python数据可视化:折线图、条形图、饼状图显示

前言

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matplotlib是Python的一个强大的2D图形绘制库,使用需要安装奥,通过调用它内部的函数接口,可以清爽的生成直方图、饼状图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等

matplotlib安装。

pip install matplotlib

 

实例代码

不废话了,说明都在注释里了!!!


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as mpl # 引入matplotlib库

# 用来正常显示中文标签
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 定义x、y轴列表数据缓冲
x_axes=[]
y_axes=[]

# 读取表格信息
sheet = pd.DataFrame(pd.read_excel('mpl.xlsx'))

# x和y轴数据,取excel单号列和数量列
x_axes = sheet['单号']
y_axes = sheet['数量']


""" 1折线图 """

mpl.plot(x_axes,y_axes,label='单号数量折线图')


# 设置标题及横纵坐标名称
mpl.title('单号数量关系')
mpl.xlabel(u'单号')
mpl.ylabel(u'数量')


# 显示图表
mpl.show()


""" 2条形图 """

mpl.title('单号数量关系')
mpl.xlabel(u'单号')
mpl.ylabel(u'数量')

mpl.bar(x_axes,y_axes, label='单号数量条形图')

# 显示图表
mpl.show()


""" 3饼状图 """

# 饼图参数
x_num=sheet['数量']
labels= sheet['单号']
explode=(0.1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)

# 画一个饼图
mpl.pie(x_num, # 饼图的数据
labels=labels, # 每块的标签
explode=explode, # 饼图切块数
startangle=None, # 为None或指定角度,若不为 None,从 x 轴起逆时针旋转
autopct='%1.2f%%') # 百分百格式,此为两位小数

mpl.axis("equal") # 改变x或y轴的极限,使x和y的相等增量具有相同的长度

mpl.title('单号数量关系') # 饼状图标题

mpl.show() # 显示图表

excel中的数据如下:

 

python数据可视化:折线图、条形图、饼状图显示_第1张图片

 

折线图如下:

 

python数据可视化:折线图、条形图、饼状图显示_第2张图片

 

条形图如下:

 

python数据可视化:折线图、条形图、饼状图显示_第3张图片

 

饼状图如下:

 

python数据可视化:折线图、条形图、饼状图显示_第4张图片

 

 

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