Python繪制數(shù)據(jù)圖表的超詳細(xì)教程
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!
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