Python数据可视化之用Matplotlib绘制常用图形

散点图用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势，表示离群点的分布规律。

散点图绘制：

plt.scatter(x,y) # 以默认的形状颜色绘制散点图

实例： 假设我们获取到了上海2020年5,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a、b)，那么此时如何观察气温和随时间变化的某种规律。

# 绘制图形所需的数据y_5 = [11,17,16,11,12,11,12,13,10,14,8,13,12,15,14,17,18,21,16,17,30,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,15,10,11,13,12,13,6]

代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置字体plt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] # 替换sans_serif字体plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题plt.figure(figsize=(12,5), dpi=100)y_5 = [11,17,16,11,12,11,12,13,10,14,8,13,12,15,14,17,18,21,16,17,30,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,15,10,11,13,12,13,6]x = range(1, 32)plt.scatter(x, y_5, label=’五月份’)plt.scatter(x, y_10, label=’十月份’)# 增加标题，坐标描述plt.xlabel('时间')plt.ylabel('日期')plt.title('气温和随时间变化的某种规律')# 添加图形注释plt.legend(loc=’best’)plt.show()

上图虽然绘制出5、10月气温随日期的变化，但两者混在一起，不便于观察，现通过修改x数据，将10月的坐标点集体往坐标轴右侧移动，改进的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置字体plt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] # 替换sans_serif字体plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题plt.figure(figsize=(12,5), dpi=100)y_5 = [11,17,16,11,12,11,12,13,10,14,8,13,12,15,14,17,18,21,16,17,30,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,15,10,11,13,12,13,6]x_5 = range(1, 32)x_10 = range(33, 64)plt.scatter(x_5, y_5, label=’五月份’)plt.scatter(x_10, y_10, label=’十月份’)# 刻度显示x_t = list(x_4)+list(x_10)x_l = ['5月{}号'.format(i) for i in x_4]x_l += ['10月{}号'.format(i-31) for i in x_10]plt.xticks(x_t[::3], x_l[::3], rotation=45)# 添加图形注释plt.legend(loc=’best’)plt.show()

柱状图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。柱状图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图。

特点：

能够直观反映出各个数据的大小；易于比较数据之间的差别。

柱状图绘制：

plt.bar(x, width, align=‘center’, **kwargs)

Parameters: x : sequence of scalars.width : scalar or array-like, optional, 柱状图的宽度align: {‘center’, ‘edge’}, optional, default: ‘center’Alignment of the bars to the x coordinates:‘center’: Center the base on the x positions.‘edge’: Align the left edges of the bars with the x positions.每个柱状图的位置对齐方式, 默认柱状图的中心与x坐标中心对齐**kwargs:color: 选择柱状图的颜色

水平条形图绘制

plt.barh(y, width) # 绘制以y为y轴位置的水平条形图

实例：假设我们获取到了2019年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b)，绘制柱状图直观地展示数据，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置字体plt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] # 替换sans_serif字体plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题plt.figure(figsize=(15,10),dpi=100)# 准备电影的名字以及电影的票房数据movie_name = ['流浪地球','复仇者联盟4:终局之战','哪吒之魔童降世','疯狂的外星人', '飞驰人生','蜘蛛侠:英雄远征','扫毒2天地对决','烈火英雄','大黄蜂', '惊奇队长','比悲伤更悲伤的故事','哥斯拉2:怪兽之王','阿丽塔:战斗天使', '银河补习班','狮子王','反贪风暴4','熊出没','大侦探皮卡丘','新喜剧之王', '使徒行者2:谍影行动','千与千寻']y = [56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23,5.22]# 放进横坐标的数字列表x = range(len(movie_name))# 画出条形图# 颜色color参数表示条形图的顺序颜色，可循环plt.bar(x, y, width=0.5, color=[’b’,’r’,’g’,’y’,’c’,’m’,’y’,’k’,’c’,’g’,’g’])# 修改刻度名称，并旋转90度plt.xticks(x, movie_name, rotation=90)# 展示图形plt.show()

# 水平条形图plt.figure(figsize=(15,10),dpi=100)plt.barh(movie_name, y, color=[’b’,’r’,’g’,’y’,’c’,’m’,’k’])plt.show()

有时候为了公平起见，我们需要对比不同电影首日和首周的票房收入，让数据更有说服力。假设数据如下：

movie_name = [’雷神3：诸神黄昏’,’正义联盟’,’寻梦环游记’]first_day = [10587.6,10062.5,1275.7] # 首日票房first_weekend=[36224.9,34479.6,11830] # 首周票房

绘制不同电影首日和首周票房的数据图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置字体plt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] # 替换sans_serif字体plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题plt.figure(figsize=(15,10),dpi=100)# 准备数据movie_name = [’雷神3：诸神黄昏’,’正义联盟’,’寻梦环游记’]# 构造首日票房，首周票房数据first_day = [10587.6,10062.5,1275.7]first_weekend=[36224.9,34479.6,11830]x = range(len(movie_name))# 绘制第一个柱状图plt.bar(x, first_day, width=0.25)# 接着绘制第二个柱状图plt.bar([i+0.25 for i in x], first_weekend, width=0.25)# 修改刻度名称# 显示x轴中文，固定在首日和首周的中间位置plt.xticks([i+0.125 for i in x], movie_name)plt.show()

注意点：

x轴坐标刻度显示位置的调整，既可以通过绘制图形时调整x数据，也可以通过绘制x轴刻度时调整刻度的方法来实现x轴刻度显示在两个柱状图中间。如果不做任何调整，它是默认与第一个柱状图中间对齐的。

直方图，形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。 在坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图。

特点：绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布情况，用于统计数据分布的特征。

相关概念：

组数：在统计数据时，把数据按照不同的范围分成几个组，分成的组的个数称为组数；组距：每一组两个端点的差。

直方图绘制

plt.hist(x,bins=None)绘制以x为数值，bins为组数，组数 = 极差/组距

实例：假设我们获取到了一些电影的时长，绘制直方图展示电影时长的分布情况，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置字体plt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] # 替换sans_serif字体plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题plt.figure(figsize=(15,10),dpi=100)# 准备数据，电影时长time =[131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108,135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142,127, 130, 124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128,115, 99, 136, 126, 134, 95, 138, 117, 111, 78,132, 124, 113, 150, 110, 117, 86, 95, 144, 105,126, 130,126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138,123, 86, 101, 99, 136,123, 117, 119, 105, 137,123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127,105, 120,107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120,114,105, 115, 132, 145, 119, 121, 112, 139, 125,138, 109, 132, 134,156, 106, 117, 127, 144, 139,139, 119, 140, 83, 110, 102,123,107, 143, 115,136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133,112, 114, 122, 109, 106, 123, 116, 131, 127, 115,118, 112, 135,115, 146, 137, 116, 103, 144, 83,123, 111, 110, 111, 100, 154,136, 100, 118, 119,133, 134, 106, 129, 126, 110, 111, 109, 141, 120,117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114,125, 126,114, 140, 103, 130, 141, 117, 106, 114,121, 114, 133, 137, 92,121, 112, 146, 97, 137,105, 98, 117, 112, 81, 97, 139, 113,134, 106,144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101,110, 105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112, 83,94, 146, 133, 101, 131, 116, 111, 84, 137, 115,122, 106, 144, 109, 123, 116, 111,111, 133, 150]# 组距bins = 2# 组数，极差/组距groups = int((max(time) - min(time)) / 2)# 绘制直方图plt.hist(time, groups)# 指定x轴刻度的范围plt.xticks(list(range(min(time), max(time)))[::2])# 添加坐标描述plt.xlabel(’电影时长大小’)plt.ylabel(’电影的数量’)# 增加网格显示plt.grid(True, linestyle=’--’, alpha=0.5)plt.show()

扇形图，用整个圆表示总数，用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数。

扇形图绘制

plt.pie(x, explode=None, labels=None)

x：扇形数据explode：设置某几个分块是否要分离饼图labels：每块扇形标签autopct：百分比数据标签shadow：是否显示阴影plt.pie()有3个返回值：patches：绘制饼图每一块的对象texts：文本的列表autotexts：百分比的文本列表

实例：假设我们获取到了一些电影的排片数据，绘制扇形图展示电影的排片占比情况，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置字体plt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] # 替换sans_serif字体plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题# 饼图绘制plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=100)# 电影排片数据movie_name = [’雷神3：诸神黄昏’,’正义联盟’,’东方快车谋杀案’,’寻梦环游记’,’全球风暴’,’降魔传’,’追捕’,’七十七天’,’密战’,’狂兽’,’其它’]place_count = [60605,54546,45819,28243,13270,9945,7679,6799,6101,4621,20105]# 绘制扇形图plt.pie(place_count, labels=movie_name, autopct='%1.2f%%')# 指定显示的pie是正圆plt.axis(’equal’)# 设置图例和标题plt.legend(loc='best')plt.title('排片占比情况')plt.show()

扇形图优化的手段添加阴影，分离特定数据等：

import matplotlib.pyplot as plt# 设置字体plt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] # 替换sans_serif字体plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=100)movie_name = [’雷神3：诸神黄昏’,’正义联盟’,’东方快车谋杀案’,’寻梦环游记’,’全球风暴’,’降魔传’,’追捕’,’七十七天’,’密战’,’狂兽’,’其它’]place_count = [60605,54546,45819,28243,13270,9945,7679,6799,6101,4621,20105]# 绘制扇形图，添加阴影效果,并让占比最大的雷神3分离explode = [0.1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]res = plt.pie(place_count, labels=movie_name, explode=explode, autopct='%1.2f%%', shadow=True)patches, texts, autotexts = resprint(patches) # 表示每个扇形的对象print(texts) # 每个文本对象print(autotexts) # 每个百分比对象# 指定显示的pie是正圆plt.axis(’equal’)# 设置图例和标题plt.legend(loc='best')plt.title('排片占比情况')plt.show()

打印的扇形图返回值：

优化后的扇形图：

本文讲述了使用Matplotlib绘制散点图、柱状图、直方图、扇形图的基本操作。

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