Python數據可視化之matplotlib

經常使用模塊導入

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D複製代碼

解決顯示異常問題

中文亂碼

myfont = fm.FontProperties(fname="字體文件路徑")複製代碼

負號顯示爲方塊

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False複製代碼

折線圖

生成數據

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)  # 從-π到π 等間隔取256個點
y_cos, y_sin = np.cos(x), np.sin(x)  # 對應x的cos與sin值複製代碼

初始化畫布

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)  # figsize定義畫布大小，dpi定義畫布分辨率
plt.title("簡單折線圖", fontproperties=myfont)  # 設定標題，中文須要指定字體
plt.grid(True)  # 是否顯示網格複製代碼

設置座標軸

# 設置X軸
plt.xlabel("X軸", fontproperties=myfont)  # 軸標籤
plt.xlim(-4.0, 4.0)  # 軸範圍
plt.xticks(np.linspace(-4, 4, 9, endpoint=True))  # 軸刻度

# 設置Y軸
plt.ylabel("Y軸", fontproperties=myfont)
plt.ylim(-1.0, 1.0)
plt.yticks(np.linspace(-1, 1, 9, endpoint=True))複製代碼

繪製數據

線類型有幾種："g+-", "r*-", "b.-", "yo-"，第一個字表明顏色，第二個字符表明節點樣式，第三個字符表明連線樣式

plt.plot(x, y_cos, "b--", linewidth=2.0, label="cos示例") # 前兩個參數是座標值，第三個參數爲線類型，linewidth爲線寬，label爲圖例文字
plt.plot(x, y_sin, "g-", linewidth=2.0, label="sin示例")複製代碼

設置圖例

plt.legend(loc="upper left", prop=myfont, shadow=True) # loc能夠是upper、lower和left, right, center的組合複製代碼

圖形顯示

plt.show()複製代碼

面積圖

plt.fill_between(x, -1, y_sin, where=True, color="blue", alpha=0.25)
plt.show()複製代碼

三維折線圖

# 生成測試數據
x = np.linspace(0, 1, 1000)
y = np.linspace(0, 1, 1000)
z = np.sin(x * 2 * np.pi) / (y + 0.1)

# 生成畫布(兩種形式)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection="3d", title="plot title")
# ax = fig.add_subplot(111, projection="3d", title="plot title")

# 畫三維折線圖
ax.plot(x, y, z, color="red", linestyle="-")

# 設置座標軸圖標
ax.set_xlabel("X Label")
ax.set_ylabel("Y Label")
ax.set_zlabel("Z Label")

# 圖形顯示
plt.show()複製代碼

柱狀圖

生成數據

# 生成測試數據
means_men = np.array((20, 35, 30, 35, 27))
means_women = np.array((25, 32, 34, 20, 25))複製代碼

初始化畫布

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)  # figsize定義畫布大小，dpi定義畫布分辨率
plt.title("簡單柱狀圖", fontproperties=myfont)  # 設定標題，中文須要指定字體
plt.grid(True)  # 是否顯示網格複製代碼

設置座標軸

index = np.arange(len(means_men)) [0,1,2,3,4]
bar_height = 0.35  # 柱寬度
plt.xlim(0, 45)  # 軸範圍
plt.xlabel("Scores")  # 軸標籤
plt.ylabel("Group")
plt.yticks(index + (bar_height / 2), ("A", "B", "C", "D", "E")) # 軸刻度複製代碼

繪製數據

# 繪製橫向柱狀圖
plt.barh(index, means_men, height=bar_height, alpha=0.2, color="b", label="Men")
plt.barh(index + bar_height, means_women, height=bar_height, alpha=0.8, color="r", label="Women")複製代碼

設置圖例

plt.legend(loc="upper right", shadow=True)複製代碼

顯示數據值

for i, v in zip(index, means_men):
    plt.text(v + 0.3, i, v, ha="left", va="center")
for i, v in zip(index, means_women):
    plt.text(v + 0.3, i + bar_height, v, ha="left", va="center")複製代碼

圖形顯示

plt.show()複製代碼

豎向柱形圖

設置座標軸，x與y對調

index = np.arange(len(means_men)) [0,1,2,3,4]
bar_height = 0.35  # 柱寬度
plt.ylim(0, 45)
plt.ylabel("Scores")
plt.xlabel("Group")
plt.xticks(index + (bar_height / 2), ("A", "B", "C", "D", "E"))複製代碼

繪製數據

# 繪製豎向柱狀圖
plt.bar(index-bar_height/2, means_men, width=bar_height, alpha=0.4, color="b", label="Men")
plt.bar(index+bar_height/2, means_women, width=bar_height, alpha=0.4, color="r", label="Women")複製代碼

圖形顯示

plt.show()複製代碼

堆疊柱狀圖

# 生成測試數據
data = np.array([
    [1, 4, 2, 5, 2],
    [2, 1, 1, 3, 6],
    [5, 3, 6, 4, 1]
])

# 設置標題
plt.title("層次柱狀圖", fontproperties=myfont)

# 設置相關參數
index = np.arange(len(data[0]))
color_index = ["r", "g", "b"]

# 聲明底部位置
bottom = np.array([0, 0, 0, 0, 0])

# 依次畫圖,並更新底部位置
for i in range(len(data)):
    plt.bar(index, data[i], width=0.5, color=color_index[i], bottom=bottom, alpha=0.7, label="標籤 %d" % i)
    bottom += data[i]

# 設置圖例位置
plt.legend(loc="upper left", prop=myfont, shadow=True)

# 圖形顯示
plt.show()複製代碼

直方圖

# 生成測試數據
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

# 設置標題
plt.title("直方圖", fontproperties=myfont)

# 畫直方圖, 並返回相關結果
n, bins, patches = plt.hist(x, bins=50, density=1, cumulative=False, color="green", alpha=0.6, label="直方圖")

# # 根據直方圖返回的結果, 畫折線圖
y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma)
plt.plot(bins, y, "r--", label="線條")

# 設置圖例位置
plt.legend(loc="upper left", prop=myfont, shadow=True)

# 圖形顯示
plt.show()複製代碼

三維柱形圖

# 生成測試數據(位置數據)
xpos = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
ypos = [2, 3, 4, 5, 1, 6, 2, 1, 7, 2]
zpos = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

# 生成測試數據(柱形參數)
dx = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
dy = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
dz = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 生成畫布(兩種形式)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection="3d", title="plot title")

# 設置座標軸圖標
ax.set_xlabel("X Label")
ax.set_ylabel("Y Label")
ax.set_zlabel("Z Label")

# 畫三維柱狀圖
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, alpha=0.5)

# 圖形顯示
plt.show()複製代碼

餅狀圖

生成數據

# 生成測試數據
sizes = [15, 30, 45, 10]  # 數值
labels = ["Frogs", "中文", "Dogs", "Logs"]  # 標籤
colors = ["yellowgreen", "gold", "lightskyblue", "lightcoral"]  # 顏色複製代碼

初始化畫布

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)  # figsize定義畫布大小，dpi定義畫布分辨率
plt.title("簡單餅狀圖", fontproperties=myfont)  # 設定標題，中文須要指定字體複製代碼

設置扇區偏離值

explode = [0, 0.05, 0, 0]複製代碼

繪製數據

patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct="%1.1f%%", shadow=True, startangle=90)  # autopct設置顯示百分比的格式，startangle設置圖像轉動方向
for text in l_text:
    text.set_fontproperties(myfont)  # 設置字體，避免中文亂碼複製代碼

圖形顯示

plt.show()複製代碼

散點圖

生成數據

N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = x + np.random.randn(N)*0.5複製代碼

初始化畫布

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)  # figsize定義畫布大小，dpi定義畫布分辨率
plt.title("簡單散點圖", fontproperties=myfont)  # 設定標題，中文須要指定字體複製代碼

繪製數據

plt.scatter(x, y, s=5, c="red", marker="o")  # s表示點的大小，c表示點的顏色，marker表示點的形狀複製代碼

圖形顯示

plt.show()複製代碼

三維散點圖

# 生成測試數據
x = np.random.random(100)
y = np.random.random(100)
z = np.random.random(100)
color = np.random.random(100)
scale = np.random.random(100) * 100

# 生成畫布(兩種形式)
fig = plt.figure()
fig.suptitle("三維散點圖", fontproperties=myfont)
ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")

# 設置座標軸圖標
ax.set_xlabel("X Label")
ax.set_ylabel("Y Label")
ax.set_zlabel("Z Label")

# 設置座標軸範圍
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_zlim(0, 1)

# 畫三維散點圖
ax.scatter(x, y, z, s=scale, c=color, marker=".")

# 圖形顯示
plt.show()複製代碼

雷達圖

生成數據

labels = np.array(["A組", "B組", "C組", "D組", "E組", "F組"])
data = np.array([68, 83, 90, 77, 89, 73])
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(data), endpoint=False)  # 每一個維度的角度值複製代碼

初始化畫布

plt.subplot(111, polar=True)  # 3個數字，前兩位表示把畫布分爲幾行幾列，後一位表示花在哪一個位置上
plt.title("雷達圖", fontproperties=myfont)複製代碼

設置座標軸

plt.ylim(0, 100)  # 軸範圍複製代碼

繪製數據

plt.thetagrids(theta * (180 / np.pi), labels=labels, fontproperties=myfont)複製代碼

圖形顯示

plt.show()複製代碼

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