数据分析系列3—matplotlib使用_import as plt

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-02-29 17:15:31

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import as plt

matplotlib使用

matplotlib是一个可视化库，用于在python中创建静态，动画和交互式可视化。绘图流程主要包含以下三步：

创建画布
绘制图形
图形展示

简单图形示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 绘图三部曲
# (1)创建画布
# 参数： figsize ---画布大小
# 参数： dpi ---像素
# 返回值： 返回画布对象
plt.figure()
# (2)绘制图形
# 绘制下一周天气走势---折线图
# 折线图---要素：点 ---坐标轴：x,y坐标 ---(x,y)
# 绘制折线图的时候---准备 (x1,y1) (x2,y2) (x3,y3) ....
# 绘制折线图的时候，不需要配对xy---只需要准备好一个x数组，一个y的数组
# 横轴---周一、周二、 ...、周日
# 纵轴---不同的温度
# 如果横轴是中文，一般先用序号代替，后续再进行将序号替换为中文
x = np.arange(1, 8)
y = np.array([15, 20, 22, 23, 20, 18, 16])
print('x:\n', x)
print('y:\n', y)

# 绘制
plt.plot(x,y)

# (3)图形展示
plt.show()
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图形修饰

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 绘图三部曲
# (1)创建画布
# 参数： figsize ---画布大小
# 参数： dpi ---像素
# 返回值： 返回画布对象
plt.figure()
# 默认不支持中文
# 修改参数，让其支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# 修改参数让其重新支持负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# (2)绘制图形
# 绘制下一周天气走势---折线图
# 折线图---要素：点 ---坐标轴：x,y坐标 ---(x,y)
# 绘制折线图的时候---准备 (x1,y1) (x2,y2) (x3,y3) ....
# 绘制折线图的时候，不需要配对xy---只需要准备好一个x数组，一个y的数组
# 横轴---周一、周二、 ...、周日
# 纵轴---不同的温度
# 如果横轴是中文，一般先用序号代替，后续再进行将序号替换为中文
x = np.arange(1, 8)
y_bj = np.array([15, 20, 22, 23, 20, 18, 16])
y_heb = np.array([-10, -8, -12, -10, -8, -6, 1])

print('x:\n', x)
print('y_bj:\n', y_bj)
print('y_heb:\n', y_heb)

# color --线的颜色
# linestyle --线的样式
# linewidth --线的宽度
# marker --点的样式
# markersize --点的大小
# markerfacecolor --点的填充颜色
# markeredgecolor --点的边缘颜色
# 绘制
plt.plot(x, y_bj, color='r', linestyle=':', linewidth=1.2, marker="*", markersize=7, markerfacecolor='b',
         markeredgecolor='g')

plt.plot(x, y_heb, color='#2F4F4F', linestyle='-.', linewidth=1.2, marker="d", markersize=7, markerfacecolor='r',
         markeredgecolor='r')

# 增加标题
plt.title('北京、哈尔滨下一周天气温度走势图')
# 修改横轴名称
plt.xlabel('日期')

# 修改纵轴名称
plt.ylabel('温度/℃')

# 将横轴的序号 替换为中文 --修改横轴刻度
# 注意：如果修改的时候，是将序号替换为中
# 参数1 ：需要被替换的序号
# 参数2 ：替换之后的中文
# 构建中文日期列表
xticks = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
#  rotation=45  旋转角度
plt.xticks(x, xticks, rotation=45)

# 修改纵轴刻度
# 重新设置新的显示的刻度范围
# 注意：只需要将新的刻度范围传递进去
# 并不改变真实点的纵坐标，只是修改其显示位置
yticks = np.arange(-15, 31, 3)
plt.yticks(yticks)

# 增加图例
# loc 图例的位置
plt.legend(['北京', '哈尔滨'], loc=4)

# 标注
# plt.text ---一次标注一个点
# 循环标注
for i, j in zip(x, y_bj):  # zip打包函数
    # i 点的横坐标
    # j 点的纵坐标
    # 参数1 标注的横坐标
    # 参数2 标注的纵坐标
    # 参数3 标注的内容---str
    plt.text(i, j + 1, '%d℃' % j,
             horizontalalignment='center',  # 水平居中
             # verticalalignment='bottom'  # 点的底部
             )

for i, j in zip(x, y_heb):  # zip打包函数
    # i 点的横坐标
    # j 点的纵坐标
    # 参数1 标注的横坐标
    # 参数2 标注的纵坐标
    # 参数3 标注的内容---str
    plt.text(i, j + 1, '%d℃' % j,
             horizontalalignment='center',  # 水平居中
             # verticalalignment='bottom'  # 点的底部
             )

# 将图片进行保存
plt.savefig('./北京、哈尔滨下一周天气温度走势图.png')

# (3)图形展示
plt.show()
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柱状图

import matplotlib.pyplot as plt


labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
men_means = [20, 35, 30, 35, 27]
women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
men_std = [2, 3, 4, 1, 2]
women_std = [3, 5, 2, 3, 3]
width = 0.35       

fig, ax = plt.subplots()

ax.bar(labels, men_means, width, yerr=men_std, label='Men')
ax.bar(labels, women_means, width, yerr=women_std, bottom=men_means,
       label='Women')

ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.legend()

plt.show()
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更多示例参见官网案例：https://matplotlib.org/gallery/index.html

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