【Python】数据分析-Matplotlib绘图

数据分析

Jupyter Notebook

• Jupyter Notebook: 一款用于编程、文档、笔记和展示的软件。

启动命令：

jupyter notebook

Matplotlib

设置中文格式：plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']

# 查看本地所有字体
import matplotlib.font_manager
a = sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])
for i in a:
    print(i)

常用数据图

折线图

通过折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图。

特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。（变化）

直方图

用一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。

特点：绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布状况。（统计）

条形图

排列在工作表的列或行中的数据可以绘制成条形图。

特点：绘制离散的数据，能够一眼看出各个数据的大小，比较数据之间的差别。（统计）

散点图

用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。

特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势，展示离群点。（分布规律）

折线图

每个红色的点是坐标，把5个点的坐标连接成一条线，组成了一个折线图。

目前存在以下几个问题：

1. 设置图片大小（高清大图）
2. 保存到本地
3. 描述信息，如x轴和y轴表示什么，这个图表示什么
4. 调整x或y的刻度间距
5. 线条样式（颜色、透明度等）
6. 标记特殊点（如最高点和最低点）
7. 给图片添加水印（防伪、防盗用）

示例1

'''
假设一天中每隔两个小时(range(2, 26, 2))的气温(℃)分别是
'''
# 导包
from matplotlib import pyplot as plt

# 设置图片大小
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 设置x,y轴的值
x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]

# 绘图
plt.plot(x, y)

# 设置x轴刻度
plt.xticks(range(2, 26, 2))
plt.yticks(range(min(y), max(y) + 1))

# 保存图片
# plt.savefig("./image.png") # .svg格式，放大无锯齿

# 展示图形
plt.show()

示例2

import random
from matplotlib import pyplot as plt

# 设置字体为楷体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']

x = range(0, 120)
y = [random.randint(20, 35) for _ in range(120)]

# 设置图片大小
fig = plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=180)

# 绘图
plt.plot(x, y)

# 调整x轴刻度
xl = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
xl += ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]
plt.xticks(list(x)[::5], xl[::5], rotation=45)  # rotation旋转的度数

# 添加描述信息
plt.xlabel("时间", size=20)
plt.ylabel("温度(℃)", size=20)
plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况", size=40)

# 展示图形
plt.show()

多条折线

多次 plt.plot()

'''
统计出童某从11岁到30岁每年交的女朋友数量列表，将数据绘制成折线图
以及同桌从11岁到30岁交往数量做出数据折线图对比差距
'''

from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=180)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.title("童某与其同桌从11岁到30岁每年交的女朋友数量图", size=30)

x = range(11, 31)
y = [1, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1, 4, 6, 4, 5, 3]
z = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

# 绘制两条折线图
plt.plot(x, y, label="童某", color='red', linestyle='--', linewidth=2)
plt.plot(x, z, label="同桌", color='blue', linestyle='-.', linewidth=5)

plt.ylabel("交往数量(个)", size=20)
plt.xlabel("年龄", size=20)
xl = ["{}岁".format(i) for i in x]
plt.xticks(x, xl)

# 添加图例
plt.legend(loc=2)
'''
        'best'            0
        'upper right'     1
        'upper left'      2
        'lower left'      3
        'lower right'     4
        'right'           5
        'center left'     6
        'center right'    7
        'lower center'    8
        'upper center'    9
        'center'          10
'''

# 绘制网格
plt.grid(alpha=0.8, linestyle=':', linewidth=1, color='k')# alpha设置网格
plt.show()

总结

1. 绘制了折线图 (plt.plot)
2. 设置了图片的大小和分辨率 (plt.figure)
3. 实现了图片的保存 (plt.savefig)
4. 设置了xy轴上的刻度和字符串 (plt.xticks)
5. 解决了刻度稀疏和密集的问题 (plt.xticks)
6. 设置了标题，xy轴的标签 (plt.title, plt.xlabel, plt.ylabel)
7. 设置了字体 (plt.rcParams)
8. 在一个图上绘制多个图形（多次 plt.plot）
9. 为不同的图形添加图例 (plt.legend)

颜色字符	风格字符
r 红色	- 实线
g 绿色	– 虚线, 破折线
b 蓝色	- . 点划线
w 白色	: 点虚线, 虚线
c 青色	‘’ 留空或空格, 无线条
m 洋红
y 黄色
k 黑色
#00ff00 16进制
0.8 灰度值字符串

---

散点图

'''
散点图

假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),
那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律?
'''
from matplotlib import pyplot as plt

y_3 = [11, 17, 16, 11, 12, 11, 12, 6, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 14, 17, 18, 21, 16, 17, 20, 14, 15, 15, 15, 19, 21, 22, 22,
       22, 23]
y_10 = [26, 26, 28, 19, 21, 17, 16, 19, 18, 20, 20, 19, 22, 23, 17, 20, 21, 20, 22, 15, 11, 15, 5, 13, 17, 10, 11, 13,
        12, 13, 6]
x_3 = range(1, 32)
x_10 = range(41, 72)

# 设置中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 设置图片大小
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100)

# 使用scatter方法绘制散点图
plt.scatter(x_3, y_3, label="3月份")
plt.scatter(x_10, y_10, label="10月份")

# 调整x轴的刻度
xl = list(x_3) + list(x_10)  # 总数应当是两个月的天数而不是72
xlabels = ["3月{}日".format(i) for i in x_3]
xlabels += ["10月{}日".format(i) for i in x_10]
plt.xticks(xl[::3], xlabels[::3])

# 添加描述信息
plt.xlabel("时间", size=20)
plt.ylabel("温度", size=20)
plt.title("北京2016年3,10月份每天白天的最高气温", size=30)

# 添加图例
plt.legend()

# 展示
plt.show()

不同条件(维度)之间的内在关联关系
观察数据的离散聚合程度

---

条形图

'''
柱状图

假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b),那么如何更加直观的展示该数据?
'''
from matplotlib import pyplot as plt

# 设置中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.figure(figsize=(20,10), dpi=100)

a = ["战狼2", "速度与激情8", "功夫瑜伽", "西游伏妖篇", "变形金刚5：最后的骑士", "摔跤吧！爸爸", "加勒比海盗5：死无对证", 
     "金刚：骷髅岛", "极限特工：终极回归", "生化危机6：终章", "乘风破浪", "神偷奶爸3", "智取威虎山", "大闹天竺", 
     "金刚狼3：殊死一战", "蜘蛛侠：英雄归来", "悟空传", "银河护卫队2", "情圣", "新木乃伊", ]
b = [56.01, 26.94, 17.53, 16.49, 15.45, 12.96, 11.8, 11.61, 11.28, 11.12, 10.49, 10.3, 8.75, 7.55, 7.32, 6.99, 6.88,
     6.86, 6.58, 6.23]

# 通过bar方法绘制柱状图
plt.bar(a, b, width=0.5)

# 调整x轴刻度
plt.xticks(rotation=35)

plt.show()

绘制横排条形图

from matplotlib import pyplot as plt

# 设置中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.figure(figsize=(20,10), dpi=100)

a = ["战狼2", "速度与激情8", "功夫瑜伽", "西游伏妖篇", "变形金刚5：最后的骑士", "摔跤吧！爸爸",
     "加勒比海盗5：死无对证", "金刚：骷髅岛", "极限特工：终极回归", "生化危机6：终章", "乘风破浪", 
     "神偷奶爸3", "智取威虎山", "大闹天竺", "金刚狼3：殊死一战", "蜘蛛侠：英雄归来", "悟空传", "银河护卫队2", "情圣", "新木乃伊", ]
b = [56.01, 26.94, 17.53, 16.49, 15.45, 12.96, 11.8, 11.61, 11.28, 11.12, 10.49, 10.3, 8.75, 7.55, 7.32, 6.99, 6.88,
     6.86, 6.58, 6.23]

# 通过barh方法绘制条形图
plt.barh(a, b, height=0.5, color='c') # 粗细的调节和柱状图的不一样
plt.grid(alpha=0.5)

plt.show()

绘制分组条形图

'''
分组条形图

假设你知道了列表a中电影分别在2017-09-14(b_14), 2017-09-15(b_15), 2017-09-16(b_16)
三天的票房,为了展示列表中电影本身的票房以及同其他电影的数据对比情况,应该如何更加直观的呈现该数据?
'''
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.title("四部电影在如下三天内的票房统计表", size=10)

a = ["猩球崛起3：终极之战", "敦刻尔克", "蜘蛛侠：英雄归来", "战狼2"]
b_14 = [2358, 399, 2358, 362]
b_15 = [12357, 156, 2045, 168]
b_16 = [15746, 312, 4497, 319]

bar_width = 0.2
x_14 = range(len(a)) #可迭代
x_15 = [i+bar_width for i in x_14] #遍历循环，每次位移bar_width
x_16 = [i+bar_width*2 for i in x_14]

plt.bar(a, b_14, width=bar_width, label="9月14日")
plt.bar(x_15, b_15, width=bar_width, label="9月15日")
plt.bar(x_16, b_16, width=bar_width, label="9月16日")
# 设置图例
plt.legend()
# 设置网格线
plt.grid(alpha=0.5, linestyle=":")
plt.show()

数量统计
频率统计(市场饱和度)

---

绘制直方图

'''
直方图

假设你获取了250部电影的时长(列表a中),希望统计出这些电影时长的分布状态
(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息,你应该如何呈现这些数据?
'''
from matplotlib import pyplot as plt

a = [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]
plt.figure(figsize=(10, 10))

# 计算组数
d = 3 #组距
nums_bin = (max(a)-min(a))//d
print(nums_bin)

# 通过hist(数据，分成的组数)绘制直方图
plt.hist(a, nums_bin, density=True) # density统计频率分布

plt.xticks(range(min(a), max(a)+d,d))
plt.grid(linestyle=":", alpha=0.8)
plt.show()

'''
在美国2004年人口普查发现有124 million的人在离家相对较远的地方工作。
根据他们从家到上班地点所需要的时间,通过抽样统计(最后一列)出了下表的数据,这些数据能够绘制成直方图么?
'''
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.figure(figsize=(15, 10),dpi=100)
interval = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,60,90]
width = [5,5,5,5,5,5,5,5,5,15,30,60]
quantity = [836,2737,3723,3926,3596,1438,3273,642,824,613,215,47]

plt.bar(range(len(quantity)), quantity, width=1)
# 设置x轴的刻度
_x = [i-0.5 for i in range(13)]
xl = interval+[150]
plt.xticks(_x, xl)

plt.grid()
plt.show()

---

通用配置

基本线条

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

最基本的线条

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.plot([1,2,3,4,5],[2,5,1,5,7])
plt.xlabel('x轴',size=15,color='red')
plt.ylabel('y轴',size=15,color='blue')

不同的线条样式和颜色

plt.plot([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],'-.')
plt.plot([1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],'--')
plt.plot([1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7],': ')
plt.plot([1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],"o")
plt.title('测试',size=20)
plt.xlabel('x轴',size=15,color='r')
plt.ylabel('y轴',size=15,color='b')

风格设置

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.available

['Solarize_Light2',
 '_classic_test_patch',
 'bmh',
 'classic',
 'dark_background',
 'fast',
 'fivethirtyeight',
 'ggplot',
 'grayscale',
 'seaborn',
 'seaborn-bright',
 'seaborn-colorblind',
 'seaborn-dark',
 'seaborn-dark-palette',
 'seaborn-darkgrid',
 'seaborn-deep',
 'seaborn-muted',
 'seaborn-notebook',
 'seaborn-paper',
 'seaborn-pastel',
 'seaborn-poster',
 'seaborn-talk',
 'seaborn-ticks',
 'seaborn-white',
 'seaborn-whitegrid',
 'tableau-colorblind10']

x = np.linspace(-10,10)
y = np.sin(x)
plt.style.use('Solarize_Light2')
plt.plot(x,y)

条形图

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0) # 设置种子：起始值为0
x = np.arange(5)
y = np.random.randint(-5,5,5)
print(y)
fig,axes = plt.subplots(ncols=2)
v_bars = axes[0].bar(x,y,color='red')
h_bars = axes[1].barh(x,y,color='blue')

axes[0].axhline(0,color='grey',linewidth=2)
axes[1].axvline(0,color='grey',linewidth=2)
plt.show()

fig,ax = plt.subplots()
v_bars = ax.bar(x,y,color='blue')
for bar,height in zip(v_bars,y):
    if height < 0:
        bar.set(color='green')
plt.show()

x = np.random.randn(100).cumsum()
y = np.arange(100)

fig,ax = plt.subplots()
ax.fill_between(x,y)
plt.show()

x1 = np.array([1,2,3])
x2 = np.array([3,2,2])

bar_labels = ['bar1','bar2','bar3']
plt.figure(figsize=(8,6))
y_pos = [x for x in np.arange(len(x1))]

plt.barh(y_pos,x1)
plt.barh(y_pos,-x2)
plt.show()

g_data = [1,2,3]
b_data = [3,2,1]
r_data = [2,3,3]
labels = ['group1','group2','group3']

pos = list(range(len(g_data)))
width = 0.2
fig,ax = plt.subplots()
plt.bar(pos,g_data,width,alpha=0.5,color='g',label=labels[0])
plt.bar([p+width for p in pos],b_data,width,alpha=0.5,color='b',label=labels[1])
plt.bar([p+width*2 for p in pos],r_data,width,alpha=0.5,color='r',label=labels[2])
plt.show()

绘图细节

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

x = np.random.normal(loc = 0.0, scale=1.0, size=300)
width = 0.5
bins = np.arange(math.floor(x.min())-width,math.ceil(x.max())+width,width)
ax = plt.subplot(111)

# 边框不可见
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
# 刻度不可见
plt.tick_params(bottom='off',top='off',left='off',right='off')
# 显示网格
plt.grid()
plt.hist(x,alpha = 0.5,bins = bins)
plt.show()

x = range(10)
y = range(10)

labels = ['dududududu' for i in range(10)]
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y)
# 标签显示不全; rotation
ax.set_xticklabels(labels,rotation=90)

x = np.arange(10)
for i in range(1,4):
    plt.plot(x,i*x**2,label = "Game %d"%i)
# 设置图例样式
plt.legend(loc='upper center',bbox_to_anchor = (0.5,1.15), ncol=3)

x = np.arange(10)
for i in range(1,4):
    plt.plot(x,i*x**2,label = "Game %d"%i,marker='*')
# 设置图例透明度
plt.legend(loc='upper right',framealpha=0.1)

直方图&散点图

直方图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.normal(0,20,1000)
bins = np.arange(-100,100,5)

plt.hist(data,bins=bins)
# 设置x轴的边距
plt.xlim([min(data)-5,max(data)+5])
plt.show()

import random
data1 = [random.gauss(15,10) for i in range(500)]
data2 = [random.gauss(5,5) for i in range(500)]
bins = np.arange(-50,50,2.5)

plt.hist(data1, bins=bins,label='class 1',alpha=0.3)
plt.hist(data2, bins=bins,label='class 2',alpha=0.3)
plt.show()

散点图

mu_vecl = np.array([0,0])
cov_matl = np.array([[2,0],[0,2]])

x1_samples = np.random.multivariate_normal(mu_vecl,cov_matl,100)
x2_samples = np.random.multivariate_normal(mu_vecl+0.2,cov_matl+0.2,100)
x3_samples = np.random.multivariate_normal(mu_vecl+0.4,cov_matl+0.4,100)

plt.scatter(x1_samples[:,0],x1_samples[:,1],marker='^',label='x1')
plt.scatter(x2_samples[:,0],x1_samples[:,1],marker='o',label='x2')
plt.scatter(x3_samples[:,0],x1_samples[:,1],marker='*',label='x3')
plt.legend()
plt.show()

x =[0.13,0.22,0.39,0.59,0.68,0.74,0.93]
y =[0.75,0.34,0.44,0.52,0.80,0.25,0.55]

plt.scatter(x,y,marker='^',s=100)
# 添加坐标标注
for x,y in zip(x,y):
    plt.annotate('%s,%s'%(x,y),xy=(x,y),xytext=(0,-15),textcoords='offset points',ha='center')
plt.show()

pie&子图布局

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

m = 51212
f = 40742

# 显示详细数据 '%1.1f%%'
plt.pie([m,f],autopct='%1.1f%%',explode=[0,0.05],labels=['man','woman'])

ax1 = plt.subplot2grid((3,3),(0,0))
ax2 = plt.subplot2grid((3,3),(1,0))
ax3 = plt.subplot2grid((3,3),(0,2),rowspan=3)
ax4 = plt.subplot2grid((3,3),(2,0),colspan=2)
ax5 = plt.subplot2grid((3,3),(0,1),rowspan=2)

原文地址：https://blog.csdn.net/Long_kin/article/details/140371295

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！