一、简介
Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，例如：找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化 # 安装 pip install matplotlib # 引用方法 import matplotlib.pyplot as plt
# 其他画图工具
pyecharts : https://www.jianshu.com/p/554d64470ec9 # 不做数据分析可以使用这个模块
数据可视化模块有：matplotlib、echarts、highcharts、seaborn
https://www.highcharts.com.cn/demo/highcharts
https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-bar
中文乱码：plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
学习目标
1.离散型数据的可视化 2.连续性数据的可视化 3.关系型数据的可视化 4.多图形的组合
针对数据可视化，有很多图形
我们应该了解的是每个图形擅长的领域(什么时候应该用什么图形合适)
二、图形绘制
1.饼图
变量不多的情况下使用，展示变量之间的权重及配比(最好变量的个数不要超过10个)
饼图属于最传统的统计图形之一，几乎随处可见，例如大型公司的屏幕墙、各种年度论坛的演示稿以及各大媒体发布的数据统计报告等;
饼图是将一个圆分割成不同大小的楔(扇)形，而圆中的每一个楔形代表了不同的类别值，通常根据楔形的面积大小来判断类别值的差异;
import matplotlib.pyplot as plt
# 解决中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 一定要了解每个图形擅长的领域 # 构造数据 edu = [0.2515,0.3724,0.3336,0.0368,0.0057] labels = ['中专','大专','本科','硕士','其它'] # 建议设置0-1之间的数 explode = [0.1,0.2,0,0,0.3] plt.pie( x = edu, #绘图数据 labels=labels, #绘图数据 autopct='%.1f%%', # 设置百分比格式，这里保留一份小数 explode = explode, colors=['pink','blue','orange','black','red'], # pctdistance=0.5, # labeldistance=1.2 ) # %matplotlib 将图形以弹窗显示 plt.show()
参数：
x:指定绘图的数据
explode:指定饼图某些部分的突出显示，即呈现爆炸式
labels:为饼图添加标签说明，类似于图例说明
colors:指定饼图的填充色
autopct:自动添加百分比显示，可以采用格式化的方法显示
pctdistance:设置百分比标签与圆心的距离
labeldistance:设置各扇形标签(图例)与圆心的距离
2.条形图绘制
虽然饼图可以很好地表达离散型变量在各水平上的差异，但其不擅长对比差异不大或水平值过多的离散型变量，因为饼图是通过各扇形面积的大小来比价差异的，面积的比较有时并不直观;
对于条形图而言，对比的是柱形的高低，柱体越高，代表的数值越大，反之亦然;
bar(x, height, width=0.8, bottom=None, color=None, edgecolor=None, tick_label=None, label = None, ecolor=None) x:传递数值序列，指定条形图中x轴上的刻度值 height:传递数值序列，指定条形图y轴上的高度 width:指定条形图的宽度，默认为0.8 bottom:用于绘制堆叠条形图 color:指定条形图的填充色 edgecolor:指定条形图的边框色 tick_label:指定条形图的刻度标签 label:指定条形图的标签，一般用以添加图例
'''垂直条形图''' import pandas as pd # 读入数据 GDP = pd.read_excel(r'Province GDP 2017.xlsx') # 设置绘图风格（不妨使用R语言中的ggplot2风格） plt.style.use('ggplot') # 绘制条形图 plt.bar(x = range(GDP.shape[0]), # 指定条形图x轴的刻度值 height = GDP.GDP, # 指定条形图y轴的数值 tick_label = GDP.Province, # 指定条形图x轴的刻度标签 color = 'steelblue', # 指定条形图的填充色 ) # 添加y轴的标签 plt.ylabel('GDP(万亿)') # 添加条形图的标题 plt.title('2017年度6个省份GDP分布') # 为每个条形图添加数值标签 for x,y in enumerate(GDP.GDP): plt.text(x,y+0.1,'%s' %round(y,1),ha='center') # 显示图形 plt.show() '''水平条形图''' # 对读入的数据做升序排序 GDP.sort_values(by = 'GDP', inplace = True) # 绘制条形图 plt.barh(y = range(GDP.shape[0]), # 指定条形图y轴的刻度值 width = GDP.GDP, # 指定条形图x轴的数值 tick_label = GDP.Province, # 指定条形图y轴的刻度标签 color = 'steelblue', # 指定条形图的填充色 ) # 添加x轴的标签 plt.xlabel('GDP(万亿)') # 添加条形图的标题 plt.title('2017年度6个省份GDP分布') # 为每个条形图添加数值标签 for y,x in enumerate(GDP.GDP): plt.text(x+0.1,y,'%s' %round(x,1),va='center') # 显示图形 plt.show() '''交叉条形图''' HuRun = pd.read_excel('HuRun.xlsx') # Pandas模块之水平交错条形图 HuRun_reshape = HuRun.pivot_table(index = 'City', columns='Year', values='Counts').reset_index() # 对数据集降序排序 HuRun_reshape.sort_values(by = 2016, ascending = False, inplace = True) HuRun_reshape.plot(x = 'City', y = [2016,2017], kind = 'bar', color = ['steelblue', 'indianred'], # 用于旋转x轴刻度标签的角度，0表示水平显示刻度标签 rot = 0, # 文字水平显示 width = 0.8, title = '近两年5个城市亿万资产家庭数比较') # 添加y轴标签 plt.ylabel('亿万资产家庭数') plt.xlabel('') plt.show()
3.直方图的绘制
直方图一般用来观察数据的分布形态，横坐标代表数值的均匀分段，纵坐标代表每个段内的观测数量(频数); 一般直方图都会与核密度图搭配使用，目的是更加清晰地掌握数据的分布特征; plt.hist(x, bins=10, normed=False, orientation='vertical', color=None, label=None) x:指定要绘制直方图的数据。 bins:指定直方图条形的个数。 normed:是否将直方图的频数转换成频率 orientation:设置直方图的摆放方向，默认为垂直方向 color:设置直方图的填充色 edgecolor:设置直方图边框色 label:设置直方图的标签，可通过legend展示其图例
Titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv') # 检查年龄是否有缺失（如果数据中存在缺失值，将无法绘制直方图） any(Titanic.Age.isnull()) # 不妨删除含有缺失年龄的观察 Titanic.dropna(subset=['Age'], inplace=True) # 绘制直方图 plt.hist(x = Titanic.Age, # 指定绘图数据 bins = 20, # 指定直方图中条块的个数 color = 'steelblue', # 指定直方图的填充色 edgecolor = 'black' # 指定直方图的边框色 ) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('频数') # 添加标题 plt.title('乘客年龄分布') # 显示图形 plt.show()
4.箱线图的绘制
箱线图是另一种体现数据分布的图形，通过该图可以得知数据的下须值(Q1-1.5IQR)、下四 分位数(Q1)、中位数(Q2)、均值、上四分位(Q3)数和上须值(Q3+1.5IQR)，更重 要的是，箱线图还可以发现数据中的异常点; plt.boxplot(x, vert=None, whis=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 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 patch_artist:bool类型参数，是否填充箱体的颜色;默认为False meanline:bool类型参数，是否用线的形式表示均值，默认为False showmeans:bool类型参数，是否显示均值，默认为False showcaps:bool类型参数，是否显示箱线图顶端和末端的两条线(即上下须)，默认为True showbox:bool类型参数，是否显示箱线图的箱体，默认为True showfliers:是否显示异常值，默认为True boxprops:设置箱体的属性，如边框色，填充色等 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
Sec_Buildings = pd.read_excel('sec_buildings.xlsx') # 绘制箱线图 plt.boxplot(x = Sec_Buildings.price_unit, # 指定绘图数据 patch_artist=True, # 要求用自定义颜色填充盒形图，默认白色填充 showmeans=True, # 以点的形式显示均值 boxprops = {'color':'black','facecolor':'steelblue'},# 设置箱体属性，如边框色和填充色 # 设置异常点属性，如点的形状、填充色和点的大小 flierprops = {'marker':'o','markerfacecolor':'red', 'markersize':3,'markeredgecolor':'red'}, # 设置均值点的属性，如点的形状、填充色和点的大小 meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred', 'markersize':4}, # 设置中位数线的属性，如线的类型和颜色 medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'}, labels = [''] # 删除x轴的刻度标签，否则图形显示刻度标签为1 ) # 添加图形标题 plt.title('二手房单价分布的箱线图') # 显示图形 plt.show()
5.折线图绘制
对于时间序列数据而言，一般都会使用折线图反映数据背后的趋势。
通常折线图的横坐标指代日期数据，纵坐标代表某个数值型变量，当然还可以使用第三个离散变量对折线图进行分组处理;
plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color, marker,markersize, markeredgecolor, markerfactcolor,markeredgewidth, label, alpha)
x:指定折线图的x轴数据
y:指定折线图的y轴数据
linestyle:指定折线的类型，可以是实线、虚线、点虚线、点点线等，默认为实线 linewidth:指定折线的宽度
marker:可以为折线图添加点，该参数是设置点的形状
markersize:设置点的大小
markeredgecolor:设置点的边框色
markerfactcolor:设置点的填充色
markeredgewidth:设置点的边框宽度
label:为折线图添加标签，类似于图例的作用
import matplotlib as mpl # 绘制单条折线图 plt.plot(wechat.Date, # x轴数据 wechat.Counts, # y轴数据 linestyle = '-', # 折线类型 linewidth = 2, # 折线宽度 color = 'steelblue', # 折线颜色 marker = 'o', # 折线图中添加圆点 markersize = 6, # 点的大小 markeredgecolor='black', # 点的边框色 markerfacecolor='brown') # 点的填充色 # 获取图的坐标信息 ax = plt.gca() # 设置日期的显示格式 date_format = mpl.dates.DateFormatter("%m-%d") ax.xaxis.set_major_formatter(date_format) # 设置x轴每个刻度的间隔天数 xlocator = mpl.ticker.MultipleLocator(7) ax.xaxis.set_major_locator(xlocator) # 添加y轴标签 plt.ylabel('人数') # 添加图形标题 plt.title('每天微信文章阅读人数趋势') # 显示图形 plt.show()
"""绘制两条折线图""" # 导入模块，用于日期刻度的修改 import matplotlib as mpl # 绘制阅读人数折线图 plt.plot(wechat.Date, # x轴数据 wechat.Counts, # y轴数据 linestyle = '-', # 折线类型，实心线 color = 'steelblue', # 折线颜色 label = '阅读人数' ) # 绘制阅读人次折线图 plt.plot(wechat.Date, # x轴数据 wechat.Times, # y轴数据 linestyle = '--', # 折线类型，虚线 color = 'indianred', # 折线颜色 label = '阅读人次' ) # 获取图的坐标信息 ax = plt.gca() # 设置日期的显示格式 date_format = mpl.dates.DateFormatter("%m-%d") ax.xaxis.set_major_formatter(date_format) # 设置x轴显示多少个日期刻度 # xlocator = mpl.ticker.LinearLocator(10) # 设置x轴每个刻度的间隔天数 xlocator = mpl.ticker.MultipleLocator(7) ax.xaxis.set_major_locator(xlocator) # 为了避免x轴刻度标签的紧凑，将刻度标签旋转45度 plt.xticks(rotation=45) # 添加y轴标签 plt.ylabel('人数') # 添加图形标题 plt.title('每天微信文章阅读人数与人次趋势') # 添加图例 plt.legend() #标注各折线具体含义 # 显示图形 plt.show()
6.散点图绘制
用途：如果需要研究两个数值型变量之间是否存在某种关系，例如正向的线性关系，或者是趋势性的非线性关系，那么散点图将是最佳的选择; scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o', alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None) x:指定散点图的x轴数据 y:指定散点图的y轴数据 s:指定散点图点的大小，默认为20，通过传入其他数值型变量，可以实现气泡图的绘制 c:指定散点图点的颜色，默认为蓝色，也可以传递其他数值型变量，通过cmap参数的色阶表示数值大小 marker:指定散点图点的形状，默认为空心圆 alpha:设置散点的透明度 linewidths:设置散点边界线的宽度 edgecolors:设置散点边界线的颜色
# 读入数据 iris = pd.read_csv(r'iris.csv') # 绘制散点图 plt.scatter(x = iris.Petal_Width, # 指定散点图的x轴数据 y = iris.Petal_Length, # 指定散点图的y轴数据 color = 'steelblue' # 指定散点图中点的颜色 ) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel('花瓣宽度') plt.ylabel('花瓣长度') # 添加标题 plt.title('鸢尾花的花瓣宽度与长度关系') # 显示图形 plt.show()
7.气泡图的绘制(和散点图类似)
气泡图的实质就是通过第三个数值型变量控制每个散点的大小，点越大，代表的第三维数值越高，反之亦然;
气泡图的绘制，使用的仍然是scatter函数，区别在于函数的s参数被赋予了具体的数值型变量;
8.热力图的绘制
热力图也称为交叉填充表，图形最典型的用法就是实现列联表的可视化，即通过图形的方式展现两个离散变量之间的组合关系; # matplotlib绘制热力图不太方便需要借助于seaborn模块 sns.heatmap(data, cmap=None, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor ='white) data:指定绘制热力图的数据集 cmap:指定一个colormap对象，用于热力图的填充色 annot:指定一个bool类型的值或与data参数形状一样的数组，如果为True，就在热力图的每个单元上显示数值 fmt:指定单元格中数据的显示格式 annot_kws:有关单元格中数值标签的其他属性描述，如颜色、大小等 linewidths:指定每个单元格的边框宽度 linecolor:指定每个单元格的边框颜色
import numpy as np import seaborn as sns # 读取数据 Sales = pd.read_excel(r'Sales.xlsx') # 根据交易日期，衍生出年份和月份字段 Sales['year'] = Sales.Date.dt.year Sales['month'] = Sales.Date.dt.month # 统计每年各月份的销售总额（绘制热力图之前，必须将数据转换为交叉表形式） Summary = Sales.pivot_table(index = 'month', columns = 'year', values = 'Sales', aggfunc = np.sum) Summary # 绘制热力图 sns.heatmap(data = Summary, # 指定绘图数据 cmap = 'PuBuGn', # 指定填充色 linewidths = .1, # 设置每个单元格边框的宽度 annot = True, # 显示数值 fmt = '.1e' # 以科学计算法显示数据 ) #添加标题 plt.title('每年各月份销售总额热力图') # 显示图形 plt.show()
9.组合图的绘制
工作中往往会根据业务需求，将绘制的多个图形组合到一个大图框内，形成类似仪表板的效果; plt.subplot2grid(shape, loc, rowspan=1, colspan=1, **kwargs) shape:指定组合图的框架形状，以元组形式传递，如2×3的矩阵可以表示成(2,3) loc:指定子图所在的位置，如shape中第一行第一列可以表示成(0,0) rowspan:指定某个子图需要跨几行 colspan:指定某个子图需要跨几列
""" # 设置大图框的长和高 plt.figure(figsize = (12,6)) # 设置第一个子图的布局 ax1 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,0)) # 设置第二个子图的布局 ax2 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,1)) # 设置第三个子图的布局 ax3 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,2), rowspan = 2) # 设置第四个子图的布局 ax4 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (1,0), colspan = 2) """ # 读取数据 Prod_Trade = pd.read_excel(r'Prod_Trade.xlsx') # 衍生出交易年份和月份字段 Prod_Trade['year'] = Prod_Trade.Date.dt.year Prod_Trade['month'] = Prod_Trade.Date.dt.month # 设置大图框的长和高 plt.figure(figsize = (12,6)) # 设置第一个子图的布局 ax1 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,0)) # 统计2012年各订单等级的数量 Class_Counts = Prod_Trade.Order_Class[Prod_Trade.year == 2012].value_counts() Class_Percent = Class_Counts/Class_Counts.sum() # 将饼图设置为圆形（否则有点像椭圆） ax1.set_aspect(aspect = 'equal') # 绘制订单等级饼图 ax1.pie(x = Class_Percent.values, labels = Class_Percent.index, autopct = '%.1f%%') # 添加标题 ax1.set_title('各等级订单比例') # 设置第二个子图的布局 ax2 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,1)) # 统计2012年每月销售额 Month_Sales = Prod_Trade[Prod_Trade.year == 2012].groupby(by = 'month').aggregate({'Sales':np.sum}) # 绘制销售额趋势图 Month_Sales.plot(title = '2012年各月销售趋势', ax = ax2, legend = False) # 删除x轴标签 ax2.set_xlabel('') # 设置第三个子图的布局 ax3 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (0,2), rowspan = 2) # 绘制各运输方式的成本箱线图 sns.boxplot(x = 'Transport', y = 'Trans_Cost', data = Prod_Trade, ax = ax3) # 添加标题 ax3.set_title('各运输方式成本分布') # 删除x轴标签 ax3.set_xlabel('') # 修改y轴标签 ax3.set_ylabel('运输成本') # 设置第四个子图的布局 ax4 = plt.subplot2grid(shape = (2,3), loc = (1,0), colspan = 2) # 2012年客单价分布直方图 sns.distplot(Prod_Trade.Sales[Prod_Trade.year == 2012], bins = 40, norm_hist = True, ax = ax4, hist_kws = {'color':'steelblue'}, kde_kws=({'linestyle':'--', 'color':'red'})) # 添加标题 ax4.set_title('2012年客单价分布图') # 修改x轴标签 ax4.set_xlabel('销售额') # 调整子图之间的水平间距和高度间距 plt.subplots_adjust(hspace=0.6, wspace=0.3) # 图形显示 plt.show()
