手把手带你了解Python数据分析--matplotlib

目录
  • 柱形图
  • 条形图
  • 折线图
  • 饼图和圆环图
    • 分离饼图块
    • 圆环图
  • 总结

柱形图

bar()函数绘制柱形图

import matplotlib.pyplot as pl
x = [1,2,3,4,5,6,7]
y = [15,69,85,12,36,95,11]
pl.bar(x,y)
pl.show()

bar()函数的参数width和color设置每根柱子的宽度和颜色
有中文时要添加
pl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
有负号时要添加
pl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

import matplotlib.pyplot as pl
pl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
x = ['一','二','三','四','五']
y = [25,63,98,20,15]
pl.bar(x,y,width=0.5,color='red')
pl.show()

条形图

barh()函数可绘制条形图

参数height设置条形的高度

import matplotlib.pyplot as pl
pl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
x = ['一','二','三','四','五']
y = [25,63,98,20,15]
pl.barh(x,y,height=0.5,color='red')
pl.show()

折线图

plot()函数可绘制折线图

import matplotlib.pyplot as pl
pl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
x = ['一','二','三','四','五']
y = [25,63,98,20,15]
pl.plot(x,y,linewidth=2,linestyle='-',color='red',marker='*',markersize=10)
pl.show()

参数linewidth用于设置折线的粗细(单位为“点”)
参数linestyle用于设置折线的线型

marker= '*'表示设置数据标记的样式为五角星
markersize=10表示设置数据标记的大小为10点

饼图和圆环图

pie()函数可绘制饼图

import matplotlib.pyplot as pl
pl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
x = ['一','二','三','四','五']
y = [25,63,98,20,15]
pl.pie(y,labels=x,labeldistance=1,autopct='%.2f%%',pctdistance=1.2)
pl.show()

参数labels用于设置每一个饼图块的标签
参数labeldistance用于设置每一个饼图块的标签与中心的距离
参数autopct用于设置百分比数值的格式
参数pctdistance用于设置百分比数值与中心的距离

分离饼图块

import matplotlib.pyplot as pl
pl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
x = ['一','二','三','四','五']
y = [25,63,98,20,15]
pl.pie(y,labels=x,labeldistance=1,autopct='%.2f%%',pctdistance=1.2,explode=[0,0,0,0,0.3],startangle=90,counterclock=False)
pl.show()

参数explode用于设置每一个饼图块与圆心的距离,其值通常是一个列表,列表的元素个数与饼图块的数量相同。这里设置为[0, 0, 0, 0, 0, 0.3],第5个元素为0.3,其他元素均为0,表示将第5个饼图块分离。
参数startangle用于设置第1个饼图块的初始角度
参数counterclock用于设置各个饼图块是逆时针排列还是顺时针排列,为False时表示顺时针排列,为True时表示逆时针排列。

圆环图

import matplotlib.pyplot as pl
pl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
x = ['一','二','三','四','五']
y = [25,63,98,20,15]
pl.pie(y,labels=x,labeldistance=1,autopct='%.2f%%',pctdistance=1.2,explode=[0,0,0,0,0.3],startangle=90,counterclock=False,
       wedgeprops={'width':0.5,'linewidth':2,'edgecolor':'white'})
pl.show()

wedgeprops={‘width': 0.5, ‘linewidth':2, ‘edgecolor': ‘white'}
表示设置饼图块的环宽(圆环的外圆半径减去内圆半径)占外圆半径的比例为0.5
边框粗细为2
边框颜色为白色。
将饼图块的环宽占比设置为小于1的数(这里为0.3)就能绘制出圆环图

总结

本篇文章就到这里了,希望能给你带来帮助,也希望您能够多多关注我们的更多内容!

(0)

相关推荐

  • Python 数据科学 Matplotlib图库详解

    Matplotlib 是 Python 的二维绘图库,用于生成符合出版质量或跨平台交互环境的各类图形. 图形解析与工作流 图形解析 工作流 Matplotlib 绘图的基本步骤: 1  准备数据 2  创建图形 3 绘图 4 自定义设置 5 保存图形 6 显示图形 import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4] # step1 y = [10,20,25,30] fig = plt.figure() # step2 ax = fig.add_subpl

  • Python的Matplotlib库图像复现学习

    目录 总结 from pylab import * n = 256 X = np.linspace(-np.pi,np.pi,n,endpoint=True) Y = np.sin(2*X) plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95]) plt.plot (X, Y+1, color='blue', alpha=1.00) plt.fill_between(X,1,Y+1,color='b',alpha=.25) plt.plot (X, Y-1, color='blue'

  • Python中matplotlib如何改变画图的字体

    事情是这样的:平时我汇报或者写论文需要画图,都会喜欢用Python的 matplotlib 和 seaborn 把数据

  • 教你用Python matplotlib库制作简单的动画

    matplotlib制作简单的动画 动画即是在一段时间内快速连续的重新绘制图像的过程. matplotlib提供了方法用于处理简单动画的绘制: import matplotlib.animation as ma def update(number): pass # 每隔30毫秒,执行一次update ma.FuncAnimation( mp.gcf(), # 作用域当前窗体 update, # 更新函数的函数名 interval=30 # 每隔30毫秒,执行一次update ) 案例1: 随机生

  • python图像处理基本操作总结(PIL库、Matplotlib及Numpy)

    一.PIL库对图像的基本操作 1.读取图片 PIL网上有很多介绍,这里不再讲解.直接操作,读取一张图片,将其转换为灰度图像,并打印出来. from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt pil_im = Image.open("empire.jpeg") pil_image = pil_im.convert("L") plt.gray() plt.imshow(pil_image) plt.show() 输

  • Python绘图之详解matplotlib

    一.matplotlib介绍 matplotlib是python从matlab继承的绘图库,可以满足大部分的日常使用,是目前最流行的底层绘图库. 二.matplotlib的使用 (一)导入模块[中文显示] 显示中文方面mac和windows根据自己电脑系统选一个即可 import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文(mac) from matplotlib.font_manager import FontManager fm = FontManager() mat_f

  • python中Matplotlib绘制直线的实例代码

    说明 1.导入模块pyplot,并指定别名plt,以避免重复输入pyplot.模块化pyplot包含许多用于制作图表的功能. 2.将绘制的直线坐标传递给函数plot(). 3.通过函数plt.show()打开Matplotlib,显示所绘图形. 实例 import matplotlib.pyplot as plt #将(0,1)点和(2,4)连起来 plt.plot([0,2],[1,4]) plt.show() 相关实例扩展: 线型图 import matplotlib.pyplot as p

  • 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

  • 用Python的绘图库(matplotlib)绘制小波能量谱

    时间小波能量谱 反映信号的小波能量沿时间轴的分布. 由于小波变换具有等距效应,所以有: 式中 表示信号强度,对于式①在平移因子b方向上进行加权积分 式中 代表时间-小能量谱 尺度小波能量谱 反映信号的小波能量随尺度的变化情况. 同理,对式①在尺度方向上进行加权积分: 式中 连续小波变换 连续小波变换的结果是一个小波系数矩阵,随着尺度因子和位移因子变化.然后将系数平方后得到小波能量,把每个尺度因子对应的所有小波能量进行叠加,那么就可以得到随尺度因子变换的小波能量谱曲线.把尺度换算成频率后,这条曲线

  • python通过Matplotlib绘制常见的几种图形(推荐)

    目录 python通过Matplotlib绘制常见的几种图形 一.使用matplotlib对几种常见的图形进行绘制 1.柱状图 2.水平绘制柱状图 3.多个柱状图 4.叠加型柱状图 5.散点图 6.气泡图 7.直方图 8.箱线图 二.添加文字描述 1.文字描述一 2.文字描述二 三.多个图形描绘 subplots 四.使用Pandas 绘图 1.散点图 2.绘制柱状图 3.堆积的柱状图 4.水平的柱状图 5.直方图 6.箱线图 python通过Matplotlib绘制常见的几种图形 一.使用ma

随机推荐