基于matplotlib的数据可视化(二)之常见图表

matplotlib绘制常见图表几大步骤:

(1)导库(用到什么库导入什么库)

(2)设置要展示的数据,比如 x y轴上的数据是什么:x=[1,2,3,4 ],y=[3,4,2,5 ]

  (3)  调用函数实现图表:plt.bar() 或 plt.scatter()

(4)添加配置项:plt.title(), plt.xlabel(), plt.ylabel()

(5)展示图表:plt.show()

1.绘制柱形图:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties 
font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=15)#导入宋体字体文件
x = [0,1,2,3,4,5]
y = [1,2,3,2,4,3]
plt.bar(x,y)#竖的条形图
plt.title("柱状图",FontProperties=font_set); #图标题
plt.xlabel("x轴",FontProperties=font_set);
plt.ylabel("y轴",FontProperties=font_set);
plt.show()

基于matplotlib的数据可视化(二)之常见图表_第1张图片

2.绘制折线图:plt.plot(),详见上一篇

3.绘制直方图:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mean, sigma = 0, 1
x = mean + sigma * np.random.randn(10000)
plt.hist(x,50,normed=1,histtype='bar',facecolor='red',alpha=0.75)
plt.show()

 基于matplotlib的数据可视化(二)之常见图表_第2张图片

4.绘制散点图:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)#可自行设置plt.title 或plt.xlabel(),plt.ylabel()
plt.scatter(x,y)
plt.show()

基于matplotlib的数据可视化(二)之常见图表_第3张图片 

5.绘制饼图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #设置字体
plt.title("饼图");#设置标题
labels = '计算机系','机械系','管理系','社科系'
sizes = [45,30,15,10] #设置每部分大小
explode = (0,0.0,0,0) #设置每部分凹凸
counterclock = False#设置顺时针方向
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=90) #设置饼图的起始位置,startangle=90表示开始角度为90度
plt.show()

其中,explode部分设置扇形离圆心的位置,值为0表示紧贴圆心,0.1凸离圆心,值越大越凸离

基于matplotlib的数据可视化(二)之常见图表_第4张图片 

6.绘制极坐标图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
ax1 = plt.subplot(121, projection='polar')
ax1.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)
plt.show()

基于matplotlib的数据可视化(二)之常见图表_第5张图片 

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