3.1 定義圖表型別----柱狀圖、線形圖和堆積柱狀圖
文章目錄
- 3.1 定義圖表型別----柱狀圖、線形圖和堆積柱狀圖
- 前言
- 一、線形圖
- 1.操作步驟
- 2.進一步測驗
- 二、基于相同的資料集合多生成一些常見的圖表作比較
- 1.代碼測驗
- 2.結果展示
- 3.作業原理
- 三、關于箱線圖的一些補充說明
- 四、總結
前言
雖然我們已經用matplotlib繪制了一些圖表，但并沒有詳細介紹它們是如何進行作業的，或者如何設定的，今天這篇文章我將會和大家分享一下基本型別的資料可視化：包括線形圖、柱狀圖、直方圖等等
一、線形圖
我們現在Ipython（也就是python的控制臺）創建一個簡單的圖表，python的控制臺很友好，它能夠讓我們互動式地改變圖表并且快速看到結果反饋！
1.操作步驟
（1）在PyCharm工具中點擊左下角的Python Console
（2）然后匯入pylab庫：import pylab as plt
（3）執行如下代碼:plt.plot([1,2,3,2,3,2,2,1])
（4）之后會打開一個視窗：如下圖所示
（5）由上圖我們可以小結一下Matpltlib的基本圖表的一些元素：
- x 軸和 y 軸：水平和垂直的軸線
- x 軸和 y 軸刻度：刻度標示坐標軸的分隔，包括最小刻度和最大刻度
- 我們提供給plot()的值是y軸的值；plot()為x軸提供了默認值，上圖中就是0~7的線性值
2.進一步測驗
（1）我們試著通過plot()的第一個引數添加x軸的值
（2）在控制臺中運行如下代碼：plt.plot([4,3,2,1],[1,2,3,4])
（3）我們會得到以下圖表：
（3）由上圖可知：
- matplotlib通過擴展y軸來適應新的值范圍，并且為了讓
我們能區分出新的圖形，自動改變了第二個線條的顏色 - 如果不關閉hold屬性（hold(False）），所有接下來的圖表都將繪制在相同的坐標軸下，這是IPython的pylab模式的默認行為，然而在撰寫常規Python腳本中，hold屬性默認是關閉的
二、基于相同的資料集合多生成一些常見的圖表作比較
1.代碼測驗
from matplotlib.pylab import *
#一些簡單的資料
x=[1,2,3,4]
y=[5,4,3,2]
#創建新圖形
figure()
#將圖劃分為2 x 3網格
subplot(231)
plot(x,y)
subplot(232)
bar(x,y)
#水平條形圖
subplot(233)
barh(x,y)
#創建堆疊條形圖
subplot(234)
bar(x,y)
#我們需要更多的堆積條形圖資料
y1=[7,8,5,3]
bar(x,y1,bottom=y,color='r')
#方塊圖
subplot(235)
boxplot(x)
#散點圖
subplot(236)
scatter(x,y)
show()
2.結果展示
繪制出來的圖表如下圖所示：
3.作業原理
（1）通過呼叫figure()方法，我們創建出一個新的圖表
（2）接下來，呼叫 subplot(231)方法把圖表分割成 2 × 3 的網格，其中第一個引數是行數，第二個引數是列數，第三個引數表示圖形的標號
（3）垂直柱狀圖（bar()）
（4）水平柱狀圖（barh()）
（5）對于堆疊柱狀圖，我們需要把兩個柱狀圖方法呼叫連在一起，通過設定引數bottom=y，把第二個柱狀圖和前一個連接起來形成堆疊柱狀圖，
（6）創建箱線圖boxplot()方法
（7）散點圖scatter()
三、關于箱線圖的一些補充說明
（1）在同一個箱線圖中可以呈現5種資料，
（2）如下：
- 最小值：資料集合的最小值
- 第二四分位數：其以下為資料集合中較低的 25%資料
- 中值：資料集合的中值
- 第三四分位數：其以上為資料集合中較高的 25%資料
- 最大值：給定資料集合的最大值
（3）下面將用同一個資料集合來繪制箱線圖和直方圖
代碼如下：
from pylab import *
dataset=[113, 115, 119, 121, 124,
124, 125, 126, 126, 126,
127, 127, 128, 129, 130,
130, 131, 132, 133, 136]
subplot(121)
boxplot(dataset,vert=False)
subplot(122)
hist(dataset)
show()
（4）運行測驗
四、總結
展示基本圖表以及它們的用途在這里就先告一段落啦!下面的文章將會分享一些基于數學函式繪圖以及數學符號相關的一些簡單的知識點！
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/262924.html
標籤：python