Python数据可视化—折线图、条状图、饼图
第三方库
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用于数据可视化的第三方库主要有:Matplotlib、Seaborn等
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Matplotlib:可以创建常用的统计图,还可以借助扩展工具箱,制作地图和3D图像
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pyplot子库:主要用于实现各种数据展示图形的绘制,其导入方式
主要函数
函数 | 描述 |
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plt.figure(figsize,dpi,facecolor,edgecolor,linewidth) | figsize用于指定图像宽度和高度的英寸,默认为(6.4,4.8);dpi为分辨率,默认为100;facecolor和edgecolor分别是背景色和边框颜色;linewidth是图像框架的线条宽度,默认为0.0| |
plt.show() | 显示绘制的图像,同时清空缓冲区 |
plt.savefig(frame,dpi,bbox_inches,pad_inches) | bbox_inches设定边界框bbox来表示图像的保存区域,为‘tight'时将剪除图像表周围的空白部分;pad_inches用于调整图像和bbox之间的填充距离; |
注:savefig()函数必须在show( )函数之前使用
主要方法
方法 | 描述 |
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plt.suptitle() | 为整个figure添加标题 |
plt.title() | 为当前绘图区域(可以是子图)添加标题 |
plt.figlegend() | 为整个figure添加图例 |
plt.legend() | 为当前绘图区域(可以是子图)添加图例 |
plt.xlabel(),plt.ylabel() | 分别为当前绘图区域(可以是子图)添加x轴和y轴的标签 |
plt.xticks(),plt.yticks() | 分别为当前绘图区域(可以是子图)添加x轴和y轴的刻度 |
plt.text() | 为当前绘图区域(可以是子图)添加文本说明 |
plt.annotate() | 为指定的数据点添加注释 |
plt.grid() | 为当前绘图区域(可以是子图)添加网格 |
图像的类型
图像类型 | 使用的方法 | 图像类型 | 使用的方法 |
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折线图 | plt. plot() | 饼图 | plt.pie() |
条形图 | plt. bar() | 箱型图 | plt.boxplot() |
直方图 | plt.hist() | 等值线图 | plt.contour() |
散点图 | plt.scatter() | 三维图 | mplot3D.Axes3D() |
绘制图
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折线图 plot(x,y,fmt)
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], 'go-', label='line 1', linewidth=2) plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], 'rs--', label='line 2', ) plt.axis([0, 4, 0, 10]) plt.legend() plt.savefig('折线图.jpg', bbox_inches='tight') plt.show()
- plt.axis(xmin,xmax,ymin,ymax) 设置当前绘图区域x轴和y轴的取值范围
- plt.xlim(xmin,xmax) 设置当前绘图区域x轴的取值范围
- plt.ylim(ymin,ymax) 设置当前绘图区域y轴的取值范围
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条形图 bar(x, height , width , align)
import matplotlib.pyplot as plt city = ['fuzhou', 'Guangzhou', 'Kunming'] x = range(len(city)) y = [7.66, 14.5, 6.73] fig = plt.figure() plt.bar(x,y,width=0.5,align='center',color='red') plt.xticks(x,city) plt.xlabel('City') plt.ylabel('Population(Million)') for i in range(len(city)): plt.text(i,y[i],y[i]) plt.savefig('人口条形图.jpg',bbox_inches='tight') plt.show()
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饼图 pie(x, labels , explode, colors, autopct, radius, center)
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(6,4)) weather = ['sunny', 'rainy', 'foggy', 'cloudy'] nums = [12,5,3,10] expl = [0.1,0,0,0] plt.pie(nums,labels=weather,explode=expl,autopct='%.2f%%',shadow=True) plt.savefig('天气饼图.jpg',bbox_inches='tight') plt.show()
- labels:为每个扇形区域提供标签
- explode:指定每个扇形区域的偏移程度
- colors:设置每个扇形区域的颜色
- autopct:标记每个扇形区域的占比,可以是格式字符串或函数
- radius:饼图的半径,默认为1
- center:设置图表的中心位置
其他
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线型line的设置
线型标经 描述 '-' 实线样式 '--' 虚线样式 '-.' 点画线样式 '..' 虚线样式 -
常用线条颜色
符号 颜色 符号 颜色 'b' 蓝色 'm' 品红 'g' 绿色 'y' 黄色 'r' 红色 'k' 黑色 'c' 青色 'w' 白色 -
常用标经点样式
符号 标记点样式 符号 标记点样式 '.' 点 's' 正方形 ',' 像素 'p' 五边形 'o' 圆 '*' 星号 'v' 下三角形 'h' 六边形 '^' 上三角形 'H' 六边形 '<' 左三角形 '+' 加号 '>' 右三角形 'x' 乘号 '1' 正三分支 'D' 菱形 '2' 倒三分支 'd' 小菱形 '3' 左三分支 ’|‘ 竖直线 '4' 右三分支 '_' 水平线