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matplotlib相关图形绘制(一)
| 1、绘制X轴、Y轴平行线 1）作用 绘制X轴、Y轴平行线，主要用来做对比参考。 2）语法格式与相关参数说明① 语法格式 绘制X轴平行线 plt.axhline(y,xmin,xmax) 绘制Y轴平行线 plt.axvline(x,ymin,ymax) ② 参数说明
3）演示说明 ① 绘制X轴平行线 plt.subplot(121)plt.axhline(0.5,0,1,c="r",lw=3)plt.subplot(122)plt.axhline(0.5,0.2,0.8,c="g",lw=3)结果如下：
② 绘制Y轴平行线 plt.subplot(121)plt.axvline(0.5,0,1,c="r",lw=3)plt.subplot(122)plt.axvline(0.5,0.2,0.8,c="g",lw=3)结果如下：
1）作用 折线图用于显示随时间或有序类别而变化的趋势。折线图其实是由多个点连接在一起得到了，当点足够多的时候，折线图就变成了平滑的曲线。 2）语法格式和参数说明 ① 语法格式 plot(y) plot(y,‘格式’) plot(x,y) plot(x,y,‘格式’) plot(x1,y1,‘格式1’,x2,y2,‘格式2’ …… xn,yn,“格式n”) ② 参数说明 3）演示说明 ① 绘制一个点 plt.plot(50, marker="D")结果如下： ② 绘制多个点 当只传入一组数据的时候，那么每个元素的下标相当于X轴横坐标，这一组数据中的每个值相当于Y轴的纵坐标。当传入两组数据，第一组数据相当于X轴横坐标，第二组数据相当于Y轴的纵坐标。 plt.subplot(121)plt.plot([8,2,9,15,-3],c="g",marker="v",ls="--")plt.subplot(122)plt.plot([-3,-1,5,8,12], [2,-10,9,3,6],c="r",marker="*",ls="-")结果如下： ③ 绘制对比折线图 plt.figure(dpi=100)x = np.arange(1,13)y1 = np.array([568,645,789,412,435,673,345,632,467,876,912,1222])y2 = np.array([675,412,545,645,831,345,459,734,812,611,1500,900])plt.plot(x,y1,c="r",marker="*",ls="-",label="2019年销售额")plt.plot(x,y2,c="g",marker="v",ls="--",label="2020年销售额")plt.legend(loc="best",ncol=2)plt.title("2019-2020年销售额对比图")plt.xlabel("月份")plt.ylabel("销售额")plt.xticks(np.arange(1,13),[str(i)+"月" for i in range(1,13)])p1 = zip(x,y1)p2 = zip(x,y2)for x,y1 in p1: plt.text(x,y1,y1,ha="center",va="bottom",fontsize=10) for x,y2 in p2: plt.text(x,y2,y2,ha="center",va="bottom",fontsize=10)plt.savefig("2019-2020年销售额对比图",dpi=300)结果如下： 3、绘制柱形图1）作用 柱形图又叫条形图、柱状图，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。 2）语法格式和参数说明 ① 语法格式 plt.bar(x,height,color,edgecolor,width=0.8,bottom=None,align=“center”)② 参数说明 x 表示在x轴的哪个位置绘制柱形图；height表示每个柱子的高度。 color 表示柱子的颜色。 edgecolor 表示柱子边缘的颜色。 width 表示每个柱子的宽度。柱子的宽度可以相同，可以不同。 bottom 表示每个柱子的底部位置。每个柱子的底部位置可以相同，可以不同。 align 表示柱子的位置与x值的对应关系。可选center、edge参数。center表示柱子位于x值的中心位置，edge表示柱子位于x值的边缘位置。 3）演示说明 ① 绘制某超市饮料类型和顾客性别的条形图 plt.figure(dpi=100)x1 = [1,2,3,4,5]y1 = [6,10,11,8,15]x2 = [1,2]y2 = [22,28]plt.subplot(121)plt.bar(x1,y1,width=0.5,align="center",color="r")plt.title("不同饮料类型的人数对比图")plt.xlabel("饮料类型")plt.ylabel("数量")plt.xticks([1,2,3,4,5],["果汁","矿泉水","绿茶","其它","碳酸饮料"])plt.yticks(np.arange(0,16,3))for x1,y1 in zip(x1,y1): plt.text(x1,y1,y1,ha="center",va="bottom",fontsize=10)plt.subplot(122)plt.bar(x2,y2,width=0.8,align="center",color="g")plt.title("不同顾客性别的人数对比图")plt.xlabel("顾客性别")plt.ylabel("数量")plt.xticks([1,2],["男","女"])plt.yticks(np.arange(0,31,5))for x2,y2 in zip(x2,y2): plt.text(x2,y2,y2,ha="center",va="bottom",fontsize=10) plt.subplots_adjust(wspace=0.5)plt.savefig("饮料类型和顾客性别",dpi=300)结果如下： ② 绘制某超市不同饮料类型下，男女人数的对比图 plt.figure(dpi=100)x = np.array([1,2,3,4,5])y1 = np.array([1,6,7,2,6])y2 = np.array([5,4,4,6,9])plt.bar(x,y1,width=0.5,label="男",color="g")plt.bar(x+0.5,y2,width=0.5,label="女",color="b")plt.title("某超市不同饮料类型下男女人数的对比图")plt.xlabel("饮料类型")plt.ylabel("数量")plt.legend(loc="best",title="顾客性别")plt.xticks(x+0.15,["果汁","矿泉水","绿茶","其它","碳酸饮料"])plt.yticks(np.arange(0,11,2))for x,y1 in zip(x,y1): plt.text(x,y1,y1,ha="center",va="bottom",fontsize=10)for x,y2 in zip(x+0.5,y2): plt.text(x,y2,y2,ha="center",va="bottom",fontsize=10) plt.savefig("某超市不同饮料类型下男女人数的对比图",dpi=300)结果如下： 4、绘制不同饮料类型的帕累托图1）演示说明 ① 绘制不同类型饮料的帕累托图 plt.figure(dpi=100)x = np.array([1,2,3,4,5])y1 = np.array([6,10,11,8,15])# 先将y1中的元素，进行降序排序y1 = np.sort(y1)[::-1]y2 = y1.cumsum()/np.sum(y1)plt.bar(x,y1,width=0.3,color="g")plt.xlabel("饮料类型")plt.ylabel("数量")plt.xticks(x,["碳酸饮料","绿茶","矿泉水","其它","果汁"])for xy1 in zip(x,y1): plt.annotate("{}".format(xy1[1]),xy=xy1,ha="center",va="bottom")plt.twinx()plt.plot(x,y2,color="r",lw=3)plt.ylabel("百分比")plt.yticks(np.arange(0,1.1,0.2))plt.title("不同类型饮料的帕累托图")plt.savefig("不同类型饮料的帕累托图",dpi=300)结果如下：
1）作用 饼图用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本(或总体)中各组成部分的数据占全部数据的比例。对于研究一个总体的结构性组成很有作用。 2）语法格式和参数说明 ① 语法格式 plt.pie(x,y,height,color,edgecolor,width=0.8,bottom=None,align=“center”)② 参数说明 x 表示要绘图的数据。 labels 每个部分显示的标签。 explode 指定每个部分距离圆心的偏移量(单位为半径的长度)。 colors 指定每个部分的颜色。 autopct 设置每个部分显示的比例值(格式化)。 counterclock 是否逆时针绘图。默认为True。 startangle 初始绘图点位置(逆时针偏移x轴的角度)，默认为偏移0度(x轴)。 shadow 是否含有阴影，默认为False。(用处不大) 一些重要参数的图示说明：
3）演示说明
① 绘制不同饮料类型构成的饼图 plt.figure(dpi=100)x1 = np.array([6,10,11,8,15])x = x1/np.sum(x1)labels = ["果汁","矿泉水","绿茶","其它","碳酸饮料"]colors=["r", "g", "b", "y", "m"]explode = [0.05,0,0,0,0]plt.pie(x,labels=labels,colors=colors,autopct="%.0f%%", explode=explode,startangle=90,counterclock=False)plt.axis("equal")plt.savefig("不同饮料类型构成的饼图",dpi=300)结果如下：
② 绘制环形图：以绘制三环形为例
操作如下： plt.figure(figsize=(8,5),dpi=100)x1 = [3496.57,1161.55,1251.09,1961.07]x2 = [1383.36,775.09,595.09,1605.61]x3 = [3756.56,1623.36,1730.51,3255.94]labels = ["劳动者报酬","生产税金额","固定资产折旧","营业盈余"]colors=['pink','greenyellow','lightcoral','cyan']plt.pie(x1,colors=colors,autopct="%.0f%%",radius=1.3, wedgeprops=dict(width=0.3,edgecolor="w"), startangle=90,counterclock=False,pctdistance = 0.9)plt.pie(x2,colors=colors,autopct="%.0f%%",radius=1, wedgeprops=dict(width=0.3,edgecolor="w"), startangle=90,counterclock=False,pctdistance = 0.85)plt.pie(x3,colors=colors,autopct="%.0f%%",radius=0.7, wedgeprops=dict(width=0.3,edgecolor="w"), startangle=90,counterclock=False,pctdistance = 0.75)plt.legend(labels=labels,loc="best",title="生产总值构成")plt.title("生产总值构成的环形图")plt.axis("equal")plt.savefig("生产总值构成的环形图",dpi=300)结果如下：
① 语法格式 plt.pie(x,y,height,color,edgecolor,width=0.8,bottom=None,align=“center”)② 参数说明 x 表示要绘图的数据。 labels 每个部分显示的标签。 explode 指定每个部分距离圆心的偏移量(单位为半径的长度)。 colors 指定每个部分的颜色。 autopct 设置每个部分显示的比例值(格式化)。 counterclock 是否逆时针绘图。默认为True。 startangle 初始绘图点位置(逆时针偏移x轴的角度)，默认为偏移0度(x轴)。 shadow 是否含有阴影，默认为False。(用处不大) ③ 演示说明 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\matplotlib.xlsx",sheet_name="直方图")def func(x): if x>=140 and x=150 and x=160 and x=170 and x=180 and x=190 and x=200 and x=210 and x=220 and x=230 and x |
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