Matplotlib（基本用法）

Matplotlib 是資料分析繪圖的常見模塊，可以算是 2D-繪圖（Python）領域使用最廣泛的套件，可以將資料圖形化，并且提供多樣化的輸出格式，利于資料的顯示并分析，

接下來展示的是Matplotlib 常見繪制的圖形，也是我自己對知識的一種總結，

# 模塊的匯入

import matplotlib.pyplot as plt 

import numpy as np 

matplotlib經常會遇到中文顯示不出來的問題，中文亂碼設定一般在設定樣式之后，之前一直沒注意順序，導致一直沒看到效果（??）

# 設定樣式
plt.style.use('seaborn')
# 設定中文亂碼 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #用來正常顯示中文標簽
# 忽視警告
import warnings 
warnings.filterwarnings('ignore')

繪制折線圖，折線圖可以直觀得對比資料間的變化

# 構造資料
breakfast = [4,8,8,6,10,4]
lunch = [25,10,10,15,50,15]
dinner = [20,30,10,30,50,40]

# 繪制折線圖
plt.plot(breakfast,label='breakfast',linewidth=4,c='green')
plt.plot(lunch,label='lunch',linewidth=4,c='blue')
plt.plot(dinner,label='dinner',linewidth=4,c='pink')

# 繪制曲線圖
plt.figure(figsize=(15,5)) # 設定畫布
x = np.linspace(1,10,num=100)
plt.subplot(1,3,1)  # 添加分布 1行3列 第1列畫布繪制
plt.plot(x,np.sin(x),linewidth='7',color='blue') # 正弦
plt.subplot(1,3,2)  # 第2列畫布繪制
plt.plot(x,np.cos(x),linewidth='7',color='red') # 余弦
plt.subplot(1,3,3) # 第3列畫布繪制
plt.plot(x,np.tanh(x),linewidth='7',color='green') # 正切

 繪制散點圖 一般用于查看資料是否線性相關 中間可以添加直線分析

# 繪制散點圖
x = np.random.rand(100) # rand：服從“0~1”均勻分布的隨機樣本值均勻分布
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100) 
sizes = np.random.rand(100)*400
plt.scatter(x,y,c=colors,s=sizes)

繪制條形圖 可以多資料（例如每一年4個季度，一起比較分析）

# 繪制縱向條形圖
x=[2020,2025,2030,2035]
y=[1000,3000,4000,5000]

plt.figure(figsize=(15,5)) # 設定畫布

plt.subplot(1,2,1)
plt.xticks(x,[f'{x}年' for x in x]) # 橫坐標的刻度尺
plt.bar(x,y,width=3)
plt.xlabel('年') # 橫坐標標簽
plt.ylabel('銷量') # 縱坐標標簽
plt.title('根據年份銷量對比圖')

# 繪制橫向條形圖
plt.subplot(1,2,2)
plt.yticks(x,[f'{x}年' for x in x]) 
bars = plt.barh(x,y,height=3,color='lightblue')
for bar,d in zip(bars,y):
    x = bar.get_width() + bar.get_width()*0.01
    y = bar.get_y() + bar.get_height()/3
    text_data = d
    plt.text(x,y,text_data,fontsize=13)
plt.xlabel('銷量') 
plt.ylabel('年')
plt.title('根據年份銷量對比圖') 

# 構造資料
全市 = 17560061
福田區 = 1553225/全市
羅湖區 = 1143801/全市
鹽田區 = 214225/全市
南山區 = 1795826/全市
寶安區 = 4476554/全市
龍崗區 = 3979037/全市
龍華區 = 2528872/全市
坪山區 = 551333/全市
光明區  = 1095289/全市
大鵬新區 = 156236/全市

explode = (0, 0, 0, 0, 0, 0.1, 0, 0, 0, 0)
labels = ['福田區','羅湖區','鹽田區','南山區','寶安區','龍崗區','龍華區','坪山區','光明區','大鵬新區']
paches,texts,autotexts = plt.pie([福田區,羅湖區,鹽田區,南山區,寶安區,龍崗區,龍華區,坪山區,光明區,大鵬新區],
        autopct='%0.1f%%',
        labels=labels,
        explode=explode)
plt.title('深圳市第七次全國人口普查——磁區人口情況')

for text in texts:
    text.set_fontsize(10)
    text.set_color('blue')

for t in autotexts:
    t.set_fontsize(10)
    t.set_color('white')

# 繪制直方圖
x = np.random.rand(100)

plt.hist(x,bins=10,align='mid',rwidth=0.8,histtype='barstacked') # rwidth 控制著間隙的寬度

# 繪制盒圖
data = https://www.cnblogs.com/lxxduang/p/[np.random.normal(0,i,100) for i in range(1,4)]
# vert：是否需要將箱線圖垂直擺放，默認垂直擺放
# notch：是否是凹口的形式展現箱線圖，默認非凹口
plt.boxplot(data,vert=True,notch=True) 
plt.title('boxplot')
plt.xticks([1,2,3],['box1','box2','box3']) # 橫坐標三個刻度尺，分別對應三個值

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
x = np.linspace(-10,10,100)
y = np.linspace(-10,10,100)
X,Y = np.meshgrid(x,y) # 網格線
z = np.sqrt(X**2+Y**2)
ax = Axes3D(plt.figure())
ax.plot_surface(x,y,z)

標籤：Python

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