Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库

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1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x，y轴名称

1.2.5 添加x，y轴范围

1.2.6 添加x，y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。

合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1：使用rcParams设置

2.2.3 方法2：plot内设置

2.2.4 方法3：plot内简化设置

方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。

Python-openpyxl教程6 - 图表之面积图和条形图

openpyxl可以使用以下图表：

图表至少由一系列一个或多个数据点组成。系列本身对单元格范围的引用组成。

默认情况下图表的左上角固定在单元格E15上，大小为15x7.5厘米(大约5列乘14行 )。可以通过设置图标的anchor，width和height属性来更改此设置。实际大小将取决于操作系统和设备。

其他锚点是可能的。请参考 openpyxl.drawing.spreadsheet_drawing 来获取更多信息。

面积图类似于折线图，不同之处在于填充了绘制线下方的区域。通过将分组设置为"标准"，"堆叠"或"百分比堆叠"，可以使用不同的变体。默认为"标准"。

您还可以创建三维面积图

这将生成一个简单的三维面积图，其中第三个轴可用于替换图例：

在条形图中，值被绘制为水平条或垂直列

这将产生四个图表，说明各种可能性。

您还可以创建三维条形图

这将生成一个简单的三维条形图。

note:有兴趣的小伙伴可以帮忙看下在 office下的现象

如何用python绘制各种图形

1.环境

系统：windows10

python版本：python3.6.1

使用的库：matplotlib，numpy

2.numpy库产生随机数几种方法

import numpy as np

numpy.random

rand(d0, d1, ..., dn)  

In [2]: x=np.random.rand(2,5)

In [3]: x

Out[3]:

array([[ 0.84286554,  0.50007593,  0.66500549,  0.97387807,  0.03993009],

[ 0.46391661,  0.50717355,  0.21527461,  0.92692517,  0.2567891 ]])

randn(d0, d1, ..., dn)查询结果为标准正态分布

In [4]: x=np.random.randn(2,5)

In [5]: x

Out[5]:

array([[-0.77195196,  0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 ,  0.89749635],

[-0.20229338,  1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])

randint(low,high,size)  

生成low到high之间（半开区间 [low, high)），size个数据

In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)

In [7]: x

Out[7]: array([4, 4, 2, 7])

random_integers(low,high,size)  

生成low到high之间（闭区间 [low, high)），size个数据

In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)

In [11]: x

Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])

3.散点图

x x轴

y y轴

s   圆点面积

c   颜色

marker  圆点形状

alpha   圆点透明度                #其他图也类似这种配置

N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)

x=np.random.randn(N)

y=np.random.randn(N)

plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)

plt.show()

4.折线图

x=np.linspace(-10000,10000,100) #将-10到10等区间分成100份

y=x**2+x**3+x**7

plt.plot(x,y)

plt.show()

折线图使用plot函数

5.条形图

N=5

y=[20,10,30,25,15]

y1=np.random.randint(10,50,5)

x=np.random.randint(10,1000,N)

index=np.arange(N)

plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)

plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)

plt.show()

orientation设置横向条形图

N=5

y=[20,10,30,25,15]

y1=np.random.randint(10,50,5)

x=np.random.randint(10,1000,N)

index=np.arange(N)# plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)# plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)#plt.barh() 加了h就是横向的条形图，不用设置orientation

plt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')

plt.show()

6.直方图

m1=100

sigma=20

x=m1+sigma*np.random.randn(2000)

plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True)

plt.show()

# #双变量的直方图# #颜色越深频率越高# #研究双变量的联合分布

#双变量的直方图#颜色越深频率越高#研究双变量的联合分布

x=np.random.rand(1000)+2

y=np.random.rand(1000)+3

plt.hist2d(x,y,bins=40)

plt.show()

7.饼状图

#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆

#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影

labes=['A','B','C','D']

fracs=[15,30,45,10]

explode=[0,0.1,0.05,0]#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆

plt.axes(aspect=1)#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影

plt.pie(x=fracs,labels=labes,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True)

plt.show()

8.箱型图

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 点的形状，whis虚线的长度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()

#sym 点的形状，whis虚线的长度

python可视化数据分析常用图大集合（收藏）

python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图，后期还会不断的收集整理，请关注更新！

以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折线图

折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势

Matplotlib

plt.plot(x, y)

plt.show()

Seaborn

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)

plt.show()

二、直方图

直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直条形图

条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平条形图

五、饼图

六、箱线图

箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。

可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、热力图

力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。

通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多

八、散点图

散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛图

蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见

十、二元变量分布

二元变量分布可以看两个变量之间的关系

十一、面积图

面积图又称区域图，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析，当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候，使用面积图为更好的选择。

十二、六边形图

六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。

原文至：

怎样用python 绘制条形图

用matplotlib包的barh函数绘制的，大致布局已经很相似了

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import cm

import numpy as np

label = ['a','b','c','d','e','f']

x = sorted([1234,221,765,124,2312,890])

idx = np.arange(len(x))

color = cm.jet(np.array(x)/max(x))

plt.barh(idx, x, color=color)

plt.yticks(idx+0.4,label)

plt.grid(axis='x')

plt.xlabel('Revenues Earned')

plt.ylabel('Salespeople')

plt.title('Top 12 Salespeople(2012)\n(in USD)')

plt.show()

如何用python绘制简单条形图？

如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlib的使用。

条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图，简单解释下：条形图也叫长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。

那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？

当！当！当！就是下图的这个样子：

图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：

实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：

由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。

按照条形长短进行排序展示的条形图

当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？

当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！

把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数plt.bar()，画出来的图自然就不一样了。

先看一眼数据长什么样子：

根据这个数据源绘制出的图形如下，由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：

很多时候，我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图，比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？

理解plt.bar()主要参数

其实也不难，只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。

通过一个小例子理解下这几个参数的作用：

上边的几行代码输出的图形如下：

对比着代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然啦？

横向条形图

理解了这几个参数作用后，纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了！

需要设置所有条形在x轴的位置都为0，也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图，所以实际上条的宽度显示的是数据大小，将width参数设置成原数据中的语文成绩；bottom控制每个条在y轴方向的起始位置，设置bottom=range（10）设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠；height控制的是每个条在y轴方向上的长度，条形图横向设置后，在y轴上的长度失去了衡量数据的意义，所以直接设置一个常数即可；最后设置条形的方向为横向，即orientation=“horizontal”。

温馨提示：数据和标签一定要匹配，即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应，一旦不匹配，整个图展现的结果就是一个错误的结果！

上述代码生成的条形图如下：

感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕，和人们的习惯认知有点不大一样，难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗？

当然不是的，实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图，之所以没有一开始就直接用这种简单的方法，也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已，而且如果比较绕的方法都能理解了，简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊！

不卖关子了，我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。

plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数，主要的参数有：

y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度，即用来进行对比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个，比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多，具体代码如下：

效果图：

和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对？以后有需求绘制横向条形图，尽量用plt.barh()函数吧，毕竟它是专门绘制这种类型图的，简单好用。

然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些，比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示，有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中，有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示，这些图又该如何绘制呢？其实只要理解了各个参数的含义，绘制这些图也不在话下，至于具体怎么画，且看下回分解啊！

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