人工智能-画图形（2）

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。

Windows 系统安装 Matplotlib

进入到 cmd 窗口下，执行以下命令：

python -m pip install -U pip setuptools python -m pip install matplotlib

Linux 系统安装 Matplotlib

可以使用 Linux 包管理器来安装：

• Debian / Ubuntu：

sudo apt-get install python-matplotlib

• Fedora / Redhat：

sudo yum install python-matplotlib

Mac OSX 系统安装 Matplotlib

Mac OSX 可以使用 pip 命令来安装：

sudo python -mpip install matplotlib

安装完后，你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib 模块。

$ python -m pip list | grep matplotlib matplotlib (1.3.1)

今天要使用类方法画柱状图，饼图，面积图。

 

 

 

# 导包

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义一个绘图类

class TestPlot(object):

　　# 初始化方法

　　def __init__(self,plt):

　　　　self.plt = plt

　　# 定义内部属性

　　# 解决中文乱码问题[第二套]

　　plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

　　plt.rcParams['font.family']='sans-serif'

　　#指定编码

　　plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

 

　　#定义柱状图

　　def my_bar(self):

　　　　my_plt = self.plt

 

　　　　#定义数据

　　　　GDP = [12404.1,13908.5,9386.5,9143.6]

　　　　#传入数据

　　　　my_plt.bar(['北京','上海','深圳','重庆'],GDP,align='center',color='steelblue',alpha=0.8)

　　　　#添加标签

　　　　my_plt.ylabel('生产总值')

　　　　#添加标题

　　　　my_plt.title('四个直辖市GDP大比拼')

　　　　#刻度范围

　　　　my_plt.ylim([5000,16000])

　　　　#绘制

　　　　my_plt.show()

 

　　# 定义拼图

　　def my_pie(self):

　　　　my_plt = self.plt

　　　　# 定义数据

　　　　beijing = [17,17,23,43]

　　　　# 定义标签

　　　　label = ['2-3年','3-4年','4-5年','5,6年']

　　　　color = ['red','yellow','blue','purple']

　　　　# 将最大值突出展示

　　　　indic = []

　　　　# 使用ennumberate方法来添加索引 for item in range(len(beijing))

　　　　for index,item in enumerate(beijing):

　　　　　　if item == max(beijing):

　　　　　　　　indic.append(0.5)

　　　　　　elif index == 1:

　　　　　　　　indic.append(0.2)

　　　　　　else:

　　　　　　　　indic.append(0)

　　　　# for item in beijing:

　　　　　　# if item == max(beijing):

　　　　　　　　# indic.append(0.1)

　　　　　　# else:

　　　　　　　　# indic.append(0)

　　　　　　　　# 将数据传入

　　　　　　　　my_plt.pie(

　　　　　　　　　　　　# 数据

　　　　　　　　　　　　beijing,

　　　　　　　　　　　　# 标签

　　　　　　　　　　　　labels = label,

　　　　　　　　　　　　# 颜色

　　　　　　　　　　　　colors=color,

　　　　　　　　　　　　# 定义3D图角度

　　　　　　　　　　　　startangle=90,

　　　　　　　　　　　　# 阴影

　　　　　　　　　　　　shadow=True,

　　　　　　　　　　　　# 突出显示

　　　　　　　　　　　　explode=tuple(indic),

　　　　　　　　　　　　# 格式化数子

　　　　　　　　　　　　autopct='%1.1f%%',

 

　　　　　　　　)

　　　　　　# 设置标题

　　　　　　my_plt.title('并图绘制-统计北京程序员的工龄占比')

　　　　　　my_plt.show()

 

 

 

 

 

 

 

 

　　# 定义面积图方法

　　def my_area(self):

　　　　# 定义日期

　　　　date = ['2019-03-07','2019-03-08','2019-03-09','2019-03-010','2019-03-011']

　　　　# 定义数据

　　　　# 收入

　　　　earn = [156,234,324,354,456]

　　　　# 支出

　　　　pay = [[15,30,27,43,20],[10,20,25,132,28]]

　　　　# 将数据传入方法

　　　　my_lit = self.plt

　　　　self.plt.stackplot(date,earn,pay,colors=['green','yellow','orange'])

　　　　# 生成图例

　　　　self.plt.plot([],[],color='green',label='收入')

　　　　self.plt.plot([],[],color='yellow',label='午餐')

　　　　self.plt.plot([],[],color='orange',label='晚餐')

　　　　# 设置标题

　　　　self.plt.title('面积图样例-统计5天收入支出')

　　　　# 显示图例

　　　　self.plt.legend()

　　　　# 绘制图形

　　　　self.plt.show()

if __name__ == "__main__":

　　# 实例化对象

　　testplot = TestPlot(plt)

　　testplot.my_bar()

　　# testplot.my_area()

　　# testplot.my_pie()

　　print(123)

 

总结：

 

　　解决中文乱码的两种方法

　　第一种：

　　　　#导入字体库

　　　　from matplotlib.font_manager import FontProperties

　　　　#设置本机字体

　　　　font = FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/simkai.ttf",size=15)

 　　　　使用时直接调用：

　　　　FontProperties=font

 

第二种：

　　# 定义内部属性

　　# 解决中文乱码问题[第二种]

　　plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

　　plt.rcParams['font.family']='sans-serif'

　　#指定编码

　　plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False