数据可视化~matplotlib饼图、柱状图 |
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数据可视化~matplotlib饼图、柱状图
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原文链接：http://www.juzicode.com/archives/2530 matplotlib除了可以绘制曲线图， 还可以绘制统计图形，这篇文章介绍饼图、柱状图等几种常用统计图形的绘制方法。 1、饼图
使用pie()方法绘制饼图： print('\n-----欢迎来到juzicode.com') print('-----公众号: 桔子code/juzicode \n') import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': plt.rc('font',family='Youyuan',size='9') plt.rc('axes',unicode_minus='False') labels = ['桔子', '苹果', '香蕉', '梨子', '橙子'] sizes = [39, 20, 55, 30,25] # 每个元素的值，会自动根据该值计算百分比 explode = [0.1, 0.2, 0, 0, 0] # 每个元素的膨胀距离,这里指定了第0和第1个 fig, ax = plt.subplots() ax.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=0) # autopct 精度 startangle 第1个元素的起始角位置，其他元素逆时针方向组织，shadow 是否使用阴影 ax.axis('scaled') #设置饼图的样式，设置为equals显示的会是圆形 fig.savefig('matplot-basic-pie.jpg') plt.show()
ax.pie() 方法参数： sizes：各元素的绝对数值大小，相对百分比会根据这些值计算； explode：各个部分向外弹出的值； autopct：百分比的显示精度； shadow：是否显示阴影； startangle：起始元素的位置，就是表示labels[0]的起始角位置，剩下的元素会逆时针方向组织。 2、柱状图 使用bar()方法绘制柱状图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if __name__ == '__main__': plt.rc('font',family='Youyuan',size='9') plt.rc('axes',unicode_minus='False') fig, ax = plt.subplots() fruit = ('桔子', '橙子', '西瓜', '苹果', '香蕉', '西红柿') weight = (100,135,50,83,92,66) ax.bar(fruit, weight, align='center',width=0.7) ax.set_ylabel('重量')#设置x轴标签 ax.set_title('柱状图 (by桔子code)') fig.savefig('matplot-bar.jpg') plt.show()
bar()参数： 第1个固定参数：x坐标点名称 第2个固定参数：y坐标值 align：对齐方式； width：柱宽度； 3、水平柱状图 使用barh()方法绘制水平柱状图： print('\n-----欢迎来到juzicode.com') print('-----公众号: 桔子code/juzicode \n') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if __name__ == '__main__': plt.rc('font',family='Youyuan',size='9') plt.rc('axes',unicode_minus='False') fig, ax = plt.subplots() fruit = ('桔子', '橙子', '西瓜', '苹果', '香蕉','西红柿') y_pos = np.arange(len(fruit)) weight = (100,135,50,83,92,66) ax.barh(y_pos, weight, align='center',height=0.7) ax.set_yticks(y_pos)#设置y轴坐标 ax.set_yticklabels(fruit)#设置y轴标签 ax.invert_yaxis() # 设置标签从上到下，更符合阅读习惯 ax.set_xlabel('重量')#设置x轴标签 ax.set_title('水平柱状图 (by桔子code)') fig.savefig('matplot-hor-bar.jpg') plt.show()
barh() 方法参数： 第1个固定参数：y轴坐标； 第2个固定参数：宽度值，实际上对应的是x轴的长度； align：对齐方法，可选center和edge，表示柱图的位置和对应y轴坐标的关系； height：柱图y方向的高度 ax.invert_yaxis()表示将y坐标反转，这样更符合阅读习惯，第0个元素在最上方显示。 4、分组柱状图 分组柱状图就是柱状图的组合形式，实际是2个柱状图合并在一起显示： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if __name__ == '__main__': plt.rc('font',family='Youyuan',size='9') plt.rc('axes',unicode_minus='False') fruit = ('桔子', '橙子', '西瓜', '苹果', '香蕉','西红柿') weight = (100,135,50,83,92,66) count = (20,15,30,53,22,36) x = np.arange(len(fruit)) fig, ax = plt.subplots() width = 0.4 ax.bar(x-width/2, weight, width=width,label='重量') ax.bar(x+width/2, count, width=width,label='数量') ax.set_title('分组柱状图 (by桔子code)') ax.set_ylabel('重量/数量')#设置y轴标签 ax.set_xticks(x) #设置x轴坐标值 ax.set_xticklabels(fruit) #设置x轴坐标标签 fig.savefig('matplot-bar-group.jpg') ax.legend() #显示图例 plt.show()
bar()入参的第1个参数不是直接使用分类形式的tuple，而是根据分类的数量重新定义的numpy数组，这样2个柱形图就可以根据该数值加减宽度的一半实现并排放置。
用法类似pyplot.plot()，多了个参数where表示划线阶梯在该点的前中后哪个位置，可以是’pre’，’mid’，’post’等三种类型，默认’pre’。
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