欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

Python繪制數(shù)據(jù)圖表的超詳細(xì)教程

 更新時(shí)間:2022年11月21日 10:25:14   作者:夢(mèng)里逆天  
畫一個(gè)吸引人注意的圖表相當(dāng)重要,當(dāng)你探索一個(gè)數(shù)據(jù)集,需要畫圖表,圖表看起來令人愉悅是件很高興的事,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python繪制數(shù)據(jù)圖表的超詳細(xì)教程,需要的朋友可以參考下

matplotlib繪圖庫模塊安裝

pip install matplotlib

導(dǎo)入pyplot子模塊

import matplotlib.pyplot as plt

官網(wǎng):http://matplotlib.org

官方文檔:https://matplotlib.org/stable/index.html

1. 繪制折線圖

1.1 繪制簡(jiǎn)單的折線圖

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 設(shè)置字體為微軟雅黑,解決中文顯示問題
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')

# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
squares = [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

# 2.畫線plot()
# linewidth設(shè)置線條寬度
plt.plot(squares, linewidth=2)  # 列表內(nèi)的數(shù)據(jù)被視為y軸的值,x軸的值會(huì)根據(jù)列表值的索引位置自動(dòng)產(chǎn)生

# 3.設(shè)置x、y軸的最小刻度和最大刻度
plt.axis([0, 10, 0, 100])  # 將x軸設(shè)為0~10,將y軸設(shè)為0~100

# 4.設(shè)置標(biāo)題及字體大小
"""
title():圖表標(biāo)題,title(標(biāo)題名稱,fontsize=字體大小)
xlabel():x軸標(biāo)題
ylabel():y軸標(biāo)題
"""
plt.title(label='0~10的平方', fontsize=18)
plt.xlabel(xlabel='值', fontsize=15)
plt.ylabel(ylabel='平方值', fontsize=15)

# 5.設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
"""
使用tick_params()方法設(shè)置:
    - 應(yīng)用范圍(axis):x-->應(yīng)用到x軸,y-->應(yīng)用到y(tǒng)軸,both-->應(yīng)用到x軸和y軸
    - 坐標(biāo)軸的刻度大?。╨abelsize)
    - 線條顏色(color)
如:tick_params(axis='x', labelsize=10, color='green')
"""
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red', labelcolor='green')

# 顯示繪制的圖形
plt.show()

效果:

1.2 修改圖表的初始值

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 設(shè)置字體為微軟雅黑,解決中文顯示問題
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')

# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
squares = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

# 索引列表
seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 2.畫線plot()
# linewidth設(shè)置線條寬度
plt.plot(seq, squares, linewidth=2.5)

# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title(label='1~10的平方', fontsize=18)
plt.xlabel(xlabel='值', fontsize=15)
plt.ylabel(ylabel='平方值', fontsize=15)

# 5.設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red', labelcolor='green')

# 顯示繪制的圖形
plt.show()

效果:

1.3 多組數(shù)據(jù)的應(yīng)用

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 設(shè)置字體為微軟雅黑,解決中文顯示問題
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')

# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
data1 = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
data2 = [1, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

# 索引列表
seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 2.畫線plot()
# linewidth設(shè)置線條寬度
plt.plot(seq, data1, seq, data2, linewidth=2.5)

# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title(label='Test Chart', fontsize=18)
plt.xlabel(xlabel='x-value', fontsize=14)
plt.ylabel(ylabel='y-value', fontsize=14)

# 5.設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red', labelcolor='green')

# 顯示繪制的圖形
plt.show()

效果:

1.4 設(shè)置線條顏色及樣式

設(shè)置顏色,可在plot()中添加參數(shù):

  • ‘b’: blue
  • ‘c’: cyan
  • ‘g’: green
  • ‘k’: black
  • ‘m’: magenta
  • ‘r’: red
  • ‘w’: white
  • ‘y’: yellow

設(shè)置線條樣式:

  • '-‘或’solid’: 預(yù)設(shè)實(shí)線
  • '–‘或’dashed’: 虛線
  • '-.‘或’dashdot’: 虛點(diǎn)線
  • ':‘或’dotted’:點(diǎn)線
  • ‘.’:點(diǎn)標(biāo)記
  • ‘,’:像素標(biāo)記
  • ‘o’: 圓標(biāo)記
  • ‘v’: 反三角標(biāo)記
  • ‘^’: 三角標(biāo)記
  • ‘s’:方形標(biāo)記
  • ‘p’:五角標(biāo)記
  • ‘*’: 星號(hào)標(biāo)記
  • ‘+’:加號(hào)標(biāo)記
  • ‘-’:減號(hào)標(biāo)記
import matplotlib.pyplot as plt

# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
data1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]            # data1線條
data2 = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]      # data2線條
data3 = [1, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]       # data3線條
data4 = [1, 6, 12, 20, 30, 41, 56, 72, 90]     # data4線條

# 索引列表
seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

plt.plot(seq, data1, 'g--', seq, data2, 'r-.', seq, data3, 'b:', seq, data4, 'mp')

# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title(label='Test Chart', fontsize=18)
plt.xlabel(xlabel='x-value', fontsize=14)
plt.ylabel(ylabel='y-value', fontsize=14)

# 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red')

plt.show()

效果:

1.5 刻度設(shè)置

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 設(shè)置字體為微軟雅黑,解決中文顯示問題
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')
# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
gold_medal = [15, 5, 16, 16, 28, 32, 51, 38, 26, 38]
silver_medal = [8, 11, 22, 22, 16, 17, 21, 27, 18, 32]
bronze_medal = [9, 12, 16, 12, 15, 14, 28, 23, 26, 18]

# 索引列表
year = [1984, 1988, 1992, 1996, 2000, 2004, 2008, 2012, 2016, 2021]


"""
設(shè)置刻度:
- xticks():設(shè)置x軸刻度
- yticks():設(shè)置y軸刻度
"""
# 設(shè)置x軸刻度
plt.xticks(year)

# 設(shè)置線條樣式
plt.plot(year, gold_medal, '-*', year, silver_medal, '-o', year, bronze_medal, '-^')

# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title('中國歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌情況', fontsize=20)
plt.xlabel('年份', fontsize=14)
plt.ylabel('數(shù)量/枚', fontsize=14)
# 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red')
# 顯示圖表
plt.show()

效果:

1.6 圖例legend()

參數(shù)loc可以設(shè)置圖例的位置:

  • ‘best’: 0,
  • ‘upper right’: 1 ,–>右上角
  • ‘upper left’: 2,–>左上角
  • ‘lower left’: 3,–>左下角
  • ‘lower right’: 4,–>右下角
  • ‘right’: 5,
  • ‘center left’: 6,–>左側(cè)中央
  • ‘center right’: 7,–>右側(cè)中間
  • ‘lower center’: 8,–>底部正中
  • ‘upper center’: 9,–>頂部正中
  • ‘center’: 10

將圖例放在圖表內(nèi)

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 設(shè)置字體為微軟雅黑,解決中文顯示問題
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')
# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
gold_medal = [15, 5, 16, 16, 28, 32, 51, 38, 26, 38]
silver_medal = [8, 11, 22, 22, 16, 17, 21, 27, 18, 32]
bronze_medal = [9, 12, 16, 12, 15, 14, 28, 23, 26, 18]

# 索引列表
year = [1984, 1988, 1992, 1996, 2000, 2004, 2008, 2012, 2016, 2021]


"""
設(shè)置刻度:
- xticks():設(shè)置x軸刻度
- yticks():設(shè)置y軸刻度
"""
# 設(shè)置x軸刻度
plt.xticks(year)

# 設(shè)置線條樣式
line_gold, = plt.plot(year, gold_medal, '-*', label='gold_medal')
line_silver, = plt.plot(year, silver_medal, '-o', label='silver_medal')
line_bronze, = plt.plot(year, bronze_medal, '-^', label='bronze_medal')

# 設(shè)置圖例
"""
參數(shù)loc可以設(shè)置圖例的位置
    'best': 0,
    'upper right': 1,-->右上角
    'upper left': 2,-->左上角
    'lower left': 3,-->左下角
    'lower right': 4,-->右下角
    'right': 5,
    'center left': 6,-->左側(cè)中央
    'center right': 7,-->右側(cè)中間
    'lower center': 8,-->底部正中
    'upper center': 9,-->頂部正中
    'center': 10
"""
plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc='best')
# 放在圖表內(nèi)的右上角
# plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc=1)
# 放在圖表內(nèi)的左上角
# plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc='upper left')
# 放在圖表內(nèi)的左下角
# plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc=3)
# 放在圖表內(nèi)的右下角
# plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc=4)

# 放在圖表內(nèi)的左側(cè)中央
# plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc='center left')
# 放在圖表內(nèi)的右側(cè)中央
# plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc='center right')
# 放在圖表內(nèi)的底部正中
# plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc='lower center')
# 放在圖表內(nèi)的頂部正中
# plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc='upper center')

# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title('中國歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌情況', fontsize=20)
plt.xlabel('年份', fontsize=14)
plt.ylabel('數(shù)量/枚', fontsize=14)
# 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red')
# 顯示圖表
plt.show()

效果:

將圖例放在圖表外,使用savefig()方法保存圖片文件

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 設(shè)置字體為微軟雅黑,解決中文顯示問題
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')
# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
gold_medal = [15, 5, 16, 16, 28, 32, 51, 38, 26, 38]
silver_medal = [8, 11, 22, 22, 16, 17, 21, 27, 18, 32]
bronze_medal = [9, 12, 16, 12, 15, 14, 28, 23, 26, 18]

# 索引列表
year = [1984, 1988, 1992, 1996, 2000, 2004, 2008, 2012, 2016, 2021]


"""
設(shè)置刻度:
- xticks():設(shè)置x軸刻度
- yticks():設(shè)置y軸刻度
"""
# 設(shè)置x軸刻度
plt.xticks(year)

# 設(shè)置線條樣式
line_gold, = plt.plot(year, gold_medal, '-*', label='gold_medal')
line_silver, = plt.plot(year, silver_medal, '-o', label='silver_medal')
line_bronze, = plt.plot(year, bronze_medal, '-^', label='bronze_medal')

# 設(shè)置圖例
# bbox_to_anchor()設(shè)置錨點(diǎn),即圖例位置
# 在圖表內(nèi),左下角位置為(0,0),右上角位置為(1,1)
plt.legend(handles=[line_gold, line_silver, line_bronze], loc='best', bbox_to_anchor=(1, 1))

# 設(shè)置在圖表與Figure 1之間留白
# h_pad/w_pad分別設(shè)置高度/寬度的留白
plt.tight_layout(pad=2)


# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title('中國歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌情況', fontsize=20)
plt.xlabel('年份', fontsize=14)
plt.ylabel('數(shù)量/枚', fontsize=14)
# 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red')

# 保存圖片文件,使用savefig()方法保存圖片文件,需放在show()的前面,表示先存儲(chǔ)再顯示圖表
plt.savefig('medal_chart.jpg', bbox_inches='tight')  # bbox_inches='tight'將圖表的多余空間刪除

# 顯示圖表
plt.show()

效果:

2. 繪制散點(diǎn)圖

2.1 基本散點(diǎn)圖的繪制 繪制一個(gè)點(diǎn)

"""
scatter(x, y, s, c)
s: 繪圖點(diǎn)的大小
c:顏色
"""
import matplotlib.pyplot as plt

# 在坐標(biāo)軸(5,5)繪制一個(gè)點(diǎn)
plt.scatter(5, 5)
plt.show()

效果:

繪制系列點(diǎn)

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
"""
scatter(x, y, s, c)
s: 繪圖點(diǎn)的大小
c:顏色
"""
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

medal = [32, 28, 54, 50, 59, 63, 100, 88, 70, 88]
# 索引列表
year = [1984, 1988, 1992, 1996, 2000, 2004, 2008, 2012, 2016, 2021]

# 設(shè)置x軸刻度
plt.xticks(year)

plt.scatter(x=year, y=medal, s=20, c='green')

# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title('中國歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌情況', fontsize=20)
plt.xlabel('年份', fontsize=14)
plt.ylabel('數(shù)量/枚', fontsize=14)
# 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red')
plt.show()

效果:

2.2 設(shè)置繪制區(qū)間

**axis()**設(shè)置繪圖區(qū)間:

axis([xmin, xmax, ymin, ymax])

  • xmin/xmax:x軸的最小/最大區(qū)間
  • ymin/ymxa:y軸的最小/最大區(qū)間
# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
"""
axis()設(shè)置繪圖區(qū)間:
axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
xmin/xmax:x軸的最小/最大區(qū)間
ymin/ymxa:y軸的最小/最大區(qū)間
"""

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

x = [i for i in range(1, 101)]
y = [i**2 for i in x]

# 設(shè)置繪圖區(qū)間
plt.axis([0, 100, 0, 10000])
plt.scatter(x=x, y=y, s=20, c='green')

# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title('1-100的平方', fontsize=20)
plt.xlabel('數(shù)值', fontsize=14)
plt.ylabel('平方值', fontsize=14)
# 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red')
plt.show()

效果:

2.3 繪制波形

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 500)
# 繪制sin()和cos()的波形變化
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.scatter(x, y1, color=(0.5, 0.8, 0.6))
plt.scatter(x, y2)
plt.show()

效果:

2.4 創(chuàng)建不等寬的散點(diǎn)圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 500)
y = 1 - 0.5*np.abs(x-2)
lwidths = (1+x)**2
plt.scatter(x=x, y=y, s=lwidths, color=(0.6, 0.8, 0.9))
plt.show()

效果:

2.5 色彩映射

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(100)
plt.scatter(x=x, y=x, c=x, cmap='rainbow')
plt.show()

效果:

2.6 利用隨機(jī)數(shù)繪制散點(diǎn)圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

while True:
    x = np.random.random(100)
    y = np.random.random(100)
    t = x
    plt.scatter(x, y, s=100, c=t, cmap='brg')
    plt.show()
    is_exit = input('是否繼續(xù)?(y/n)')
    if is_exit.upper() == 'N':
        break

2.7 利用隨機(jī)數(shù)實(shí)現(xiàn)位置的移動(dòng)

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
import random

import matplotlib.pyplot as plt


def loc(index):
    """處理坐標(biāo)的移動(dòng)"""
    x_mov = random.choice([-3, 3])
    xloc = x[index - 1] + x_mov
    y_mov = random.choice([-5, -1, 1, 5])
    yloc = y[index - 1] + y_mov
    x.append(xloc)
    y.append(yloc)


num = 8000
x = [0]
y = [0]

while True:
    for i in range(1, num):
        loc(i)

    t = x
    plt.scatter(x, y, s=2, c=t, cmap='brg')
    # plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)  # 隱藏y坐標(biāo)
    # plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)  # 隱藏y坐標(biāo)
    # 隱藏坐標(biāo)軸。
    plt.axis('off')
    plt.savefig('image.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)
    plt.show()
    is_exit = input('是否繼續(xù)?(y/n)')
    if is_exit.upper() == 'N':
        break
    else:
        x[0] = x[num - 1]
        y[0] = y[num - 1]
        del x[1:]
        del y[1:]

3. 繪制多個(gè)圖表

3.1 一個(gè)程序繪制多個(gè)圖表

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
import matplotlib.pyplot as plt

# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
data1 = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
data2 = [1, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

# 索引列表
seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]


# 創(chuàng)建圖表1
plt.figure(1)
# 畫線plot()
plt.plot(seq, data1, '-*')

# 創(chuàng)建圖表2
plt.figure(2)
plt.plot(seq, data2, '-o')
# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title(label='Test Chart 2', fontsize=18)
plt.xlabel(xlabel='x-value', fontsize=14)
plt.ylabel(ylabel='y-value', fontsize=14)

# 5.設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red', labelcolor='green')

# 顯示繪制的圖形
plt.show()

效果:

3.2 含有子表的圖表

subplot(x1, x2, x3)

  • x1: 上下(垂直)方向繪制圖表數(shù)
  • x2:左右(水平)方向繪制圖表數(shù)
  • x3:表示這是第幾張

一個(gè)Figure內(nèi)繪制上下子圖

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
"""
subplot(x1, x2, x3)
x1: 上下(垂直)方向繪制圖表數(shù)
x2:左右(水平)方向繪制圖表數(shù)
x3:表示這是第幾張
"""
import matplotlib.pyplot as plt

# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
data1 = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
data2 = [1, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

# 索引列表
seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 在一個(gè)Figure內(nèi)繪制上下子圖
plt.subplot(2, 1, 1)
# 畫線plot()
plt.plot(seq, data1, '-*')

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(seq, data2, '-o')
# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.xlabel(xlabel='x-value', fontsize=14)
plt.ylabel(ylabel='y-value', fontsize=14)

# 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red', labelcolor='green')

# 顯示繪制的圖形
plt.show()

效果:

一個(gè)Figure內(nèi)繪制左右子圖

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
"""
subplot(x1, x2, x3)
x1: 上下(垂直)方向繪制圖表數(shù)
x2:左右(水平)方向繪制圖表數(shù)
x3:表示這是第幾張
"""
import matplotlib.pyplot as plt

# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
data1 = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
data2 = [1, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

# 索引列表
seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 在一個(gè)Figure內(nèi)繪制上下子圖
plt.subplot(2, 1, 1)
# 畫線plot()
plt.plot(seq, data1, '-*')

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(seq, data2, '-o')
# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.xlabel(xlabel='x-value', fontsize=14)
plt.ylabel(ylabel='y-value', fontsize=14)

# 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red', labelcolor='green')

# 顯示繪制的圖形
plt.show()

效果:

4. 繪制直方圖

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
"""
bar(x, height, width)
x: 序列,x軸位置
height:序列數(shù)值大小
width:直方圖的寬度
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

medal = [32, 28, 54, 50, 59, 63, 100, 88, 70, 88]
x = np.arange(len(medal))
# 索引列表
year = [1984, 1988, 1992, 1996, 2000, 2004, 2008, 2012, 2016, 2021]

plt.bar(x, medal, width=0.5)

# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
plt.title('中國歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌情況', fontsize=20)
plt.xlabel('年份', fontsize=14)
plt.ylabel('數(shù)量/枚', fontsize=14)
plt.xticks(x, year)
# 設(shè)置坐標(biāo)軸刻度
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red')
plt.show()

效果:

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
labels = [1984, 1988, 1992, 1996, 2000, 2004, 2008, 2012, 2016, 2021]
gold_medal = [15, 5, 16, 16, 28, 32, 51, 38, 26, 38]
silver_medal = [8, 11, 22, 22, 16, 17, 21, 27, 18, 32]
bronze_medal = [9, 12, 16, 12, 15, 14, 28, 23, 26, 18]

x = np.arange(len(labels))  # x軸位置
width = 0.3  # 直方圖的寬度

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width, gold_medal, width, label='gold_medal')
rects2 = ax.bar(x, silver_medal, width, label='silver_medal')
rects3 = ax.bar(x + width, bronze_medal, width, label='bronze_medal')

# 設(shè)置標(biāo)題及字體大小
ax.set_xlabel('年份', fontsize=14)
ax.set_ylabel('數(shù)量/枚', fontsize=14)
ax.set_title('中國歷屆奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌情況', fontsize=20)
ax.set_xticks(x, labels)
# 設(shè)置圖例
ax.legend()

ax.bar_label(rects1, padding=3)
ax.bar_label(rects2, padding=3)
ax.bar_label(rects3, padding=3)

fig.tight_layout()

plt.show()

效果:

5. 使用CSV文件繪制圖表

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
import csv

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')

filename = 'score.csv'

with open(file=filename) as csvFile:    # 打開csv文件
    csvReader = csv.reader(csvFile)    # 創(chuàng)建reader對(duì)象
    headerRow = next(csvReader)   # 讀取文件下一行
    print(headerRow)  # ['學(xué)號(hào)', '姓名', '語文', '數(shù)學(xué)', '英語', '物理', '化學(xué)', '生物']
    # 設(shè)置空列表
    names, Chinese, Math, English, Physics, Chemistry, Biology = [], [], [], [], [], [], []
    for row in csvReader:
        # 將數(shù)據(jù)添加到列表
        names.append(row[1])
        Chinese.append(int(row[2]))
        Math.append(int(row[3]))
        English.append(int(row[4]))
        Physics.append(int(row[5]))
        Chemistry.append(int(row[6]))
        Biology.append(int(row[7]))
    print(f'語文:{Chinese}')
    print(f'數(shù)學(xué):{Math}')
    print(f'英語:{English}')
    print(f'物理:{Physics}')
    print(f'化學(xué):{Chemistry}')
    print(f'生物:{Biology}')

# 繪制語文成績(jī)
# 設(shè)置繪圖區(qū)大小
fig = plt.figure(dpi=80, figsize=(12, 8))
# 設(shè)置線條樣式
line_Chinese, = plt.plot(names, Chinese, '-*', label='Chinese')
line_Math, = plt.plot(names, Math, '-o', label='Math')
line_English, = plt.plot(names, English, '-p', label='English')
line_Physics, = plt.plot(names, Physics, '-s', label='Physics')
line_Chemistry, = plt.plot(names, Chemistry, '-v', label='Chemistry')
line_Biology, = plt.plot(names, Biology, '-^', label='Biology')
# 設(shè)置圖例
plt.legend(handles=[line_Chinese, line_Math, line_English, line_Physics, line_Chemistry, line_Biology], loc='best')
# 旋轉(zhuǎn)
fig.autofmt_xdate(rotation=60)
plt.title('成績(jī)分析', fontsize=20)
plt.xlabel('學(xué)員', fontsize=14)
plt.ylabel('分?jǐn)?shù)', fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red')
plt.show()

score.csv:

效果:

# author:mlnt
# createdate:2022/8/17
import csv
from datetime import datetime

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')

filename = 'temperature.csv'

with open(file=filename) as csvFile:    # 打開csv文件
    csvReader = csv.reader(csvFile)    # 創(chuàng)建reader對(duì)象
    headerRow = next(csvReader)   # 讀取文件下一行
    # print(headerRow)
    # 設(shè)置空列表
    dates, lowTemps, highTemps, averageTemps = [], [], [], []
    for row in csvReader:
        try:
            # 將日期字符串轉(zhuǎn)成對(duì)象
            currentDate = datetime.strptime(row[0], '%Y/%m/%d')
            # 設(shè)置最低溫度
            # 需要轉(zhuǎn)換成數(shù)字類型,y軸才能進(jìn)行排序
            lowTemp = float(row[1])
            # 設(shè)置最高溫度
            highTemp = float(row[2])
            # 設(shè)置平均溫度
            averageTemp = float(row[3])
        except Exception as e:
            print('有缺值', e)
        else:
            # 將數(shù)據(jù)添加到列表
            dates.append(currentDate)
            lowTemps.append(lowTemp)
            highTemps.append(highTemp)
            averageTemps.append(averageTemp)
    print(f'最低溫度:{lowTemps}')
    print(f'最高溫度:{highTemps}')
    print(f'平均溫度:{averageTemps}')


# # 設(shè)置繪圖區(qū)大小
fig = plt.figure(dpi=80, figsize=(12, 8))
# 設(shè)置線條樣式
line_highTemps, = plt.plot(dates, highTemps, '-*', label='highTemps')
line_lowTemps, = plt.plot(dates, lowTemps, '-o', label='lowTemps')
line_averageTemps, = plt.plot(dates, averageTemps, '-p', label='averageTemps')
# 設(shè)置圖例
plt.legend(handles=[line_lowTemps, line_averageTemps, line_highTemps], loc='best')
# 旋轉(zhuǎn)
fig.autofmt_xdate(rotation=60)
plt.title('Weather Report', fontsize=20)
plt.xlabel('Date', fontsize=12)
plt.ylabel('Temperature (C)', fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both', labelsize=12, color='red')
plt.show()

temperature.csv:

效果:

參考:

  • 官網(wǎng):http://matplotlib.org
  • 官方文檔:https://matplotlib.org/stable/index.html
  • 色彩映射:http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html
  • https://blog.csdn.net/weixin_46233323/article/details/108038706
  • https://blog.csdn.net/weixin_43838785/article/details/104515455
  • https://blog.csdn.net/weixin_41783077/article/details/110734759
  • https://www.pudn.com/news/62623526dfdd9a1c0c529522.html
  • https://www.yzlfxy.com/jiaocheng/python/430158.html
  • https://www.zhihu.com/question/506015285

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python繪制數(shù)據(jù)圖表的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python繪制數(shù)據(jù)圖表內(nèi)容請(qǐng)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!

相關(guān)文章

  • 利用Python實(shí)現(xiàn)快捷操作文件和文件夾

    利用Python實(shí)現(xiàn)快捷操作文件和文件夾

    shutil是Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的一個(gè)模塊,提供了許多用于文件和文件夾操作的高級(jí)接口,本文主要詳細(xì)介紹了Python如何使用shutil實(shí)現(xiàn)快捷操作文件和文件夾,需要的可以參考下
    2024-02-02
  • 關(guān)于torch中tensor數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換

    關(guān)于torch中tensor數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換

    這篇文章主要介紹了關(guān)于torch中tensor數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2022-11-11
  • CentOS中安裝python3.8.2的詳細(xì)教程

    CentOS中安裝python3.8.2的詳細(xì)教程

    這篇文章主要介紹了CentOS中安裝python3.8.2的詳細(xì)教程,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2021-03-03
  • python實(shí)現(xiàn)中文轉(zhuǎn)換url編碼的方法

    python實(shí)現(xiàn)中文轉(zhuǎn)換url編碼的方法

    這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)中文轉(zhuǎn)換url編碼的方法,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python針對(duì)中文的gbk與utf-8編碼轉(zhuǎn)換的相關(guān)技巧,具有一定參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2016-06-06
  • Django shell調(diào)試models輸出的SQL語句方法

    Django shell調(diào)試models輸出的SQL語句方法

    今天小編就為大家分享一篇Django shell調(diào)試models輸出的SQL語句方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2019-08-08
  • 解決Tensorflow 內(nèi)存泄露問題

    解決Tensorflow 內(nèi)存泄露問題

    今天小編就為大家分享一篇解決Tensorflow 內(nèi)存泄露問題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2020-02-02
  • python中查看變量?jī)?nèi)存地址的方法

    python中查看變量?jī)?nèi)存地址的方法

    這篇文章主要介紹了python中查看變量?jī)?nèi)存地址的方法,涉及Python中id使用技巧,需要的朋友可以參考下
    2015-05-05
  • 五分鐘學(xué)會(huì)怎么用Pygame做一個(gè)簡(jiǎn)單的貪吃蛇

    五分鐘學(xué)會(huì)怎么用Pygame做一個(gè)簡(jiǎn)單的貪吃蛇

    這篇文章主要介紹了五分鐘學(xué)會(huì)怎么用Pygame做一個(gè)簡(jiǎn)單的貪吃蛇,幫助大家更好的理解和使用python,感興趣的朋友可以了解下
    2021-01-01
  • python實(shí)現(xiàn)比較兩段文本不同之處的方法

    python實(shí)現(xiàn)比較兩段文本不同之處的方法

    這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)比較兩段文本不同之處的方法,涉及Python針對(duì)文本與字符串的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下
    2015-05-05
  • Python?Matplotlib繪制箱線圖boxplot()函數(shù)詳解

    Python?Matplotlib繪制箱線圖boxplot()函數(shù)詳解

    箱線圖一般用來展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布(如上下四分位值、中位數(shù)等),同時(shí)也可以用箱線圖來反映數(shù)據(jù)的異常情況,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python?Matplotlib繪制箱線圖boxplot()函數(shù)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
    2022-07-07

最新評(píng)論