数据可视化~matplotlib饼图、柱状图

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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’。

—End—

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