Python数据可视化绘图工具matplotlib浅试

RGB颜色查询表

数据可视化

matplotlib模块的使用

1、柱形图

　　1、应用场景：

　　　　定性数据的分布展示

　　　说明：

　　　　柱状图主要是应用在可视化数据的应用场景中

　　　例如：一个班级中学生的籍贯分布，下载一款app操作分布

2、绘图原理

　　bar函数的使用

　　

参数的说明：

注意：

　　不使用默认的‘Unicode minues’模块来处理坐标轴轴线的刻度是负数的情况

　　一般使用“ASCII hypen”模块来处理坐标轴轴线的负刻度值的情况

　　ba()r函数

　　参数：

　#x：柱状图中的柱体标签值

#y：柱状图中柱体高度
#align：柱体对齐方式
#color：柱体颜色
#tick_label:刻度标签值
示例

import matplotlib as  mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #完成字体的配置
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #实现模式选择

x = [1,2,3,4,5]
y=[5,6,4,3,12]

plt.bar(x,y,align='center',color = 'red',tick_label = ['A','B','C','D','E'],alpha = 0.6)

plt.xlabel('测试难度')
plt.ylabel('试卷分数')

plt.grid(True,axis = 'y',ls = ':',color = 'r',alpha = 0.3)
plt.show()

#x：柱状图中的柱体标签值
#y：柱状图中柱体高度
#align：柱体对齐方式
#color：柱体颜色
#tick_label:刻度标签值

　　运行：（存的截图把试卷难度截没了）

2、条形图

将柱形图的柱体由垂直变为水平方向

　　barh()函数

3、堆积图

 

import matplotlib as  mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #完成字体的配置
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #实现模式选择

x = [1,2,3,4,5]
y=[5,6,4,3,12]
y1 = [2,6,3,8,5]

plt.bar(x,y,align='center',color = 'red',tick_label = ['A','B','C','D','E'],label= '班级A')
plt.bar(x,y1,align='center',bottom=y,color='y',label = '班级B' )


plt.xlabel('测试难度')
plt.ylabel('试卷分数')

#plt.grid(True,axis = 'y',ls = ':',color = 'r',alpha = 0.3)
plt.legend()
plt.show()

　　

 

 

　　

#小改动
plt.barh(x,y,align='center',color = 'red',tick_label = ['A','B','C','D','E'],label= '班级A')
plt.barh(x,y1,align='center',left=y,color='y',label = '班级B' )


plt.ylabel('测试难度')
plt.xlabel('试卷分数')

　　

　　　　　　

 4、分块图

　　分类

　　　　多数据并列柱状图和多数据平行条状图

　　　　示例

import matplotlib as  mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #完成字体的配置
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #实现模式选择

x = np.arange(5)
y=[6,10,4,5,1]
y1 = [2,6,3,8,5]

bar_width = 0.35
tick_label = ['A','B','C','D','E']

plt.bar(x,y,bar_width,color = 'red',align='center',label= '班级A',alpha = 0.5)
plt.bar(x+bar_width,y1,bar_width,color='y',align='center',label = '班级B' ,alpha = 0.5)


plt.ylabel('测试难度')
plt.xlabel('试卷分数')

plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label)

plt.legend()
plt.show()

5、扩展：参数的探索　　
　　问题，如何在在柱体图上绘制装饰或装饰图，如何去设置柱体的填充样式　　　　
　　可以使用关键字hatch的取值 “/”，‘\\’，“|”，“-”　　
　　说明：符号字符串的符号数量越多，柱体的集合图形密集程度越高。

6、饼图　　
　　作用：饼图是用来朱暂时定性数据比例分布特征的统计图形　　
　　应用场景：定性数据的比例展示或者离散数据的比例展示　　
　　绘制原理：　　　　
　　　　　　pie()

import matplotlib as mpl
import  matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #完成字体的配置
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #实现模式选择

labels = 'A难度','B难度','C难度','D难度'
students = [0.35,0.15,0.20,0.30]

colors = ['#377eb8','#4daf4a','#984ea3','#ff7f00']

explode = (0.1,0.1,0.1,0.1)

plt.pie(students,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%3.1f%%',startangle=45,shadow=True)

plt.title('选择不同难度测试试卷的学生占比')
plt.show()

#students :饼片代表百分比
#explode ：饼片边缘偏离半径百分比
#labels ： 标记每一片饼片文本标签内容
#autopct ：饼片标签内容对应数值百分比样式
#startangle ：从x轴为起始位置，第一个饼片逆时针旋转的角度
#shadow ：是否绘制饼片的阴影
#color ：饼片的颜色

说明：labels：分布存储四份不同难度的试卷

　　　　students： 存储选择每套试卷的学生百分比

　　　　explode：存储每份饼片边缘偏离相邻饼片边缘的半径长度比例值

　　　　autopct：规定百分比保留一位数字

　　　　startangle：

　　　　shadow：觉得是否有阴影

　　　　color：饼色

 

非分裂式饼图

~~~~

 

7、内嵌环形饼图  ：找到了这一版本，并试运行

import matplotlib as mpl
import  matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #完成字体的配置
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #实现模式选择

elements = ['面粉','砂糖','奶油','草莓酱','坚果']

weight1 = [40,15,21,10,15]
weight2 = [30,25,20,15,10]

colormaplist = ["#e41a1c", "#377eb8", "#4daf4a", "#984ea3", "#ff7f00"]

outer_colors = colormaplist
infor_colors = colormaplist

wedges1,texts1,autotexts1 = plt.pie(weight1,
                                    autopct = '%3.1f%%',
                                    radius = 1,
                                    pctdistance=0.85,
                                    colors=outer_colors,
                                    textprops=dict(color='w'))

wedgeprops = dict(width=0.3,edgecolor = 'w')

wedges2,texts2,autotexts2 = plt.pie(weight2,
                                    autopct = '%3.1f%%',
                                    radius = 0.7,pctdistance=0.75,
                                    colors=outer_colors,
                                    textprops=dict(color = 'w'))

wedgeprops = dict(width=0.3,edgecolor = 'w')

plt.legend(wedges1,
           elements,
           fontsize=12,
           title="配料图",
           loc="center left",
           bbox_to_anchor=(0.91, 0, 0.3, 1)
           ) #

plt.setp(autotexts1,size = 15,weight = 'bold')
plt.setp(autotexts2,size = 15,weight = 'bold')
plt.setp(texts1,size = 12)

plt.title("不同果酱面包配料比例表的比较")

plt.show()