小编写这篇文章的主要目的,主要是来给大家对Python的一些相关的知识,其内容主要有Matplotlib库图绘制方法的一些介绍。关于其具体的内容,下面就给大家详细的做出一个解答。
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)
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。
在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
在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label。meanline和showmeans: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)
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。
综上所述,这篇文章就给大家介绍到这里了,希望可以给大家带来帮助。
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