matplotlib入門

1、定義

matplotlib:最流行的python的底層繪圖庫，主要作數據可視化，模仿MATLAB構建

2、爲何學習

1，能將數據進行可視化，更直觀的呈現

2，使數據更加客觀，更具說服力

3、基礎繪圖

案列1 ：假設一天中每隔兩小時（range(2,26,2))的氣溫分別是[15,13,14,5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]

# 代碼
import matplotlib.pyplot as plt
# 規範，官方推薦
# 構建座標
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]
# 畫圖
plt.plot(x, y)
# 顯示圖標
plt.show()

1,一、保存圖片

# 代碼
fig = plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100)
plt.plot(x,y)
fig.savefig('test.png')

1,二、X軸，Y軸的調整

# 代碼
plt.plot(x, y)
# x軸的刻度
plt.xticks(x)
# y軸的刻度
plt.yticks(y)
plt.show()

案列2 ：列表a表示10點到12點每一分鐘的氣溫，如何繪製折線圖觀察每分鐘的氣溫？

a=[random.randint(20,35) for in range(120)]

# 代碼
import random

# 隨機氣溫值
# y = []
# 產生120個隨機值
#for i in range(120):
#    y.append(random.randint(20,35))
# 列表生成式
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
x = list(range(120))
# 設置圖片大小
fig = plt.figure(figsize=(20,8))
# 畫圖
plt.plot(x,y)
# 調整刻度
xlables = ['10點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
xlables += ['11點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
plt.xticks(x[::3], xlables[::3])
plt.yticks(y)
plt.show()

2,1 顯示中文

matplotlib默認不支持中文字符，須要修改默認字體來顯示中文字符

# 代碼
import random
import matplotlib as mpl
# 設置字符集
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 用來正常顯示中文標籤
mpl.rcParams['font.size'] = 16         # 設置字體大小
# 隨機氣溫值
# y = []
# 產生120個隨機值
#for i in range(120):
#    y.append(random.randint(20,35))
# 列表生成式
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
x = list(range(120))
# 設置圖片大小
fig = plt.figure(figsize=(20,8))
# 畫圖
plt.plot(x,y)
# 調整刻度
xlables = ['10點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
xlables += ['11點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
plt.xticks(x[::3], xlables[::3], rotation=45)
plt.yticks(y)
plt.show()

2,2 添加描述信息

X,Y軸的描述

# 代碼
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
x = list(range(120))
# 設置圖片大小
fig = plt.figure(figsize=(20,8))
# 畫圖
plt.plot(x,y)
# 調整刻度
xlables = ['10點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
xlables += ['11點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
plt.xticks(x[::3], xlables[::3], rotation=45)
plt.yticks(y)
# 添加描述
plt.xlabel('時間', color='red', fontdict={'fontsize': 20})
plt.ylabel('溫度')
plt.show()

2,3 圖形標題

# 代碼
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
x = list(range(120))
# 設置圖片大小
fig = plt.figure(figsize=(20,8))
# 畫圖
plt.plot(x,y)
# 調整刻度
xlables = ['10點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
xlables += ['11點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
plt.xticks(x[::3], xlables[::3], rotation=45)
plt.yticks(y)
# 添加描述
plt.xlabel('時間', color='red', fontdict={'fontsize': 20})
plt.ylabel('溫度')
# 設置標題
plt.title('某日10點到12點間的溫度變化狀況')
plt.show()

2,4 添加網格

# 代碼
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
x = list(range(120))
# 設置圖片大小
fig = plt.figure(figsize=(20,8))
# 畫圖
plt.plot(x,y)
# 調整刻度
xlables = ['10點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
xlables += ['11點{}分'.format(i) for i in range(60) ]
plt.xticks(x[::3], xlables[::3], rotation=45)
plt.yticks(y)
# 添加描述
plt.xlabel('時間', color='red', fontdict={'fontsize': 20})
plt.ylabel('溫度')
# 設置標題
plt.title('某日10點到12點間的溫度變化狀況')
# 添加網格
plt.grid(alpha=0.1)
plt.show()

案列3 ：

問題：根據實際狀況統計出來你和你的同桌各自從11歲到30歲每一年交的男（女）朋友的數量如列表a和b，請在一個圖中繪製出該數據的折線圖，以便比較本身和同桌20年間的差別，同時分析每一年交男（女）朋友的數量趨勢

a=[1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]

b=[1,0,3,1,2,2,3,3,2,1,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1]

#代碼
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
# 設置中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 用來正常顯示中文標籤
mpl.rcParams['font.size'] = 16         # 設置字體大小
# 構建座標
# x軸表示 年齡 ，y軸表示女友個數
x = range(11, 31)
y_self = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
y_d = [1,0,3,1,2,2,3,3,2,1,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1]

# 建立容器
fig = plt.figure(figsize=(20,8))
# 畫圖
plt.plot(x, y_self, label='本身', color='black', linestyle='-.')
plt.plot(x, y_d, label='同桌')
# 設置刻度
x_lables = ['{}歲'.format(i) for i in x]
plt.xticks(x, x_lables)

plt.xlabel('年齡')
plt.ylabel('女友個數')
plt.title('我和同桌曆年交女友個數對比')
# 設置了圖例必定要加上這句話
plt.legend()
plt.grid(alpha=0.3)
# 標記點
plt.annotate('最高點',xy=(23,6), xytext=(24, 6),arrowprops={'arrowstyle': '<->'})
plt.show()

--一些自定義繪圖風格

# 代碼
plt.plot(
	x,
	y,
	color='r', # 線條顏色
	linestyle='--',	# 線條風格
	linewidth=5,	# 線條粗細
	alpha=0.5		#透明度
)

--標記一個點

# 代碼
plt.annotate(text='最高點', xytext=(24, 6.1), xy=(23, 6), arrowprops={'arrowstyle': '->'})
# text 想要標記的文本
# xytext 標記文本的座標
# xy 被標記點的座標 
# arrowprops 箭頭形式

四，簡單圖形總結

1，繪製了折線圖

2，設置圖片的大小和分辨率

3，實現了圖片的保存

4，設置了XY軸上的刻度和字符串

5，解決了刻度稀疏和密集的問題

6，設置了標題，X,Y軸的lable

7，設置了字體

8，在一個圖形上繪製多個圖形

9，爲不一樣圖形添加圖例

5、繪製散點圖

假設經過爬蟲你獲取了北京2016年3月份，10月份天天白天的最高氣溫（分別位於列表a，b），要求找出氣溫隨時間變化的規律

a = [10, 16, 17, 14, 12, 10, 12, 6, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 15, 17, 18, 21, 16, 16, 20, 13, 15, 15, 15, 18, 20, 22, 22, 22, 24]
b = [26, 26, 28, 19, 21, 17, 16, 19, 18, 20, 20, 19, 22, 23, 17, 20, 21, 20, 22, 15, 11, 15, 5, 13, 17, 10, 11, 13, 12, 13, 6]import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['fangsong']#用來正常顯示中文標籤
mpl.rcParams['font.size'] = 16  #設置字體大小

y_3 = [10, 16, 17, 14, 12, 10, 12, 6, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 15, 17, 18, 21, 16, 16, 20, 13, 15, 15, 15, 18, 20, 22, 22, 22, 24]
y_10 = [26, 26, 28, 19, 21, 17, 16, 19, 18, 20, 20, 19, 22, 23, 17, 20, 21, 20, 22, 15, 11, 15, 5, 13, 17, 10, 11, 13, 12, 13, 6]
x_3=list(range(1,32))
x_10=[i+50 for i in x_3]
#設置容器
fig=plt.figure(figsize=(15,8))
#繪圖
plt.scatter(x_3,y_3,label='3月份')
plt.scatter(x_10,y_10,label='10月份')
#設置刻度
#集合
y=set(y_3+y_10)
min_y=min(y)
max_y=max(y)
plt.yticks(range(min_y,max_y))
#x軸
x=x_3+x_10
x_lables=['3月{}日'.format(i) for i in range(1,32)]+['10月{}日'.format(i) for i in range(1,32)]
plt.xticks(x[::2],x_lables[::2],rotation=45)

plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('溫度(C)')
plt.title('北京2016年3月份和10月份的氣溫變化趨勢圖')
plt.annotate('最高點',xy=(53,28),xytext=(56,28),arrowprops={'arrowstyle':'<->'})
plt.annotate('最低點',xy=(73,5),xytext=(76,5),arrowprops={'arrowstyle':'<->'})

plt.grid(alpha=0.3)
plt.legend()
plt.show() 

　散點圖更多的應用場景：

--不一樣條件（維度）之間的內在關聯聯繫

--觀察數據的離散程度

6、繪製條形圖

假設你獲取了2019內地電影票房前20的電影（列表X）和電影票房數據（列表Y）,那麼如何更加直觀的展現數據

x = ['哪吒之魔童降世', '流浪地球', '復仇者聯盟4：終局之戰', '瘋狂的外星人', '飛馳人生', '烈火英雄', '速度與激情：特別行動', '蜘蛛俠：英雄遠征', '掃毒2天地對決', '大黃蜂', '驚奇隊長', '比悲傷更悲傷的故事', '哥斯拉2：怪獸之王', '阿麗塔：戰鬥天使', '銀河補習班', '獅子王', '反貪風暴4 ', '熊出沒·原始時代', '使徒行者2：諜影行動', '大偵探皮卡丘']

y = [49.04, 46.18, 42.05, 21.83, 17.03, 16.74, 14.16, 14.01, 12.85, 11.38, 10.25, 9.46, 9.27, 8.88, 8.64, 8.23, 7.88, 7.09, 6.92, 6.34]

# 代碼
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 設置中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 用來正常顯示中文標籤
mpl.rcParams['font.size'] = 16         # 設置字體大小

# 構建座標
movies = ['哪吒之魔童降世', '流浪地球', '復仇者聯盟4：終局之戰', '瘋狂的外星人', '飛馳人生', '烈火英雄', '速度與激情：特別行動', '蜘蛛俠：英雄遠征', '掃毒2天地對決', '大黃蜂', '驚奇隊長', '比悲傷更悲傷的故事', '哥斯拉2：怪獸之王', '阿麗塔：戰鬥天使', '銀河補習班', '獅子王', '反貪風暴4 ', '熊出沒·原始時代', '使徒行者2：諜影行動', '大偵探皮卡丘']

y = [49.04, 46.18, 42.05, 21.83, 17.03, 16.74, 14.16, 14.01, 12.85, 11.38, 10.25, 9.46, 9.27, 8.88, 8.64, 8.23, 7.88, 7.09, 6.92, 6.34]

x = range(len(movies))

# 畫圖
fig = plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100)
plt.bar(x, y, width=0.5, color='orange')
# 刻度
plt.xticks(x, movies, rotation=-90)

plt.xlabel('電影')
plt.ylabel('票房（億元）')
plt.title('2019年內地前20名電影票房榜')
# 網格
# plt.grid()
plt.show()

--橫向條形圖

# 代碼
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 設置中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 用來正常顯示中文標籤
mpl.rcParams['font.size'] = 16         # 設置字體大小

# 構建座標
movies = ['哪吒之魔童降世', '流浪地球', '復仇者聯盟4：終局之戰', '瘋狂的外星人', '飛馳人生', '烈火英雄', '速度與激情：特別行動', '蜘蛛俠：英雄遠征', '掃毒2天地對決', '大黃蜂', '驚奇隊長', '比悲傷更悲傷的故事', '哥斯拉2：怪獸之王', '阿麗塔：戰鬥天使', '銀河補習班', '獅子王', '反貪風暴4 ', '熊出沒·原始時代', '使徒行者2：諜影行動', '大偵探皮卡丘']

y = [49.04, 46.18, 42.05, 21.83, 17.03, 16.74, 14.16, 14.01, 12.85, 11.38, 10.25, 9.46, 9.27, 8.88, 8.64, 8.23, 7.88, 7.09, 6.92, 6.34]

x = range(len(movies))

# 畫圖
fig = plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100)
plt.barh(x, y, color='orange')
# 刻度
plt.yticks(x, movies)

plt.ylabel('電影')
plt.xlabel('票房（億元）')
plt.title('2019年內地前20名電影票房榜')
# 網格
# plt.grid()
plt.show()

列表a中的電影最近5天的電影分別在列表，b_25,b_26,b_27,b_28,b_29中，爲了展現電影自己票房，及同其餘電影數據的對比，應該如何更直觀的呈現數據

a = ['決勝時刻', '誅仙Ⅰ', '小小的願望']
b_25 = [891.4, 246.71, 550.45]
b_26 = [81]9.27, 397.18, 513.67]
b_27 = [867.78, 480.43, 752.36]
b_28 = [533.09, 500.42, 780.69]
b_29 = [679.87, 462.28, 374.11]

# 代碼
# 導庫
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 設置中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Fangsong']
mpl.rcParams['font.size'] = 16
# 準備數據
a = ['決勝時刻', '誅仙Ⅰ', '小小的願望']
b_25 = [891.4, 246.71, 550.45]
b_26 = [819.27, 397.18, 513.67]
b_27 = [867.78, 480.43, 752.36]
b_28 = [533.09, 500.42, 780.69]
b_29 = [679.87, 462.28, 374.11]
#
fig = plt.figure(figsize=(20,8))
width = 0.1
plt.bar(range(3), b_25, width=width)
plt.bar([i+width for i in range(3)], b_26, width=width, label='9月26日')
plt.bar([i+width*2 for i in range(3)], b_27, width=width, label='9月27日')
plt.bar([i+width*3 for i in range(3)], b_28, width=width, label='9月28日')
plt.bar([i+width*4 for i in range(3)], b_29, width=width, label='9月29日')
# 刻度
plt.xticks([0.2, 1.2, 2.2], a)
# 描述信息
plt.xlabel('電影')
plt.ylabel('票房（萬）')
plt.title('某些電影的票房')
plt.legend()
plt.show()

--條形圖應用更多的場景

-數量的統計

-頻率的統計

7、繪製直方圖

咱們獲取了347部電影的時長（列表data中）,但願統計出這些電影的時長分佈狀態（好比時長100到120分鐘的數量，出現頻次等）等信息，你該如何呈現這些數據

data = [110, 201, 160, 152, 139, 178, 179, 83, 67, 132, 136, 177, 162, 110, 132, 115, 108, 102, 76, 105, 108, 24, 140, 162, 143, 165, 163, 95, 129, 137, 84, 93, 115, 96, 145, 173, 102, 116, 100, 120, 119, 88, 108, 136, 144, 111, 212, 87, 120, 91, 126, 55, 134, 181, 159, 138, 119, 138, 93, 155, 119, 88, 108, 136, 144, 111, 212, 87, 120, 91, 126, 55, 134, 181, 159, 138, 119, 138, 93, 155, 89, 140, 139, 75, 230, 179, 126, 178, 102, 91, 150, 96, 118, 100, 125, 130, 144, 140, 124, 157, 162, 121, 170, 111, 124, 99, 102, 75, 120, 139, 110, 138, 40, 70, 138, 137, 123, 133, 161, 83, 89, 140, 139, 75, 230, 179, 126, 178, 102, 91, 150, 96, 118, 100, 125, 130, 144, 140, 124, 157, 162, 121, 170, 111, 124, 99, 102, 75, 120, 139, 110, 138, 40, 70, 138, 137, 123, 133, 161, 83, 93, 121, 105, 106, 140, 101, 124, 148, 131, 101, 90, 90, 100, 129, 100, 94, 96, 89, 144, 100, 107, 90, 137, 133, 97, 84, 99, 142, 126, 132, 144, 124, 112, 111, 169, 151, 132, 169, 127, 120, 162, 121, 170, 111, 124, 99, 102, 75, 120, 139, 110, 138, 40, 70, 138, 137, 123, 133, 161, 83, 93, 121, 105, 106, 140, 101, 124, 148, 131, 101, 90, 90, 100, 129, 100, 94, 96, 89, 144, 100, 107, 90, 137, 133, 97, 84, 99, 142, 126, 132, 144, 124, 112, 111, 169, 151, 132, 169, 127, 120, 101, 141, 99, 139, 132, 93, 136, 127, 87, 96, 108, 120, 111, 130, 91, 237, 151, 76, 102, 64, 118, 84, 84, 105, 140, 144, 133, 93, 123, 147, 130, 149, 147, 121, 114, 105, 104, 98, 115, 93, 121, 105, 106, 140, 101, 124, 148, 131, 101, 90, 90, 100, 129, 100, 94, 96, 89, 144, 100, 107, 90, 137, 133, 97, 84, 99, 142, 126, 132, 144, 124, 112, 111, 169, 151, 132, 169, 127, 120, 101, 141, 99, 139, 132, 93, 136, 127]

# 代碼
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 設置中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Fangsong']
mpl.rcParams['font.size'] = 16

# 準備數據
data = [110, 201, 160, 152, 139, 178, 179, 83, 67, 132, 136, 177, 162, 110, 132, 115, 108, 102, 76, 105, 108, 24, 140, 162, 143, 165, 163, 95, 129, 137, 84, 93, 115, 96, 145, 173, 102, 116, 100, 120, 119, 88, 108, 136, 144, 111, 212, 87, 120, 91, 126, 55, 134, 181, 159, 138, 119, 138, 93, 155, 119, 88, 108, 136, 144, 111, 212, 87, 120, 91, 126, 55, 134, 181, 159, 138, 119, 138, 93, 155, 89, 140, 139, 75, 230, 179, 126, 178, 102, 91, 150, 96, 118, 100, 125, 130, 144, 140, 124, 157, 162, 121, 170, 111, 124, 99, 102, 75, 120, 139, 110, 138, 40, 70, 138, 137, 123, 133, 161, 83, 89, 140, 139, 75, 230, 179, 126, 178, 102, 91, 150, 96, 118, 100, 125, 130, 144, 140, 124, 157, 162, 121, 170, 111, 124, 99, 102, 75, 120, 139, 110, 138, 40, 70, 138, 137, 123, 133, 161, 83, 93, 121, 105, 106, 140, 101, 124, 148, 131, 101, 90, 90, 100, 129, 100, 94, 96, 89, 144, 100, 107, 90, 137, 133, 97, 84, 99, 142, 126, 132, 144, 124, 112, 111, 169, 151, 132, 169, 127, 120, 162, 121, 170, 111, 124, 99, 102, 75, 120, 139, 110, 138, 40, 70, 138, 137, 123, 133, 161, 83, 93, 121, 105, 106, 140, 101, 124, 148, 131, 101, 90, 90, 100, 129, 100, 94, 96, 89, 144, 100, 107, 90, 137, 133, 97, 84, 99, 142, 126, 132, 144, 124, 112, 111, 169, 151, 132, 169, 127, 120, 101, 141, 99, 139, 132, 93, 136, 127, 87, 96, 108, 120, 111, 130, 91, 237, 151, 76, 102, 64, 118, 84, 84, 105, 140, 144, 133, 93, 123, 147, 130, 149, 147, 121, 114, 105, 104, 98, 115, 93, 121, 105, 106, 140, 101, 124, 148, 131, 101, 90, 90, 100, 129, 100, 94, 96, 89, 144, 100, 107, 90, 137, 133, 97, 84, 99, 142, 126, 132, 144, 124, 112, 111, 169, 151, 132, 169, 127, 120, 101, 141, 99, 139, 132, 93, 136, 127]
# 組距
bin_width = 8
max_value = max(data)
min_value = min(data)

bins = (max_value - min_value)//bin_width

# 實際組距
real_width = (max_value - min_value)/bins

# 設置大小
fig = plt.figure(figsize=(20,8))
plt.hist(data, bins)
print([min_value + i*bin_width for i in range(bins)])
# x軸刻度
plt.xticks([min_value + i*real_width for i in range(bins)], rotation=45)
plt.grid()
plt.show()

須要注意的點：

1，組數的選擇

組數要適當，較少會有太大的統計偏差，太多規律不明顯

當數據在100之內時，按數據多少通常分5-12組

當數據較多時能夠按照組距進行分組

組距：是指每組兩個端點的距離

組數：=極差/組距=（最大數據-最小數據）/組距

2，X軸的刻度

正常狀況下實際組距會是小數，因此刻度須要按照實際組距來，不然或出現圖形偏移的狀況

實際組距=極差/組數

刻度列表=[最小數據+實際組距 *  i for in range(組數 +1）]

三、頻率直方圖與頻數直方圖

頻率分佈直方圖縱軸表示頻率/組距，橫軸表示各組組距，若求某一組的頻率，就用縱軸的頻率/組距*橫軸的組距，即獲得該組頻數

頻率=頻數/數據總數

美國人口普查發現有1.24億人在外工做。根據他們從家到上班地點所須要的時間，經過抽樣統計出了下表的數據，這些數據能繪製成直方圖嗎

 

 思考這個數據能繪製直方圖嗎？

給出的數據是統計以後的數據，因此爲了達到直方圖的效果，須要繪製條形圖。

結論：通常來講可以使用plt.hist方法繪製直方圖的是那些沒有統計過的原始數據。

# 代碼
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 設置中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Fangsong']
mpl.rcParams['font.size'] = 16
# 用條形圖模擬直方圖
# 數據
interval = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 60, 90, 150]
width = [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 15, 30, 60]
quantity = [4180, 13687, 18618, 19634, 17981, 7190, 16369, 3212, 4122, 9200, 6461, 3435]

# 畫圖
plt.figure(figsize=(20,8))
for i in range(len(width)):
    plt.bar([interval[i]+width[i]/2], [quantity[i]], width=width[i], color='orange')
# plt.bar(interval[1:], quantity, width=5)

# 刻度
plt.xticks(interval)

# x軸 ，y周的信息

plt.show()