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Python进阶Matplotlib库图绘制
来源：jb51　　时间：2022/7/4 8:50:22　　对本文有异议

中文字体设置：

  1. # 字体设置
  2. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
  3. 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

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import numpy as np
  3. # 原始线图
  4. plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)])
  5. # 点线图
  6. plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)],"*")
  7. # 线条颜色
  8. 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：

  1. x = range(10)
  2. y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
  3. plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
  4. # 设置图标题
  5. plt.title("sin函数")
  6. # 设置轴标题
  7. plt.xlabel("x轴")
  8. plt.ylabel("y轴")
  9. # 设置轴刻度
  10. plt.xticks(range(10),["第%d天"%x for x in range(1,10)])
  11. plt.yticks(range(10),["第%d天"%x for x in range(1,10)])
  12. # 加载字体
  13. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
  14. 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：

  1. x = range(10)
  2. y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
  3. plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
  4. # 重点标记
  5. plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10)

运行结果：

1.4、注释文本

annotate:注释文本

范例：

  1. x = range(10)
  2. y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
  3. plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
  4. # 重点标记
  5. plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10)
  6.  
  7. # 注释文本设置
  8. plt.annotate('local max', xy=(5, 5), xytext=(10,15),
  9. arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),
  10. )

运行结果：

1.5、设置图形样式

  1. plt.figure:调整图片的大小和像素
  2. 	`num`:图的编号，
  3. 	`figsize`:单位是英寸，
  4. 	`dpi`:每英寸的像素点，
  5. 	`facecolor`:图片背景颜色，
  6. 	`edgecolor`:边框颜色，
  7. 	`frameon`:是否绘制画板。

范例：

  1. x = range(10)
  2. y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
  3. # 设置图形样式
  4. plt.figure(figsize=(20,10),dpi=80)
  5. 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

  1. movies = {
  2.     "流浪地球":40.78,
  3.     "飞驰人生":15.77,
  4.     "疯狂的外星人":20.83,
  5.     "新喜剧之王":6.10,
  6.     "廉政风云":1.10,
  7.     "神探蒲松龄":1.49,
  8.     "小猪佩奇过大年":1.22,
  9.     "熊出没·原始时代":6.71
  10. }
  11. plt.barh(np.arange(len(movies)),list(movies.values()))
  12. plt.yticks(np.arange(len(movies)),list(movies.keys()),fontproperties=font)
  13. plt.grid()

运行结果：

2.2、分组条形图

范例：

  1. movies = {
  2.     "流浪地球":[2.01,4.59,7.99,11.83,16],
  3.     "飞驰人生":[3.19,5.08,6.73,8.10,9.35],
  4.     "疯狂的外星人":[4.07,6.92,9.30,11.29,13.03],
  5.     "新喜剧之王":[2.72,3.79,4.45,4.83,5.11],
  6.     "廉政风云":[0.56,0.74,0.83,0.88,0.92],
  7.     "神探蒲松龄":[0.66,0.95,1.10,1.17,1.23],
  8.     "小猪佩奇过大年":[0.58,0.81,0.94,1.01,1.07],
  9.     "熊出没·原始时代":[1.13,1.96,2.73,3.42,4.05]
  10. }
  11. plt.figure(figsize=(20,8))
  12. width = 0.75
  13. bin_width = width/5
  14. movie_pd = pd.DataFrame(movies)
  15. ind = np.arange(0,len(movies))
  16.  
  17. # 第一种方案
  18. for index in movie_pd.index:
  19.     day_tickets = movie_pd.iloc[index]
  20.     xs = ind-(bin_width*(2-index))
  21.     plt.bar(xs,day_tickets,width=bin_width,label="第%d天"%(index+1))
  22.     for ticket,x in zip(day_tickets,xs):
  23.         plt.annotate(ticket,xy=(x,ticket),xytext=(x-0.1,ticket+0.1))
  24. # 设置图例
  25. plt.ylabel("单位:亿")
  26. plt.title("春节前5天电影票房记录")
  27. # 设置x轴的坐标
  28. plt.xticks(ind,movie_pd.columns)
  29. plt.xlim
  30. plt.grid(True)
  31. plt.show()

运行结果：

2.3、堆叠条形图

范例：

  1. menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
  2. womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
  3. groupNames = ('G1','G2','G3','G4','G5')
  4. xs = np.arange(len(menMeans))
  5. plt.bar(xs,menMeans)
  6. plt.bar(xs,womenMeans,bottom=menMeans)
  7. plt.xticks(xs,groupNames)
  8. 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：

  1. 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]
  2. plt.figure(figsize=(15,5))
  3. nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k')
  4. plt.xticks(bins,bins)
  5. for num,bin in zip(nums,bins):
  6.     plt.annotate(num,xy=(bin,num),xytext=(bin+1.5,num+0.5))
  7. plt.show()

运行结果：

3.2、频率直方图

density:频率直方分布图

范例：

  1. nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k',density=True,cumulative=True)
  2. plt.xticks(bins,bins)
  3. for num,bin in zip(nums,bins):
  4.     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：

  1. plt.figure(figsize=(15,5))
  2. nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k',density=True,cumulative=True)
  3. plt.xticks(bins,bins)
  4. for num,bin in zip(nums,bins):
  5.     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：

  1. plt.scatter(x =data_month_sum["sumprice"]     #传入X变量数据
  2.             ,y=data_month_sum["Quantity"]     #传入Y变量数据
  3.             ,marker='*'     #点的形状
  4.             ,s=10           #点的大小
  5.             ,c='r'          #点的颜色
  6.            )
  7. 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

  1. plt.figure(figsize=(8,8),dpi=100,facecolor='white')
  2. plt.pie(x = StockCode.values,                  #数据传入
  3.         radius=1.5,                            #半径
  4.         autopct='%.2f%%'                       #百分比显示
  5.         ,pctdistance=0.6,                      #百分比距离圆心比例
  6.         labels=StockCode.index,                #标签
  7.         labeldistance=1.1,                     #标签距离圆心比例
  8.         wedgeprops ={'linewidth':1.5,'edgecolor':'green'}, #边框的线宽和颜色
  9.         textprops={'fontsize':10,'color':'blue'})  #文本字体大小和颜色
  10. plt.title('商品销量占比',pad=100)              #设置标题及距离坐标轴的位置
  11. 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：

  1. #箱线图 - 主要观察数据是否有异常（离群点）
  2. #箱须-75%和25%的分位数+/-1.5倍分位差
  3. plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100)
  4.  
  5. #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
  6. plt.boxplot(x=UnitPrice                               #传入数据
  7.             ,patch_artist=True                                #是否填充箱体颜色
  8.             ,showmeans=True                                   #是否展示均值
  9.             ,showfliers=True                                  #是否展示异常值
  10.             ,boxprops={'color':'black','facecolor':'white'}    #箱体设置
  11.             ,flierprops={'marker':'o','markersize':4,'markerfacecolor':'red'} #异常值设置
  12.             ,meanprops={'marker':'o','markersize':6,'markerfacecolor':'indianred'} #均值设置
  13.             ,medianprops={'linestyle':'--','color':'blue'}   #中位数设置
  14.            )
  15. 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：

  1. import numpy as np
  2. properties = ['输出','KDA','发育','团战','生存']
  3. values = [40,91,44,90,95,40]
  4. theta = np.linspace(0,np.pi*2,6)
  5. plt.polar(theta,values)
  6. plt.xticks(theta,properties)
  7. plt.fill(theta,values)

运行结果：

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。

到此这篇关于Python进阶Matplotlib库图绘制的文章就介绍到这了,更多相关Python Matplotlib库内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue！

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