Python--Matplotlib庫與資料可視化②--常見圖形的繪制(柱狀圖，直方圖，餅圖，箱線圖)

獲取資料

以從Tushare獲取到的伯特利(‘603596.SH’)的行情資料為例:

import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
token = 'Your token'   # 這里，需要輸入你的介面密匙，
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code='603596.SH')   # 獲取日行情的介面，
df1 = df.loc[:, ['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close']]
df1.rename(
    columns={
        'trade_date': 'Date', 'open': 'Open',
        'high': 'High', 'low': 'Low',
        'close': 'Close'},
    inplace=True)
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])  
# 將日期列作為行索引
df1.set_index(['Date'], inplace=True)
df1 = df1.sort_index()
Close = df1.Close[-50:]   # 取近50天的價格資料作為示例

1. 柱狀圖(Bar charts)

• 柱狀圖主要用于表示定性資料的頻數分布，能夠直觀地展現變數的分布情況，一般情況下，柱狀圖的X軸表示定性變數的各個取值，Y軸則表示各個取值的頻數，

1.1 先簡要分析一下資料

• 繪制柱狀圖前，可以先簡要分析一下資料的最大值，最小值，中位數，平均數等資訊，這些資訊可以通過呼叫describe()函式獲得，

Close.describe()

1.2 使用bar()函式繪制基本柱狀圖

• pyplot包中的bar()函式可以用于繪制柱狀圖:
• matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, hold=None, data=None, **kwargs)

# 首先生成頻數串列
a = [0, 0, 0, 0]
for i in Close:
	if (i>24)&(i<=28):
		a[0] += 1
	elif (i>28)&(i<=32):
		a[1] += 1
	elif (i>32)&(i<=36):
		a[2] += 1
	else:
		a[3] += 1	

# 查看一下a

# 繪制柱狀圖
plt.bar(['(24,28]', '(28, 32]', '(32, 36]', '(36, 40]'], a)

效果如圖所示：

1.3 設定位置與大小

left和height分別用于設定每根棒的X軸位置和高度
width引數用于調節棒的寬度
bottom用于設定棒底部的Y軸坐標，即不一定緊貼X軸，可以設成“凌空”位置，
示例如下：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.bar(x=['(24,28]', '(28, 32]', '(32, 36]', '(36, 40]'], \
height=a, width=1.0, bottom=5.0)
plt.title('伯特利近50天收盤價分布柱狀圖')

效果如圖所示：

1.4 設定顏色

• 棒的顏色用color引數設定，棒的邊沿顏色用edgecolor引數設定，

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.bar(x=['(24,28]', '(28, 32]', '(32, 36]', '(36, 40]'], \
height=a, width=1.0, bottom=5.0, color='red',edgecolor='k')
plt.title('伯特利近50天收盤價分布柱狀圖')

效果如圖所示：

1.5 繪制水平柱狀圖

繪制水平柱狀圖可以使用barh()函式，barh()函式的引數形式如下：
matplotlib.pyplot.barh(y, width,height=0.8, left=None, hold=None, **kwargs)

• y設定棒在y軸的位置，
• width設定棒的寬度，即一般設定為定性資料的值，
• height設定棒的豎直高度
• 代碼示例如下：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.barh(['(24,28]', '(28, 32]', '(32, 36]', '(36, 40]'], a, height=1.0, color='red',edgecolor='k')
plt.title('伯特利近50天收盤價分布柱狀圖')

效果如圖所示：

2. 直方圖

• 柱形圖主要用于展示定性資料的分布，對于定量資料的分布，一般使用直方圖來呈現，pyplot包中的**hist()**函式用于繪制直方圖，

2.1 使用hist()函式繪制直方圖

代碼示例：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.hist(Close,bins=12)
plt.title('伯特利近50天收盤價分布直方圖')

效果如圖所示：

2.2 hist()引數形式

matplotlib.pyplot.hist(x,bins=10,range=None,\
normed=False, weights=None, cumulatives=False,\
bottom=None, histtype='bar', \
orientation='vertical', **kwargs)

將orientation設定為’horizontal’，可以繪制水平直方圖，
通過color引數設定顏色
通過edgecolor設定邊沿顏色
代碼示例如下：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.hist(Close, range=(25,40), orientation='horizontal', \
color='red', edgecolor='blue')
plt.title('伯特利近50天收盤價分布直方圖')

效果如圖所示：

2.3 累積分布直方圖

只需將cumulative引數設定為True即可，
此外，引數histtype設定直方圖的型別，改引數可以的取值有bar,barstacked,step或stepfilled，分別表示直方圖，對堆疊圖，無填充的線圖和有填充的線圖四種，

• 繪制累計分布直方圖代碼示例如下：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.hist(Close, range=(25,40), orientation='vertical', \
cumulative=True, histtype='stepfilled', color='red', edgecolor='blue')
plt.title('伯特利近50天收盤價累積分布直方圖')

效果如圖所示：

3. 餅圖(Pie Plot)

• 餅圖能夠很方便地表現出每一部分占總體的比例，餅圖用**pie()**函式繪制，該函式的主要形式如下：
• matplotlib.pyplot.pie(x, labels=None, color=None, shadow=False)
• labels: 用于設定扇形圖的標簽，為字串序列型別，
• colors:用于設定扇形圖的顏色，為字串序列型別，
• shadow:用于設定是否有陰影，取值為True或False，默認為False，
• 繪制餅圖示例：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.pie(a, labels=['(24,28]', '(28, 32]', '(32, 36]', '(36, 40]'], colors=('b', 'g', 'r', 'c'), shadow=True)
plt.title('伯特利近50天收盤價分布餅狀圖')

效果如圖所示：

4.箱形圖(Box Plot)(也稱“箱線圖”)

4.1 簡況

• 箱線圖由一個矩形和兩條線組成，矩形的上邊和下邊分別是變數的上四分位數和下四分位數；中間有一條線用來表示變數的中位數，在矩形的上下邊各延伸出一條線，每條線的長度一般為1.5倍四分位距（四分位距即上下四分位數之差），這兩條先被視為例外值的截斷線，上端的線為上邊緣線，下端的線為下邊緣線，線外的點一般被認為是例外值，
• 箱線圖能夠很直觀地表現出一個變數的分布，也有助于檢測例外值，

4.2 boxplot()函式

使用pyplot中的boxplot函式繪制箱形圖，該函式主要形式為：

• matplotlib.pyplot.boxplot(x,notch=None, labels=None)

引數x:要繪制的圖形資料，可以是陣列形式，也可以是多個向量序列，
引數notch:箱線圖的型別，為布爾型別，默認為False,表示繪制矩形箱(rectangular box);如果取值為True，則表示繪制鋸齒狀箱形圖(notched box)，
引數labels:表示箱形圖的標簽，一般為字串序列型別，
代碼示例如下：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
import numpy as np
data=np.array(df1)
plt.boxplot(data,labels=('Open', 'High', 'Low', 'Close'))
plt.title("伯特利股價箱線圖")

效果如圖所示：