748','#EDD25D','#FE4F54','#51B4FF','#dd5555'] # 自定义颜色

# 中文乱码和坐标轴负号的处理
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 将横、纵坐标轴标准化处理,保证饼图是一个正圆,否则为椭圆
plt.axes(aspect='equal')

# 控制x轴和y轴的范围
plt.xlim(0,4)
plt.ylim(0,4)

# 绘制饼图
plt.pie(x = edu,# 绘图数据
 explode=explode, # 突出显示香蕉人群
 labels=labels, # 添加水果销量水平标签
 colors=colors, # 设置饼图的自定义填充色
 autopct='%.1f%%', # 设置百分比的格式,这里保留一位小数
 pctdistance=0.8,# 设置百分比标签与圆心的距离
 labeldistance = 1.15, # 设置销量水平标签与圆心的距离
 startangle = 180, # 设置饼图的初始角度
 radius = 1.5, # 设置饼图的半径
 counterclock = False, # 是否逆时针,这里设置为顺时针方向
 wedgeprops = {'linewidth': 1.5, 'edgecolor':'green'},# 设置饼图内外边界的属性值
 textprops = {'fontsize':12, 'color':'k'}, # 设置文本标签的属性值
 center = (1.8,1.8), # 设置饼图的原点
 frame = 1)# 是否显示饼图的图框,这里设置显示

# 删除x轴和y轴的刻度
plt.xticks(())
plt.yticks(())
# 添加图标题
plt.title('2018年水果销量分析')

# 显示图形
plt.show()

效果图:

简单介绍下pie函数参数:

  • x: 指定绘图的数据
  • explode:指定饼图某些部分的突出显示,即呈现爆炸式
  • labels:为饼图添加标签说明,类似于图例说明
  • colors:指定饼图的填充色
  • autopct:设置百分比格式,如'%.1f%%'为保留一位小数
  • shadow:是否添加饼图的阴影效果
  • pctdistance:设置百分比标签与圆心的距离
  • labeldistance:设置各扇形标签(图例)与圆心的距离;
  • startangle:设置饼图的初始摆放角度, 180为水平;
  • radius:设置饼图的半径大小;
  • counterclock:是否让饼图按逆时针顺序呈现, True / False;
  • wedgeprops:设置饼图内外边界的属性,如边界线的粗细、颜色等, 如wedgeprops = {'linewidth': 1.5, 'edgecolor':'green'}
  • textprops:设置饼图中文本的属性,如字体大小、颜色等;
  • center:指定饼图的中心点位置,默认为原点
  • frame:是否要显示饼图背后的图框,如果设置为True的话,需要同时控制图框x轴、y轴的范围和饼图的中心位置;

4、散点图

散点图主要的作用是判断两个变量之间关系的强弱或者是否存在关系。

散点图由scatter()方法绘制。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据个数
n = 50
# 均值为0, 方差为1的随机数
x = np.random.normal(0, 1, n)
y = np.random.normal(0, 1, n)

# 计算颜色值
color = np.arctan2(y, x)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s = 75, c = color, alpha = 0.5)
# 设置坐标轴范围
plt.xlim((-1.5, 1.5))
plt.ylim((-1.5, 1.5))

# 不显示坐标轴的值
plt.xticks(([-1,0,1,2,3,4]))
plt.yticks(([-1,0,1,2,3,4]))

plt.show()

效果图:

5、箱线图

箱线图一般用来展现数据大小、占比、趋势等等的呈现,其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量,因此,该图信息量较大,不仅能够分析不同类别数据平均水平差异(需在箱线图中加入均值点),还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。

使用boxplot()方法绘制。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
np.random.seed(2) #设置随机种子
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])#先生成0-1之间的5*4维度数据,再装入4列DataFrame中
df.boxplot() #也可用plot.box()
plt.show()

效果图:

6、雷达图

雷达图可以用来显示一个周期数值的变化,也可以用来展示对个对象/维度之间的关系

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#标签
labels = np.array(['语文','数学','英语','生物','物理','化学'])
#数据个数
dataLenth = 6
#数据
data = np.array([7,4,3,6,4,8])

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)# polar参数!!
ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2)# 画线
ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
ax.set_title("matplotlib雷达图", va='bottom', fontproperties="SimHei")
ax.set_rlim(0,10)
ax.grid(True)
plt.show()

效果图:

7、气泡图

气泡图用于判断3个变量之间是否存在某种关系。它跟散点图有点类似,只不过气泡图以气泡大小作为新的维度

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

d = {"时间":pd.Series([2006,2007,2008,2009,2010]),
  "数量":pd.Series([10,200,120,150,300]),
  "大小":pd.Series([50,130,40,50,160]),
  "分类":pd.Series([1,2,0,1,2]),
  "判断":pd.Series([True,True,True,True,True])}

df=pd.DataFrame(d)

#先定义气泡大小,rank 函数将大小列进行大小分配,越大的值分配结果也越高
#n 为倍数,用来调节气泡的大小,且看后头

size=df['大小'].rank()
n=20

#定义一个字典,将颜色跟对应的分类进行绑定

color={0:'red',1:'blue',2:'orange'}

#增加color的参数,用列表解析式将data分类中的每个数据的数字映射到前面color的颜色中

plt.scatter(df['数量'],df['大小'],color=[color[i] for i in df['分类']],s=size*n,alpha=0.6)
plt.show()

效果图:

气泡图用也是scatter方法绘制,和散点图一样。差别在于点的大小不一样,散点图的点都是一样的,而气泡图点的大小不一样。

以上就是柱状图、散点图、气泡图、折线图的实现方式。希望给大伙带来帮助。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对我们的支持。

(0)

相关推荐

  • Python matplotlib学习笔记之坐标轴范围

    Python学习笔记--坐标轴范围 参靠视频:<Python数据可视化分析 matplotlib教程>链接:https://www.bilibili.com/video/av6989413/?p=6 所用的库及环境: IDE:Pycharm Python环境:python3.7 Matplotlib: Matplotlib 1.11 Numpy: Numpy1.15. 坐标轴范围 概念 根据需求调整坐标轴的范围 坐标轴范围调整 第一种形式 通过plt.axis()可以查看图形的x轴的最小最大坐

  • python实现从文件中读取数据并绘制成 x y 轴图形的方法

    如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def readfile(filename): dataList = [] dataNum = 0 with open(filename,'r') as f: for line in f.readlines(): linestr = line.strip('\n') if len(linestr) < 8 and len(linestr) >1: dataList.append(f

  • Python使用matplotlib实现在坐标系中画一个矩形的方法

    本文实例讲述了Python使用matplotlib实现在坐标系中画一个矩形的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Rectangle class Annotate(object): def __init__(self): self.ax = plt.gca() self.rect = Rectangle((0,0), 1, 1) self.x0 = None s

  • 学习python中matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本

    总结matplotlib绘图如何设置坐标轴刻度大小和刻度. 上代码: from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数 xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置x轴标签文本的格式 xminorLocator = M

  • python 使用matplotlib 实现从文件中读取x,y坐标的可视化方法

    1. test.txt文件,数据以逗号分割,第一个数据为x坐标,第二个为y坐标,数据如下:1.1,2 2.1,2 3.1,3 4.1,5 40,38 42,41 43,42 2. python部分代码 #!/usr/bin/python # coding: utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.family'] = 'sans-ser

  • Python matplotlib绘图可视化知识点整理(小结)

    无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的.利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能. 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK).对于大部分用户而言,默认的后端就已经够用了.Pylab模式

  • Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例

    前言 数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹

  • Python数据可视化之使用matplotlib绘制简单图表

    目录 一.绘制折线图 二.绘制柱形图或堆积图形 三.绘制条形图或堆积条形图 四.绘制堆积面积图 五.绘制直方图 六.绘制饼图或者圆环图 七.绘制散点图或气泡图 八.绘制箱形图 九.绘制雷达图 十.绘制误差棒图 总结 一.绘制折线图 使用plot()绘制折线图 常用的参数: x:表示x轴的数据 y:表示y轴的数据 fmt:表示快速设置条样式的格式字符串. label:表示应用于图例的标签文本. plot()会返回一个包含Line2D类对象(代表线条)的列表. plot()函数的语法格式: plot

  • Python数据可视化之用Matplotlib绘制常用图形

    一.散点图 散点图用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式. 特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,表示离群点的分布规律. 散点图绘制: plt.scatter(x,y) # 以默认的形状颜色绘制散点图 实例: 假设我们获取到了上海2020年5,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a.b),那么此时如何观察气温和随时间变化的某种规律. # 绘制图形所需的数据 y_5 = [11,17,16,11,12,11,12,13,10,14,8

  • Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例

    Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由JohnHunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合PythonIDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量(vector)和光栅(raster)图:PDF.SVG.JPG.PNG.BMP.GIF等.此外,matp

  • Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解

    python可以在处理各种数据时,如果可以将这些数据,利用图表将其可视化,这样在分析处理起来,将更加直观.清晰,以下是 利用 PyEcharts 常用图表的可视化Demo, 开发环境 python3 柱状图 基本柱状图 from pyecharts import Bar # 基本柱状图 bar = Bar("基本柱状图", "副标题") bar.use_theme('dark') # 暗黑色主题 bar.add('真实成本', # label ["1月&q

  • 基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解

    Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建一个绘图区.在绘图区上画几条线.给图像添加文字说明等.下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通

  • python数据可视化之matplotlib.pyplot基础以及折线图

    不论是数据挖掘还是数据建模,都免不了数据可视化的问题.对于Python来说,Matplotlib是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然它也可以进行简单的三维绘图(基于spyder). - 模块引用 import matplotlib.pyplot as plt #引用画图库中的pyplot模块 -折线条图 语法 import matplotlib.pyplot as plt data=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7] #随便创建了一个数据 plt.plot(data) #引用画图库

  • Python数据可视化之matplotlib.pyplot绘图的基本参数详解

    目录 1.matplotlib简介 2.图形组成元素的函数用法 2.1. figure():背景颜色 2.2 xlim()和 ylim():设置 x,y 轴的数值显示范围 2.3 xlabel()和 ylabel():设置 x,y 轴的标签文本 2.4 grid():绘制刻度线的网格线 2.5 axhline():绘制平行于 x 轴额度水平参考线 2.6 axvspan():绘制垂直于 x 轴的参考区域 2.7 xticks(),yticks() 2.8 annotate():添加图形内容细节的

  • python数据可视化matplotlib绘制折线图示例

    目录 plt.plot()函数各参数解析 各参数具体含义为: x,y color linestyle linewidth marker 关于marker的参数 plt.plot()函数各参数解析 plt.plot()函数的作用是绘制折线图,它的参数有很多,常用的函数参数如下: plt.plot(x,y,color,linestyle,linewidth,marker,markersize,markerfacecolor,markeredgewidth,markeredgecolor) 各参数具体

  • 详解Python数据可视化编程 - 词云生成并保存(jieba+WordCloud)

    思维导图: 效果(语句版): 源码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 5 17:59:29 2019 @author: dell """ # ============================================================================= # 步骤: # 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=True/Fa

随机推荐