pyplot绘制常见图表
pyplot 中绘制图表的函数
函数名称 | 函数说明 |
bar | 绘制条形图 |
barth | 绘制水平条形图 |
hist | 绘制直方图 |
pie | 绘制饼图 |
specgram | 绘制光谱图 |
stackplot | 绘制堆积区域图 |
scatter | 绘制散点图 |
plot | 绘制折线图 |
boxplot | 绘制箱形图 |
直方图
直方图又称质量分布图,是一种统计报告图,由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类型,纵轴表示分布情况。
适于比较数据之间的多少。 plt.hist(x,bins=None,range=None,density=None,bottom=None,histtye='bar',align='mid',log=Flase,color=None,label=None,stacked=Flase,
normed=None)
#x:数据集,最终的直方图将对数据集进行统计
#bins:统计的区间(直方图的个数)
#histtype:可选[ 'bar' ,'barstacked','step','stepfilled' ]之一,默认为 'bar' ,推荐使用默认配置,'step' 使用的是梯状,'stepfilled' 则会对梯状内部进行填充,效果与 'bar' 类似
#align:可选[ 'left','mid','right']之一,默认为 'mid',控制柱状图的水平分布,left 或者 right,会有部分空白区域,推荐使用默认
#log:bool,默认 False,即 y 坐标轴是否选择指数刻度
#stacked:bool,默认为 False,是否为堆积柱状图
折线图
折线图是用直线段将各数据点连接起来而组成的图形,以折线的方式显示数据的变化趋势。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)变化的连续数据,适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
反映一组数据的变化趋势。
plt.plot()
条形图
条形图是用宽度相同的条形的高度或者长短来表示数据多少的图形,可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图。
显示各个项目之间的比较情况,和直方图有类似的作用。
饼图
饼图可以显示一个数据序列(图表中绘制的相关数据点)中各项的大小与各项总和的比例,每个数据序列具有唯一的颜色或图形,并且与图例中的颜色是相对应的。
plt.pie(x,explode=None,labels=None,autopct=None,startangle=None)
#x:饼块的各个数据
#explode:饼块离中心的距离
#labels:饼块的标签
#autopct:饼块中百分比数值的设置
#shadow:饼块的阴影
#startangle:起始绘图的角度
散点图
散点图每一个值用一个点来表示,以一个特征为横坐标,另一个特征为纵坐标,如果某一个点或者某几个点偏离大多数点,则这些就是离群值。
散点图是指数据点在直角坐标系平面上的分布图,通常用于比较跨类别的数据。散点图包含数据点越多,比较效果就会越好。散点图中每个坐标点的位置是由变量的值决定的,用于表示因自变量而变化的大致趋势,以判断两种变量的相关性(分为正相关、负相关、不相关)。例如:身高与体重、经度与纬度等。散点图适合显示若干数据序列中各数值之间的关系,以判断两变量之间是否存在某种关联。
显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似X、Y轴,判断两变量之间是否存在某种关联。
plt.scatter(x,y,s,c,marker,alpha)
#x,y:表示 xy 轴对应的数据
#s:表示点的大小
#c:表示点的颜色
#marker :表示点的形状
#alpha:表示点的透明度
箱形图
箱形图又称盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,因形状如箱子而得名,在各种领域中也经常被使用,常见于品质管理。
识别异常值方面有一定的优越性。
plt.boxplot(x,notch=None,sym=None,vert=None,whis=None,positions=None,widths=None,patch_artist=None,meanline=None,showmeans=None,showcaps=None,showbox=None,showfliers=None,boxprops=None,labels=None,flierprops=None,medianprops=None,meanprops=None,capprops=None,whiskerprops=None)
#x:指定要绘制箱线图的数据
#notch:是否是凹口形状展现箱线图,默认非凹口
#sym:指定异常点的形状,默认为 o 号显示
#vert:是否需要将箱线图垂直摆放,默认垂直摆放
#whis:指定上下须与上下四分位的距离,默认为1.5倍的四分位差
#positions:指定箱线图的位置,默认为[0,1,2...]
#widths:指定箱线图的宽度,默认为0.5
#patch_artist:是否填充箱体的颜色
#meanline:是否用线的形式表示均值,默认用点来表示
#showmeans:是否显示均值,默认不显示
#showcaps:是否显示箱线图顶端和末端的两条线,默认显示
#showbox:是否显示箱线图的箱体,默认显示
#showfliers:是否显示异常值,默认显示
#boxprops:设置箱体的属性,如边框色,填充等
#labels:为箱线图添加标签,类似于图例的作用
#filerprops:设置异常值的属性,如异常点的形状、大小、填充色等
#medianprops:设置中位数的属性,如线的类型、粗细等
#meanprops:设置均值的属性,如点的大小、颜色等
#capprops:设置箱线图顶端和末端线条的属性,如颜色、粗细等
#whiskerprops:设置须的属性,如颜色、粗细、线的类型等
柱状图
柱状图是一种以长方形的长度为变量表达图形的统计报告图,它由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。
plt.bar(x,height,width,*,align='center',**kwargs)
#x:表示 x 轴的数据
#height:表示条形的高度
#width:表示条形的宽度,默认为0.8
#color:表示条形的颜色
#edgecolor:表示条形边框的颜色