Python----数据可视化之matplotlib饼图、柱状图

猿友 2020-12-30 14:02:17 浏览数 (3609)
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matplotlib 库除了可以绘制曲线图, 还可以绘制统计图形,这篇文章介绍饼图、柱状图等几种常用统计图形的绘制方法。 推荐好课:Python 自动化办公用Python自动办公做职场高手

1、饼图

使用 pie() 方法绘制饼图: 

import matplotlib.pyplot as plt


print('\n-----欢迎来到w3cschool.cn')  

plt.rc('font',family='Arial',size='9')

plt.rc('axes',unicode_minus='False')

labels = ['Strawberry', 'Apple', 'Banana', 'Pear', 'Orange']

sizes = [39, 20, 55, 30,25] # 每个元素的值,会自动根据该值计算百分比

explode = [0.1, 0.2, 0, 0, 0]  # 每个元素的膨胀距离,这里指定了第0和第1个

 

fig, ax = plt.subplots()

ax.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=0) 

# autopct 精度 startangle 第1个元素的起始角位置,其他元素逆时针方向组织,shadow 是否使用阴影

ax.axis('scaled')  #设置饼图的样式,设置为equals显示的会是圆形    

fig.savefig('matplot-basic-pie.jpg')

plt.show()

效果如图所示:

111


ax.pie() 方法参数:

  • sizes:各元素的绝对数值大小,相对百分比会根据这些值计算;
  • explode:各个部分向外弹出的值;
  • autopct:百分比的显示精度;
  • shadow:是否显示阴影;
  • startangle:起始元素的位置,就是表示labels[0]的起始角位置,剩下的元素会逆时针方向组织。

2、柱状图

使用bar()方法绘制柱状图:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np


print('\n-----欢迎来到w3cschool.cn')  

plt.rc('font',family='Arial',size='9')

plt.rc('axes',unicode_minus='False')

    

fig, ax = plt.subplots()

fruit = ('Banana', 'Strawberry', 'Watermelon', 'Apple', 'Papaya', 'Tomatoes')

weight = (100,135,50,83,92,66)

ax.bar(fruit, weight, align='center',width=0.7)

ax.set_ylabel('Weight')#设置x轴标签

ax.set_title('Histogram')

fig.savefig('matplot-bar.jpg')

plt.show()

效果如图所示:


下载

bar()参数:

  • 第1个固定参数:x坐标点名称
  • 第2个固定参数:y坐标值
  • align:对齐方式;
  • width:柱宽度;

3、水平柱状图

使用barh()方法绘制水平柱状图:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np


print('\n-----欢迎来到w3cschool.cn')   

plt.rc('font',family='Arial',size='9')

plt.rc('axes',unicode_minus='False')

    

fig, ax = plt.subplots()

fruit = ('Banana', 'Strawberry', 'Watermelon', 'Apple', 'Papaya', 'Tomatoes')

y_pos = np.arange(len(fruit))

weight = (100,135,50,83,92,66)

ax.barh(y_pos, weight, align='center',height=0.7)

ax.set_yticks(y_pos)#设置y轴坐标

ax.set_yticklabels(fruit)#设置y轴标签

ax.invert_yaxis()  # 设置标签从上到下,更符合阅读习惯

ax.set_xlabel('weight')#设置x轴标签

ax.set_title('Horizontal bar chart')

fig.savefig('matplot-hor-bar.jpg')

plt.show()

效果如图所示:

下载 (1)

barh() 方法参数:

  • 第1个固定参数:y轴坐标;
  • 第2个固定参数:宽度值,实际上对应的是x轴的长度;
  • align:对齐方法,可选center和edge,表示柱图的位置和对应y轴坐标的关系;
  • height:柱图y方向的高度

ax.invert_yaxis()表示将y坐标反转,这样更符合阅读习惯,第0个元素在最上方显示。

4、分组柱状图

分组柱状图就是柱状图的组合形式,实际是2个柱状图合并在一起显示:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

 

print('\n-----欢迎来到w3cschool.cn')  

plt.rc('font',family='Arial',size='9')

plt.rc('axes',unicode_minus='False')

fruit = ('Banana', 'Strawberry', 'Watermelon', 'Apple', 'Papaya', 'Tomatoes')

weight = (100,135,50,83,92,66)

count = (20,15,30,53,22,36)

x = np.arange(len(fruit))

    

fig, ax = plt.subplots()

width = 0.4

ax.bar(x-width/2, weight,  width=width,label='weight')

ax.bar(x+width/2, count,  width=width,label='number')   

 

ax.set_title('Grouping histogram')

ax.set_ylabel('Weight / number')#设置y轴标签

ax.set_xticks(x)          #设置x轴坐标值

ax.set_xticklabels(fruit) #设置x轴坐标标签

fig.savefig('matplot-bar-group.jpg')

ax.legend()               #显示图例

plt.show()

效果如图所示:


下载 (2)

bar()入参的第1个参数不是直接使用分类形式的tuple,而是根据分类的数量重新定义的numpy数组,这样2个柱形图就可以根据该数值加减宽度的一半实现并排放置。

用法类似pyplot.plot(),多了个参数where表示划线阶梯在该点的前中后哪个位置,可以是’pre’,’mid’,’post’等三种类型,默认’pre’。


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