Python數(shù)據(jù)分析應(yīng)用之Matplotlib數(shù)據(jù)可視化詳情
更新時間：2022年06月15日 11:15:45 作者：云何往
這篇文章主要介紹了Python數(shù)據(jù)分析應(yīng)用之Matplotlib數(shù)據(jù)可視化詳情，文章圍繞主題展開詳細的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴可以參考一下
簡述
mat參照了函數(shù)設(shè)計，plot表示繪圖的作用，lib則表示一個集合。今年在開源社區(qū)的推動下，Matplotlib在科學計算領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，成為Python中應(yīng)用非常廣的繪圖工具之一。其中Matplotlib應(yīng)用最廣的是matplotlib.pyplot模塊。
matplotlib.pyplot是一個命令風格函數(shù)的集合，使得Matplotlib的機制更像MATLAB。每個繪圖函數(shù)都可對圖形進行一些修改，如創(chuàng)建圖形，在圖形中創(chuàng)建繪圖區(qū)域，在繪圖區(qū)域繪制一些線條，使用標簽裝飾繪圖等。在pyplot中，各種狀態(tài)跨函數(shù)調(diào)用保存，以便跟蹤諸如當前圖形和繪圖 區(qū)域之類的東西，并且繪圖函數(shù)始終指向當前軸域。本章以pyplot為基礎(chǔ)介紹和展開學習。
學習目標 ：
- 掌握pyplot常用的繪圖參數(shù)的調(diào)節(jié)方法掌
- 握子圖的繪制方法
- 掌握繪制圖形的保存與展示方法
- 掌握散點圖和折線圖的作用與繪制方法
- 掌握直方圖、餅圖和箱線圖的作用與繪制方法
掌握繪圖基礎(chǔ)語法與基本參數(shù) 掌握pyplot基礎(chǔ)語法
大部分的pyplot圖形繪制都遵循一個流程，使用這個流程可以完成大部分圖形的繪制。pyplot基本繪圖流程主要分為3個部分。
創(chuàng)建畫布與創(chuàng)建子圖：
構(gòu)建出一張空白的畫布，并可以選擇是否將整個畫布劃分為多個部分，方便在同一幅圖上繪制多個圖形的情況。當只需要繪制一幅簡單的圖形時，就可以不用分割。
pyplot創(chuàng)建畫布與選中子圖的常用函數(shù)
添加畫布內(nèi)容：
第二部分是繪圖的主體。
包括添加標題、添加坐標名稱、繪制圖形等步驟是并列的，沒有先后。但添加圖例一定是在繪制圖形之后進行的。
pyplot中添加各類標簽和圖例的常用函數(shù)
保存與顯示圖形：
第三部分用于保存和顯示圖形，通常只有兩個函數(shù)，參數(shù)也很少
pyplot中保存額和顯示圖形的常用函數(shù)
pyplot中的基礎(chǔ)繪圖語法
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#matplotlib inline表示在行中顯示圖片，在命令行運行報錯
data=np.arange(0110.01)
plt.title('lines')# 添加標題
plt.xlabel('x')#添加x軸的名稱
plt.ylabel('y')#添加y軸的名稱
plt.xlim((0,1))#確定x軸范圍
plt.ylim((0,1))#確定y軸范圍
plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])#規(guī)定x軸刻度
plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])#確定y軸刻度
plt.plot(data,data**2)#添加y=x^2曲線
plt.plot(data,data**4)#添加y=x^4曲線
plt.legend(['y=x^2','y=x^4'])
plt.savefig(' 3-1.png')
plt.show()
包含子圖的基礎(chǔ)語法
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
rad = np.arange(0, np.pi * 2, 0.01)
# 第一幅子圖
p1 = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # 確定畫布大小
ax1 = p1.add_subplot(2, 1, 1) # 創(chuàng)建一個2行1列的子圖
plt.title('lines') # 添加標題
plt.xlabel('x') # 添加x軸的名稱
plt.ylabel('y') # 添加y軸的名稱
plt.xlim((0, 1)) # 確定x軸范圍
plt.ylim((0, 1)) # 確定y軸范圍
plt.xticks([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1]) # 確定x軸刻度
plt.yticks([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1]) # 確定y軸刻度
plt.plot(rad, rad ** 2) # 添加曲線
plt.plot(rad, rad ** 4) # 添加曲線
plt.legend(['y=x^2'], ['y=x^4'])
# 第二幅子圖
ax2 = p1.add_subplot(2, 1, 2) # 開始繪制第二幅
plt.title('sin/cos')
plt.xlabel('rad')
plt.ylabel('value')
plt.xlim((0, np.pi * 2))
plt.ylim((-1, 1))
plt.xticks([0, np.pi / 2, np.pi, np.pi * 1.5, np.pi * 2])
plt.yticks([-1, -0.5, 0, 0.5, 1])
plt.plot(rad, np.sin(rad))
plt.plot(rad, np.cos(rad))
plt.legend(['sin'], ['cos'])
plt.savefig('sincos.png')
plt.show()
設(shè)置pyplot的動態(tài)rc參數(shù)：
pyplot使用rc配置文件來自定義圖形的各種默認屬性，被稱為rc配置或rc參數(shù)。
默認rc參數(shù)可以在python交互式環(huán)境中動態(tài)更改。所有存儲在字變量中的rc參數(shù)被稱為rcParams。rc參數(shù)在修改過后，繪圖時使用默認的參數(shù)就會改變。
調(diào)節(jié)線條的rc參數(shù)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 原圖
x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, label="$sin(x)$")
plt.title('sin')
plt.savefig('默認sin曲線.png')
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#修改RC參數(shù)后的圖
plt.rcParams['lines.linestyle'] = '-.'
plt.rcParams['lines.linewidth']=3
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$")
plt.title('sin')
plt.savefig('修改rc參數(shù)后sin曲線.png')
plt.show()
線條常用的rc參數(shù)名稱。解釋與取值：
lines.linstyle參數(shù)取值及其含義：
lines.marker參數(shù)取值及其意義：
lines.marker取值含義o圓圈D菱形h六邊形1H六邊形2-水平線8八邊形P五邊形，像素+加號None無、點s正方形*星號d小菱形v一角朝下的三角形<一角朝左的三角形>一角朝右的三角形^一角朝上的三角形|豎線xX
調(diào)節(jié)字體的rc參數(shù)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 無法顯示中文標題
x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, label="$sin(x)$")
plt.title('sin曲線')
plt.savefig('無法顯示中文標題sin曲線.png')
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
# 修改rc參數(shù)后的圖
plt.plot(x, y, label='$sin(x)$')
plt.title('sin')
plt.savefig('修改rc參數(shù)后的sin曲線.png')
plt.show()
分析特征間的關(guān)系
繪制散點圖
散點圖，是利用坐標即散點的分布形態(tài)反映特征間的統(tǒng)計關(guān)系的一種圖形。值由點在圖表中的位置表示，類別由圖中的不同標記表示，通常用于比較跨類別的數(shù)據(jù)。
散點圖可以提供兩類關(guān)鍵信息：
- 特征之間是否存在數(shù)值或者數(shù)量的關(guān)聯(lián)趨勢，關(guān)聯(lián)趨勢是線性的還是非線性的
- 如果某個點或者幾個點偏離大多數(shù)點，這個點就是離群值，通過散點圖可以一目了然，從而可以進一步分析這些離群值是否存在建模分析中產(chǎn)生很大的影響。
scatter函數(shù)常用參數(shù)及說明：
繪制2000-2017年個季度過敏生產(chǎn)總值散點圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
name = data['columns']
values = data['values']
plt.figure(figsize=(8, 7))
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 2], marker='o')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值(億元)')
plt.ylim((0, 225000))
plt.xticks(range(0, 70, 4), values[range(0, 70, 4), 1], rotation=45)
plt.title('繪制2000-2017年個季度過敏生產(chǎn)總值散點圖')
plt.savefig('繪制2000-2017年個季度過敏生產(chǎn)總值散點圖.png')
plt.show()
繪制2000-2017年各季度國民生產(chǎn)總值散點圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
plt.figure(figsize=(8, 7))
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
values = data['values']
# 繪制散點圖1
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 3], marker='o', c='red')
# 繪制散點圖2
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 4], marker='D', c='blue')
# 繪制散點圖3
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 5], marker='v', c='yellow')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.xticks(range(0, 70, 4), values[range(0, 70, 4), 1], rotation=45)
plt.title('2000-2017年各季度國民生產(chǎn)總值散點圖')
plt.legend(['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)'])
plt.savefig('2000-2017年各季度國民生產(chǎn)總值散點圖.png')
plt.show()
繪制折線圖
折線圖：將數(shù)據(jù)點按照順序連接起來的圖形。適合用于顯示隨時間而變化的連續(xù)數(shù)據(jù)。同時還可以看出數(shù)量的差異，增長趨勢的變化。
pyplot繪制折線圖的函數(shù)為plot，基本語法如下：
matplotlib.pyplot.plot(*args,**kwargs)
繪制2000-2017年各季度過敏生產(chǎn)總值折線圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
plt.figure(figsize=(8, 7))
#,
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz',allow_pickle=True)
values = data['values']
plt.plot(values[:, 0], values[:, 2], color='r', linestyle='--')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.ylim((0, 225000))
plt.xticks(range(0, 70, 4), values[range(0, 70, 4), 1], rotation=45)
plt.title('2000~ 2017 年各季度 國民生產(chǎn) 總值折線')
plt.savefig('2000~ 2017 年各季度 國民生產(chǎn) 總值折線.png')
plt.show()
2000~ 2017年各季度國民生產(chǎn)總值點線圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz',allow_pickle=True)
values = data['values']
plt.figure(figsize=(8, 7))
plt.plot(values[:,0],values[:,2],color='r',linestyle='--',marker='o')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.ylim((0, 225000))
plt.xticks(range(0, 70, 4), values[range(0, 70, 4), 1], rotation=45)
plt.title('2000~ 2017年各季度國民生產(chǎn)總值點線圖')
plt.savefig('2000~ 2017年各季度國民生產(chǎn)總值點線圖.png')
plt.show()
2000~ 2017年各季度國民生產(chǎn)總值折線散點圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
values = data['values']
plt.figure(figsize=(8, 7))
plt.plot(values[:, 0], values[:, 3], 'bs-',
values[:, 0], values[:, 4], 'ro-',
values[:, 0], values[:, 5], 'gH--')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.ylim((0, 100000))
plt.xticks(range(0, 70, 4), values[range(0, 70, 4), 1], rotation=45)
plt.title('2000~ 2017年各季度國民生產(chǎn)總值折線')
plt.legend(['第一產(chǎn)業(yè)','第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)'])
plt.savefig('2000~ 2017年各季度國民生產(chǎn)總值折線散點圖.png')
plt.show()
任務(wù)實現(xiàn)
任務(wù)1
繪制2000-2017各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)的過敏生產(chǎn)總值散點圖：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
name = data['columns']
values = data['values']
p = plt.figure(figsize=(12, 12))
# 子圖1
ax1 = p.add_subplot(2, 1, 1)
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 3], marker='o', c='r')
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 4], marker='D', c='b')
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 5], marker='v', c='y')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.title('2000-2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)國民生產(chǎn)總值散點圖')
plt.legend(['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)'])
# 子圖2
ax2 = p.add_subplot(2, 1, 2)
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 6], marker='o', c='r')
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 7], marker='D', c='b')
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 8], marker='v', c='y')
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 9], marker='8', c='g')
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 10], marker='p', c='c')
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 11], marker='+', c='m')
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 12], marker='s', c='k')
# 繪制散點圖
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 13], marker='*', c='purple')
# 繪制散點圖
plt.scatter(values[:, 0], values[:, 14], marker='d', c='brown')
plt.legend(['農(nóng)業(yè)', '工業(yè)', '建筑', '批發(fā)', '交通', '餐飲', '金融', '房地產(chǎn)', '其他'])
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.xticks(range(0, 70, 4), values[range(0, 70, 4), 1], rotation=45)
plt.savefig('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值散點子圖.png')
plt.show()
任務(wù)2
繪制2000-2017各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)的過敏生產(chǎn)總值折線圖：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
name = data['columns']
values = data['values']
p1 = plt.figure(figsize=(8, 7))
# 子圖1
ax3 = p1.add_subplot(2, 1, 1)
plt.plot(values[:, 0], values[:, 3], 'b-',
values[:, 0], values[:, 4], 'r--',
values[:, 0], values[:, 5], 'g--')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.title('2000-2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)國民生產(chǎn)總值折線圖')
plt.legend(['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)'])
# 子圖2
ax4 = p1.add_subplot(2, 1, 2)
plt.plot(values[:, 0], values[:, 6], 'r--',
values[:, 0], values[:, 7], 'b.',
values[:, 0], values[:, 8], 'y--',
values[:, 0], values[:, 9], 'g:',
values[:, 0], values[:, 10], 'c-',
values[:, 0], values[:, 11], 'm-',
values[:, 0], values[:, 12], 'k--',
# 繪制散點圖
values[:, 0], values[:, 13], 'r:',
# 繪制散點圖
values[:, 0], values[:, 14], 'b-')
plt.legend(['農(nóng)業(yè)', '工業(yè)', '建筑', '批發(fā)', '交通', '餐飲', '金融', '房地產(chǎn)', '其他'])
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.xticks(range(0, 70, 4), values[range(0, 70, 4), 1], rotation=45)
plt.savefig('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值折線子圖.png')
plt.show()
分析特征內(nèi)部數(shù)據(jù)分布與分散狀況
直方圖、餅圖和箱線圖是另外3種數(shù)據(jù)分析常用的圖形，主要用于分析數(shù)據(jù)內(nèi)部的分布狀態(tài)和分散狀態(tài)。
- 直方圖主要用于查看各分組數(shù)據(jù)的數(shù)量分布，以及各個分組數(shù)據(jù)之間的數(shù)量比較。
- 餅圖傾向于查看各分組數(shù)據(jù)在總數(shù)據(jù)中的占比。箱線圖的主要作用是發(fā)現(xiàn)整體數(shù)據(jù)的分布分散情況。 繪制直方圖
- 在直方圖中可以發(fā)現(xiàn)分布表無法發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)模式、樣本的頻率分布和總體的分布
puplot中繪制直方圖的函數(shù)為bar，基本使用語法如下：
matplotlib.pyplot.bar(left,height,width=0.8,bottom=None,hold=None,data=None,**kwargs)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
name = data['columns']
values = data['values']
label = ['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)']
plt.figure(figsize=(6, 5))
plt.bar(range(3), values[-2, 3:6], width=0.5)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.title('000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值直方圖')
plt.xticks(range(3), label)
plt.savefig('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值直方圖.png')
plt.show()
繪制餅圖
餅圖(Pie Graph)是將各項的大小與各項總和的比例顯示在一張“餅”中，以“餅”的大小來確定每一項的占比。餅圖可以比較清楚地反映出部分與部分、部分與整體之間的比例關(guān)系，易于顯示每組數(shù)據(jù)相對于總數(shù)的大小，而且顯示方式直觀。
pyplot中繪制餅圖的函數(shù)為pie，其基本使用語法如下:
matplotlib.pyplot.pie(x,explode=None,labels=Nonecolors=None,autopctNone,pctdistance=0.6shadow=False,labeldistance=1.1,startangle=None,radius=None,counterclock=Truewedgeprops=Nonetextprops=Nonecenter=(0.0)frame=False
hold=Nonedata-None)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
name = data['columns']
values = data['values']
label = ['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)']
explode = [0.01, 0.01, 0.01]
plt.pie(values[-1, 3:6], explode=explode, labels=label, autopct='%1.1f%%')
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.title('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值餅圖')
plt.savefig('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值占比餅圖.png')
plt.show()
繪制箱線圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
plt.figure(figsize=(6, 4))
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
name = data['columns']
values = data['values']
label = ['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)']
gdp = (list(values[:, 3]), list(values[:, 4]), list(values[:, 5]))
plt.boxplot(gdp, notch=True, labels=label, meanline=True)
plt.title('2000-2017年各產(chǎn)業(yè)國民生產(chǎn)總值箱線圖')
plt.savefig('2000-2017年各產(chǎn)業(yè)過敏生產(chǎn)總值箱線圖')
plt.show()
任務(wù)實現(xiàn)
任務(wù)1：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
plt.figure(figsize=(6, 6))
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
name = data['columns']
values = data['values']
label1 = ['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)']
label2 = ['農(nóng)業(yè)', '工業(yè)', '建筑', '批發(fā)', '交通', '餐飲', '金融', '房地產(chǎn)', '其他']
p = plt.figure(figsize=(12, 12,))
# 子圖1
ax1 = p.add_subplot(2, 2, 1)
plt.bar(range(3), values[0, 3:6], width=0.5)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.title('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值構(gòu)成分布直方圖')
plt.xticks(range(3), label1)
# 子圖2
ax2 = p.add_subplot(2, 2, 2)
plt.bar(range(3), values[0, 3:6], width=0.5)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.title('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值構(gòu)成分布直方圖')
plt.xticks(range(3), label1)
# 子圖3
ax3 = p.add_subplot(2, 2, 3)
plt.bar(range(9), values[0, 6:], width=0.5)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.title('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值構(gòu)成分布直方圖')
plt.xticks(range(9), label2)
# 子圖4
ax4 = p.add_subplot(2, 2, 4)
plt.bar(range(9), values[0, 6:], width=0.5)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.title('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值構(gòu)成分布直方圖')
plt.xticks(range(9), label2)
plt.savefig('2000~ 2017年各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)各季度國民生產(chǎn)總值構(gòu)成分布直方圖.png')
plt.show()
任務(wù)2：
繪制國民生產(chǎn)總值構(gòu)成分布餅圖：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
plt.figure(figsize=(6, 6))
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
name = data['columns']
values = data['values']
label1 = ['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)']
label2 = ['農(nóng)業(yè)', '工業(yè)', '建筑', '批發(fā)', '交通', '餐飲', '金融', '房地產(chǎn)', '其他']
explode1 = [0.01, 0.01, 0.01]
explode2 = [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01]
p = plt.figure(figsize=(12, 12))
# 子圖1
ax1 = p.add_subplot(2, 2, 1)
plt.pie(values[0, 3:6], explode=explode1, labels=label1, autopct='%1.1f%%')
plt.title('2000年第一季度國民生產(chǎn)總值產(chǎn)業(yè)構(gòu)成分布餅圖')
# 子圖2
ax2 = p.add_subplot(2, 2, 2)
plt.pie(values[-1, 3:6], explode=explode1, labels=label1, autopct='%1.1f%%')
plt.title('2000年第一季度國民生產(chǎn)總值產(chǎn)業(yè)構(gòu)成分布餅圖')
# 子圖3
ax3 = p.add_subplot(2, 2, 3)
plt.pie(values[0, 6:], explode=explode2, labels=label2, autopct='%1.1f%%')
plt.title('2000年第一季度國民生產(chǎn)總值產(chǎn)業(yè)構(gòu)成分布餅圖')
# 子圖4
ax4 = p.add_subplot(2, 2, 4)
plt.pie(values[-1, 6:], explode=explode2, labels=label2, autopct='%1.1f%%')
plt.title('2000年第一季度國民生產(chǎn)總值產(chǎn)業(yè)構(gòu)成分布餅圖')
#保存并顯示圖形
plt.savefig('國民生產(chǎn)總值產(chǎn)業(yè)構(gòu)成分布餅圖.png')
plt.show()
任務(wù)3:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
plt.figure(figsize=(6, 6))
data = np.load('35data.npz/國民經(jīng)濟核算季度數(shù)據(jù).npz', allow_pickle=True)
name = data['columns']
values = data['values']
label1 = ['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)']
label2 = ['農(nóng)業(yè)', '工業(yè)', '建筑', '批發(fā)', '交通', '餐飲', '金融', '房地產(chǎn)', '其他']
gdp1 = (list(values[:, 3]), list(values[:, 4]), list(values[:, 5]))
gdp2 = ([list(values[:, i]) for i in range(6, 15)])
p = plt.figure(figsize=(8, 8))
# 子圖1
ax1 = p.add_subplot(2, 1, 1)
plt.boxplot(gdp1, notch=True, labels=label1, meanline=True)
plt.title('2000-2017年各產(chǎn)業(yè)國民生產(chǎn)總值箱線圖')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
# 子圖2
ax2 = p.add_subplot(2, 1, 2)
plt.boxplot(gdp2, notch=True, labels=label2, meanline=True)
plt.title('2000-2017年各產(chǎn)業(yè)國民生產(chǎn)總值箱線圖')
plt.xlabel('行業(yè)')
plt.ylabel('生產(chǎn)總值（億元）')
plt.savefig('2000-2017年各產(chǎn)業(yè)過敏生產(chǎn)總值箱線圖.png')
plt.show()
實訓
需求說明:
人口數(shù)據(jù)總共擁有6個特征，分別為年末總?cè)丝凇⒛行匀丝?、女性人口、城?zhèn)人口、鄉(xiāng)村人口和年份。查看各個特征隨著時間推移發(fā)生的變化情況可以分析出未來男女人口比例、城鄉(xiāng)人口變化的方向。
具體步驟:
(1)使用NumPy庫讀取人口數(shù)據(jù)。
(2)創(chuàng)建畫布，并添加子圖。
(3)在兩個子圖上分別繪制散點圖和折線圖。
(4)保存，顯示圖片。
(5)分析未來人口變化趨勢。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('Data/populations.npz', allow_pickle=True)
feature_names = data['feature_names']
data = data['data']
# for i in data:
# print(i)
p = plt.figure(figsize=(10, 9))
# 子圖1
ax1 = p.add_subplot(2, 1, 1)
plt.scatter(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 1], marker='o', c='r')
plt.scatter(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 2], marker='D', c='b')
plt.scatter(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 3], marker='v', c='y')
plt.scatter(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 4], marker='+', c='c')
plt.scatter(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 5], marker='p', c='g')
plt.xlabel('時間-年份')
plt.ylabel('人口數(shù)（萬人）')
plt.xticks(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 0], rotation=45)
plt.title('1996~2015年各特征人口變化散點圖')
plt.legend(['年末人口', '男性人口', '女性人口', '城鎮(zhèn)人口', '鄉(xiāng)村人口和年份', '年份'])
# 子圖2
ax2 = p.add_subplot(2, 1, 2)
plt.plot(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 1], c='r', linestyle='--')
plt.plot(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 2], c='b', linestyle='--')
plt.plot(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 3], c='y', linestyle='--')
plt.plot(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 4], c='g', linestyle='--')
plt.plot(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 5], c='c', linestyle='--')
plt.legend(['年末總?cè)丝?, '男性人口', '女性人口', '城鎮(zhèn)人口', '鄉(xiāng)村人口'])
plt.xlabel('時間-年份')
plt.ylabel('人口數(shù)（萬人）')
plt.xticks(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 0], rotation=45)
plt.title('1996-2015年各特征人口數(shù)折線圖')
plt.show()
實訓2
需求說明:
通過繪制各年份男女人口數(shù)目及城鄉(xiāng)人口數(shù)目的直方圖，男女人口比例及城鄉(xiāng)人口比例的餅圖可以發(fā)現(xiàn)人口結(jié)構(gòu)的變化。而繪制每個特征的箱線圖則可以發(fā)現(xiàn)不同特征增長或者減少的速率是否變得緩慢。
實現(xiàn)步驟:
(1)創(chuàng)建3幅畫布并添加對應(yīng)數(shù)目的子圖。
(2)在每一幅子圖上繪制對應(yīng)的圖形。
(3)保存和顯示圖形。
(4)根據(jù)圖形，分析我國人口結(jié)構(gòu)變化情況以及變化速率的增減狀況。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('Data/populations.npz', allow_pickle=True)
feature_names = data['feature_names']
data = data['data']
pt = plt.figure(figsize=(12, 11))
# 創(chuàng)建子圖1
ax1 = pt.add_subplot(2, 1, 1)
plt.bar(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 2], width=0.5)
plt.xticks(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 0], rotation=45)
plt.xlabel('1996~2015年男性人口總數(shù)')
plt.ylabel('人口數(shù)據(jù)特征')
plt.title('1996~2015年人口數(shù)據(jù)特征間的關(guān)系的直方圖')
# 創(chuàng)建子圖2
ax2 = pt.add_subplot(2, 2, 2)
plt.bar(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 3], width=0.5)
plt.xticks(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 0], rotation=45)
plt.xlabel('1996-2015年女性人口數(shù)目')
plt.ylabel('人口數(shù)目（萬人）')
# 創(chuàng)建子圖3
ax3 = pt.add_subplot(2, 2, 3)
plt.bar(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 4], width=0.5)
plt.xticks(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 0], rotation=45)
plt.xlabel('1996-2015年城市人口數(shù)目')
plt.ylabel('人口數(shù)目（萬人）')
# 創(chuàng)建子圖4
ax4 = pt.add_subplot(2, 2, 4)
plt.bar(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 5], width=0.5)
plt.xticks(range(data.shape[0] - 2), data[:-2, 0], rotation=45)
plt.xlabel('1996-2015年鄉(xiāng)村人口數(shù)目')
plt.ylabel('人口數(shù)目（萬人）')
plt.show()
# 繪制餅圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('Data/populations.npz', allow_pickle=True)
feature_names = data['feature_names']
data = data['data']
pt2 = plt.figure(figsize=(12, 10))
# 創(chuàng)建子圖1
ax1 = pt2.add_subplot(2, 2, 1)
plt.pie(data[:-2, 2], labels=data[:-2, 0], autopct='%1.1f%%')
plt.title('1996-2015年男性人口比例')
# 創(chuàng)建子圖2
ax2 = pt2.add_subplot(2, 2, 2)
plt.pie(data[:-2, 3], labels=data[:-2, 0], autopct='%1.1f%%')
plt.title('1996-2015年女性人口比例')
# 創(chuàng)建子圖3
ax3 = pt2.add_subplot(2, 2, 3)
plt.pie(data[:-2, 4], labels=data[:-2, 0], autopct='%1.1f%%')
plt.title('1996-2015年城市人口比例')
# 創(chuàng)建子圖4
ax4 = pt2.add_subplot(2, 2, 4)
plt.pie(data[:-2, 5], labels=data[:-2, 0], autopct='%1.1f%%')
plt.title('1996-2015年鄉(xiāng)村人口比例')
plt.show()
# 繪制箱線圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 漢字字體,優(yōu)先使用楷體，如果找不到楷體，則使用黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 這兩行需要手動設(shè)置
data = np.load('Data/populations.npz', allow_pickle=True)
feature_names = data['feature_names']
data = data['data']
pt3 = plt.figure(figsize=(12, 10))
label = ['年末總?cè)丝?, '男性人口', '女性人口', '城鎮(zhèn)人口', '鄉(xiāng)村人口']
plt.boxplot(([list(data[:-2, i]) for i in range(1, 6)]), labels=label, meanline=True)
plt.title('1996-2015年各特征人口數(shù)線箱圖')
plt.ylabel('人口數(shù)（萬人）')
plt.show()
到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析應(yīng)用之Matplotlib數(shù)據(jù)可視化詳情的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Matplotlib可視化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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