Python进阶Matplotlib库图绘制

目录

1、基本使用

1.1、线条样式 & 颜色

1.2、轴&标题

1.3、marker设置

1.4、注释文本

1.5、设置图形样式

2、条形图

2.1、横向条形图 范例

2.2、分组条形图

2.3、堆叠条形图

3、直方图

3.1、直方图

3.2、频率直方图

3.3、直方图

4、散点图

5、饼图

6、箱线图

7、雷达图

中文字体设置:

# 字体设置 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False 1、基本使用

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,便可以生成折线图,直方图,条形图,饼状图,散点图等。
plot是一个画图的函数,他的参数:plot([x],y,[fmt],data=None,**kwargs)

1.1、线条样式 & 颜色

(1)点线形式

(2)线条颜色

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 原始线图 plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)]) # 点线图 plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)],"*") # 线条颜色 plt.plot([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],'r') #将颜色线条设置成红色

运行结果:

1.2、轴&标题

1、设置图标题:plt.title

2、设置轴标题:plt.xlabel & plt.ylabel  -  标题名称

3、设置轴刻度:plt.xticks & plt.yticks  -  刻度长度,刻度标题

范例:

x = range(10) y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)] plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red') # 设置图标题 plt.title("sin函数") # 设置轴标题 plt.xlabel("x轴") plt.ylabel("y轴") # 设置轴刻度 plt.xticks(range(10),["第%d天"%x for x in range(1,10)]) plt.yticks(range(10),["第%d天"%x for x in range(1,10)]) # 加载字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

运行结果:

1.3、marker设置

marker:关键点重点标记

范例:

x = range(10) y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)] plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red') # 重点标记 plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10)

运行结果:

1.4、注释文本

annotate:注释文本

范例:

x = range(10) y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)] plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red') # 重点标记 plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10) # 注释文本设置 plt.annotate('local max', xy=(5, 5), xytext=(10,15), arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05), )

运行结果:

1.5、设置图形样式 plt.figure:调整图片的大小和像素 `num`:图的编号, `figsize`:单位是英寸, `dpi`:每英寸的像素点, `facecolor`:图片背景颜色, `edgecolor`:边框颜色, `frameon`:是否绘制画板。

范例:

x = range(10) y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)] # 设置图形样式 plt.figure(figsize=(20,10),dpi=80) plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')

运行结果:

2、条形图

应用场景:

1. 数量统计。

2. 频率统计。

相关参数:

barh:条形图

1. `x`:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图的x轴的坐标点。  

2. `height`:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图y轴的坐标点。  

3. `width`:每一个条形图的宽度,默认是0.8的宽度。  

4. `bottom`:`y`轴的基线,默认是0,也就是距离底部为0.  

5. `align`:对齐方式,默认是`center`,也就是跟指定的`x`坐标居中对齐,还有为`edge`,靠边对齐,具体靠右边还是靠左边,看`width`的正负。  

6. `color`:条形图的颜色。

2.1、横向条形图 范例 movies = { "流浪地球":40.78, "飞驰人生":15.77, "疯狂的外星人":20.83, "新喜剧之王":6.10, "廉政风云":1.10, "神探蒲松龄":1.49, "小猪佩奇过大年":1.22, "熊出没·原始时代":6.71 } plt.barh(np.arange(len(movies)),list(movies.values())) plt.yticks(np.arange(len(movies)),list(movies.keys()),fontproperties=font) plt.grid()

运行结果:

2.2、分组条形图

范例:

movies = { "流浪地球":[2.01,4.59,7.99,11.83,16], "飞驰人生":[3.19,5.08,6.73,8.10,9.35], "疯狂的外星人":[4.07,6.92,9.30,11.29,13.03], "新喜剧之王":[2.72,3.79,4.45,4.83,5.11], "廉政风云":[0.56,0.74,0.83,0.88,0.92], "神探蒲松龄":[0.66,0.95,1.10,1.17,1.23], "小猪佩奇过大年":[0.58,0.81,0.94,1.01,1.07], "熊出没·原始时代":[1.13,1.96,2.73,3.42,4.05] } plt.figure(figsize=(20,8)) width = 0.75 bin_width = width/5 movie_pd = pd.DataFrame(movies) ind = np.arange(0,len(movies)) # 第一种方案 for index in movie_pd.index: day_tickets = movie_pd.iloc[index] xs = ind-(bin_width*(2-index)) plt.bar(xs,day_tickets,width=bin_width,label="第%d天"%(index+1)) for ticket,x in zip(day_tickets,xs): plt.annotate(ticket,xy=(x,ticket),xytext=(x-0.1,ticket+0.1)) # 设置图例 plt.ylabel("单位:亿") plt.title("春节前5天电影票房记录") # 设置x轴的坐标 plt.xticks(ind,movie_pd.columns) plt.xlim plt.grid(True) plt.show()

运行结果:

2.3、堆叠条形图

范例:

menMeans = (20, 35, 30, 35, 27) womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25) groupNames = ('G1','G2','G3','G4','G5') xs = np.arange(len(menMeans)) plt.bar(xs,menMeans) plt.bar(xs,womenMeans,bottom=menMeans) plt.xticks(xs,groupNames) plt.show()

运行结果:

3、直方图

plt.hist:直方图

1. x:数组或者可以循环的序列;

2. bins:数字或者序列(数组/列表等);

3. range:元组或者None,如果为元组,那么指定`x`划分区间的最大值和最小值;

4. density:默认是`False`,如果等于`True`,那么将会使用频率分布直方图;

5. cumulative:如果这个和`density`都等于`True`,那么返回值的第一个参数会不断的累加,最终等于`1`。

应用场景:

1. 显示各组数据数量分布的情况。

2. 用于观察异常或孤立数据。

3. 抽取的样本数量过小,将会产生较大误差,可信度低,也就失去了统计的意义。因此,样本数不应少于50个。

3.1、直方图

范例:

durations = [131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130, 124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115, 99, 136, 126, 134, 95, 138, 117, 111,78, 132, 124, 113, 150, 110, 117, 86, 95, 144, 105, 126, 130,126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 123, 86, 101, 99, 136,123, 117, 119, 105, 137, 123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127,105, 120, 107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120, 114,105, 115, 132, 145, 119, 121, 112, 139, 125, 138, 109, 132, 134,156, 106, 117, 127, 144, 139, 139, 119, 140, 83, 110, 102,123,107, 143, 115, 136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133,112, 114, 122, 109, 106, 123, 116, 131, 127, 115, 118, 112, 135,115, 146, 137, 116, 103, 144, 83, 123, 111, 110, 111, 100, 154,136, 100, 118, 119, 133, 134, 106, 129, 126, 110, 111, 109, 141,120, 117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114, 125, 126,114, 140, 103, 130, 141, 117, 106, 114, 121, 114, 133, 137, 92,121, 112, 146, 97, 137, 105, 98, 117, 112, 81, 97, 139, 113,134, 106, 144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101, 110,105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112, 83, 94, 146, 133, 101,131, 116, 111, 84, 137, 115, 122, 106, 144, 109, 123, 116, 111,111, 133, 150] plt.figure(figsize=(15,5)) nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k') plt.xticks(bins,bins) for num,bin in zip(nums,bins): plt.annotate(num,xy=(bin,num),xytext=(bin+1.5,num+0.5)) plt.show()

运行结果:

3.2、频率直方图

density:频率直方分布图

范例:

nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k',density=True,cumulative=True) plt.xticks(bins,bins) for num,bin in zip(nums,bins): plt.annotate("%.4f"%num,xy=(bin,num),xytext=(bin+0.2,num+0.0005))

运行结果:

3.3、直方图

cumulative参数:nums的总和为1

范例:

plt.figure(figsize=(15,5)) nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k',density=True,cumulative=True) plt.xticks(bins,bins) for num,bin in zip(nums,bins): plt.annotate("%.4f"%num,xy=(bin,num),xytext=(bin+0.2,num+0.0005))

运行结果:

4、散点图

plt.scatter:散点图绘制:

1. x,y:分别是x轴和y轴的数据集。两者的数据长度必须一致。

2. s:点的尺寸。

3. c:点的颜色。

4. marker:标记点,默认是圆点,也可以换成其他的。

范例:

plt.scatter(x =data_month_sum["sumprice"] #传入X变量数据 ,y=data_month_sum["Quantity"] #传入Y变量数据 ,marker='*' #点的形状 ,s=10 #点的大小 ,c='r' #点的颜色 ) plt.show()

运行结果:

5、饼图

饼图:一个划分为几个扇形的圆形统计图表,用于描述量、频率或百分比之间的相对关系的。

matplotlib中,可以通过plt.pie来实现,其中的参数如下:

x:饼图的比例序列。labels:饼图上每个分块的名称文字。explode:设置某几个分块是否要分离饼图。autopct:设置比例文字的展示方式。比如保留几个小数等。shadow:是否显示阴影。textprops:文本的属性(颜色,大小等)。 范例

plt.figure(figsize=(8,8),dpi=100,facecolor='white') plt.pie(x = StockCode.values, #数据传入 radius=1.5, #半径 autopct='%.2f%%' #百分比显示 ,pctdistance=0.6, #百分比距离圆心比例 labels=StockCode.index, #标签 labeldistance=1.1, #标签距离圆心比例 wedgeprops ={'linewidth':1.5,'edgecolor':'green'}, #边框的线宽和颜色 textprops={'fontsize':10,'color':'blue'}) #文本字体大小和颜色 plt.title('商品销量占比',pad=100) #设置标题及距离坐标轴的位置 plt.show()

运行结果:

6、箱线图

箱图的绘制方法是:

    :1、先找出一组数据的上限值、下限值、中位数(Q2)和下四分位数(Q1)以及上四分位数(Q3)

    :2、然后连接两个四分位数画出箱子

    :3、再将最大值和最小值与箱子相连接,中位数在箱子中间。  

中位数:把数据按照从小到大的顺序排序,然后最中间的那个值为中位数,如果数据的个数为偶数,那么就是最中间的两个数的平均数为中位数。  
上下四分位数:同样把数据排好序后,把数据等分为4份。出现在`25%`位置的叫做下四分位数,出现在`75%`位置上的数叫做上四分位数。但是四分位数位置的确定方法不是固定的,有几种算法,每种方法得到的结果会有一定差异,但差异不会很大。

上下限的计算规则是:  

IQR=Q3-Q1  

上限=Q3+1.5IQR  

下限=Q1-1.5IQR

matplotlib中有plt.boxplot来绘制箱线图,这个方法的相关参数如下:

x:需要绘制的箱线图的数据。notch:是否展示置信区间,默认是False。如果设置为True,那么就会在盒子上展示一个缺口。sym:代表异常点的符号表示,默认是小圆点。vert:是否是垂直的,默认是True,如果设置为False那么将水平方向展示。whis:上下限的系数,默认是1.5,也就是上限是Q3+1.5IQR,可以改成其他的。也可以为一个序列,如果是序列,那么序列中的两个值分别代表的就是下限和上限的值,而不是再需要通过IQR来计算。positions:设置每个盒子的位置。widths:设置每个盒子的宽度。labels:每个盒子的labelmeanlineshowmeans:如果这两个都为True,那么将会绘制平均值的的线条。

范例:

#箱线图 - 主要观察数据是否有异常(离群点) #箱须-75%和25%的分位数+/-1.5倍分位差 plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100) #是否填充箱体颜色,是否展示均值,是否展示异常值,箱体设置,异常值设置,均值设置,中位数设置 plt.boxplot(x=UnitPrice #传入数据 ,patch_artist=True #是否填充箱体颜色 ,showmeans=True #是否展示均值 ,showfliers=True #是否展示异常值 ,boxprops={'color':'black','facecolor':'white'} #箱体设置 ,flierprops={'marker':'o','markersize':4,'markerfacecolor':'red'} #异常值设置 ,meanprops={'marker':'o','markersize':6,'markerfacecolor':'indianred'} #均值设置 ,medianprops={'linestyle':'--','color':'blue'} #中位数设置 ) plt.show()

运行结果:

7、雷达图

雷达图:又被叫做蜘蛛网图,适用于显示三个或更多的维度的变量的强弱情况

plt.polar来绘制雷达图,x轴的坐标点应该为弧度(2*PI=360°)

范例:

import numpy as np properties = ['输出','KDA','发育','团战','生存'] values = [40,91,44,90,95,40] theta = np.linspace(0,np.pi*2,6) plt.polar(theta,values) plt.xticks(theta,properties) plt.fill(theta,values)

运行结果:

注意事项:

因为polar并不会完成线条的闭合绘制,所以我们在绘制的时候需要在theta中和values中在最后多重复添加第0个位置的值,然后在绘制的时候就可以和第1个点进行闭合了。

polar只是绘制线条,所以如果想要把里面进行颜色填充,那么需要调用fill函数来实现。

polar默认的圆圈的坐标是角度,如果我们想要改成文字显示,那么可以通过xticks来设置。

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