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【4天快速入門Python數據挖掘之第1天】Matplotlib的使用

編輯：Python

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本文由程序喵正在路上原創，CSDN首發！
系列專欄：Python數據挖掘
首發時間：2022年7月30日
如果覺得博主的文章還不錯的話，希望小伙伴們三連支持一下哦

閱讀指南

庫的安裝
Jupyter Notebook的使用
- 1. Jupyter Notebook介紹
- 2. 為什麼使用 Jupyter Notebook？
- 3. Jupyter Notebook 的使用
- 4. 界面指南
Matplotlib 之 HelloWorld
- 1. 什麼是Matplotlib
- 2. 為什麼要學習Matplotlib
- 3. 實現一個簡單的Matplotlib畫圖
- 4. Matplotlib三層結構
折線圖(plot)與基礎繪圖功能
- 1. 折線圖繪制與保存圖片
- 2. 案例：顯示溫度變化狀況
- 3. 案例步驟一：輔助顯示層
- 4. 案例步驟二：圖像層
- 5. 案例步驟三：多個坐標系顯示
- 6. 折線圖應用場景
常見圖表
散點圖(scatter)
- 1. 散點圖的繪制
- 2. 散點圖應用場景
柱狀圖(bar)
- 1. 柱狀圖的繪制
- 2. 柱狀圖應用場景
直方圖(histogram)
- 1. 直方圖簡介
- 2. 直方圖和柱狀圖的對比
- 3. 直方圖的繪制
- 4. 直方圖注意點
- 5. 直方圖應用場景
餅圖(pie)
- 1. 餅圖簡介
- 2. 餅圖的繪制
- 3. 餅圖應用場景

庫的安裝

整個數據挖掘基礎階段我們將會用到 Matplotlib、Numpy、Pandas、TA-Lib 等庫，所以我們要先進行庫的安裝

按 win + R 快捷鍵，輸入 cmd 然後回車，可以來到控制台界面

依次復制粘貼下面的命令到控制台來進行相應庫的安裝

python -m pip install Matplotlib

python -m pip install Numpy

python -m pip install Pandas

python -m pip install tables

python -m pip install TA-Lib

python -m pip install jupyter -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

溫馨提示

安裝 TA-Lib 庫出現問題請點擊這裡

安裝 jupyter 庫出現問題請點擊這裡

操作如圖

Successfully installed 表示安裝成功

Jupyter Notebook的使用

1. Jupyter Notebook介紹

Jupyter 項目是一個非盈利的開源項目，源於 2014 年的 ipython 項目，並逐漸發展為支持所有編程語言的交互式數據科學計算的工具

Jupyter Notebook，原名 IPython Notebook，是 IPython 的加強網頁版，一個開源 Web 應用程序
名字源自 Julia、Python 和 R（數據科學的三種開源語言）
是一款程序員和科學工作者的編程/文檔/筆記/展示軟件
.ipynb 文件格式是用於計算型敘述的 JSON 文檔格式的正式規范

Jupyter 項目旨在開發跨幾十種編程語言的開源軟件，開放標准和用於交互式計算的服務

2. 為什麼使用 Jupyter Notebook？

傳統軟件開發：工程 / 目標明確
◦ 需求分析，設計架構，開發模塊，測試
數據挖掘：藝術 / 目標不明確
◦ 目的是具體的洞察目標，而不是機械地完成任務
◦ 通過執行代碼來理解問題
◦ 迭代式地改進代碼來改進解決方法

實時運行的代碼、敘事性的文本和可視化被整合在一起，方便使用代碼和數據來講述故事

對比 Jupyter Notebook 和 Pycharm，前者有下面兩個優勢：

畫圖方面的優勢
數據展示方面的優勢

3. Jupyter Notebook 的使用

第一行代碼 —— helloworld

界面啟動、創建文件

界面啟動

環境搭建好後，在控制台輸入 python -m jupyter notebook 命令，會自動彈出浏覽器窗口打開 Jupyter Notebook

# 進入虛擬環境
workon ai
# 輸入命令
jupyter notebook

本地 notebook 的默認 URL 為：http://localhost:8888

想讓 notebook 打開指定目錄，只要進入此目錄後執行命令即可

新建 notebook 文檔
◦ notebook 的文檔格式是 .ipynb

打印 helloworld

按快捷鍵 shift + enter 可以運行代碼，也可以點擊運行按鈕

4. 界面指南

基礎操作

標題欄：點擊標題（如 Untitled）可以修改文檔名、菜單欄
導航 * File * Download as，可以另存為其他格式
導航 * Kernel
◦ Interrupt，中斷代碼執行（程序卡死時）
◦ Restart，重啟 Python 內核（執行太慢時重置全部資源）
◦ Restart & Clear Output，重啟並清除所有輸出
◦ Restart & Run All，重啟並重新運行所有代碼

cell操作

什麼是 cell 呢？

cell：一對 In Out 會話被視作一個代碼單元，這個代碼單元就是一個 cell

Jupyter 支持兩種模式：

編輯模式（Enter）
◦ 命令模式下，按 Enter 鍵或者鼠標雙擊 cell 進入編輯模式
◦ 可以操作 cell 內文本或代碼，剪切 / 復制 / 粘貼 / 移動等操作
命令模式（Esc）
◦ 按 Esc 鍵退出編輯，進入命令模式
◦ 可以操作 cell 單元本身進行剪切 / 復制 / 粘貼 / 移動等操作

快捷鍵的操作

兩種模式通用快捷鍵
◦ Shift + Enter：執行本單元代碼，然後跳轉到下一單元
◦ Ctrl + Enter：執行本單元代碼，然後留在本單元

如果cell 行號前出現了一個星號（*），那表示代碼正在運行

命令模式：按 ESC 進入
◦ Y：cell 切換到 Code 模式
◦ M：cell 切換到 Markdown 模式
◦ A：在當前 cell 的上面添加 cell
◦ B：在當前 cell 的下面添加 cell
◦ 雙擊 D：刪除當前 cell
◦ Z：回退
◦ L：為當前 cell 加上行號
◦ Ctrl + Shift + P：對話框輸入命令直接進行
◦ 快速跳轉到首個 cell，Ctrl + Home
◦ 快速跳轉到最後一個 cell：Ctrl + End
編輯模式：按 Enter 進入
◦ 多光標操作： Ctrl 鍵點擊鼠標（Mac： CMD + 點擊鼠標）
◦ 回退： Ctrl + Z（Mac： CMD + Z）
◦ 重做： Ctrl + Y（Mac： CMD + Y）
◦ 補全代碼：變量、方法後跟 Tab 鍵
◦ 為一行或者多行代碼添加 / 取消注釋： Ctrl + / （Mac： CMD + /）
◦ 屏蔽自動輸出信息：可在最後一條語句之後添加一個分號

Matplotlib 之 HelloWorld

1. 什麼是Matplotlib

畫二維圖表的 Python 庫

專門用於開發 2D 圖表（包括 3D 圖表）
使用起來及其方便
以漸進、交互方式實現數據可視化

2. 為什麼要學習Matplotlib

可視化是在整個數據挖掘的關鍵輔助工具，可以清晰地理解數據，從而調整我們的分析方法

能將數據進行可視化，更直觀的呈現
使數據更加客觀、更具說服力

3. 實現一個簡單的Matplotlib畫圖

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.figure()
plt.plot([1, 0, 9], [4, 5, 6])
plt.show()

效果如下

其實就是把坐標點連起來

4. Matplotlib三層結構

容器層

容器層主要由 Canvas、Figure、Axes 組成

Canvas 是位於最底層的系統層，在繪圖的過程中充當畫板的角色，即放置畫布（Figure）的工具

Figure 是 Canvas 上方的第一層，也是需要用戶來操作的應用層的第一層，在繪圖的過程中充當畫布的角色

Axes 是應用層的第二層，在繪圖的過程中相當於畫布上的繪圖區的角色

Figure：指整個圖形（可以通過 plt.figure() 設置畫布的大小和分辨率等）
Axes (坐標系) ：數據的繪圖區域
Axis (坐標軸) ：坐標系中的一條軸，包含大小限制、刻度和刻度標簽

特點

一個 figure (畫布) 可以包含多個 axes (坐標系/繪圖區)，但是一個 axes 只能屬於一個 figure
一個 axes (坐標系/繪圖區) 可以包含多個 axis (坐標軸)，包含 2 個即為 2d 坐標系，3 個即為 3d 坐標系

輔助顯示層

輔助顯示層為 Axes（繪圖區）內的除了根據數據繪制出的圖像以外的內容，主要包括 Axes 外觀（facecolor）、邊框線（spines）、坐標軸（axis）、坐標軸名稱（axis label）、坐標軸刻度（tick）、坐標軸刻度標簽（tick label）、網格線（grid）、圖例（legend）、標題（title）等內容

該層的設置可使圖像顯示更加直觀、更加容易被用戶理解，但又不會對圖像產生實質的影響

圖像層

圖像層指 Axes 內通過 plot、scatter、bar、histogram、pie 等函數根據數據繪制出的圖像

折線圖(plot)與基礎繪圖功能

1. 折線圖繪制與保存圖片

為了更好地理解所有基礎繪圖功能，我們通過天氣溫度變化的繪圖來融合所有的基礎 API 使用

▷ matplotlib.pyplot模塊

matplotlib.pyplot 包含了一系列類似於 matlab 的畫圖函數，它的函數作用於當前圖形 (figure) 的當前坐標系 (axes)

import matplotlib.pyplot as plt

▷ 折線圖繪制與顯示

# 1. 創建畫布（容器層）
plt.figure()
# 2. 繪制折線圖（圖像層）
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [17, 17, 18, 15, 11, 11, 13])
# 3. 顯示圖像
plt.show()

折線圖顯示效果

可以看到這樣顯示效果並不好，我們可以加入更多的功能

▷ 設置畫布屬性與圖片保存

plt.figure(figsize=(),dpi=)
figsize: 指定圖的長度
dpi: 圖像的清晰度
返回fig對象
plt.savefig(path)

# 1. 創建畫布，並設置畫布屬性
plt.figure(figsize=(20, 8),dpi=80)
# 2. 保存圖片到指定路徑
plt.savefig("test.png")

注意：plt.show() 會釋放 figure 資源，如果在顯示圖像之後保存圖片將只能保存空圖片

折線圖顯示效果

2. 案例：顯示溫度變化狀況

▷ 需求：

畫出某城市 11 點到 12 點 1 小時內每分鐘的溫度變化折線圖，溫度范圍在 15 度 ~ 18 度

▷ 效果：

3. 案例步驟一：輔助顯示層

▷ 1 - 准備數據並畫出初始折線圖

import random
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 准備數據
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
# 2. 創建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3. 繪制圖像
plt.plot(x, y_shanghai)
# 4. 顯示圖像
plt.show()

初始折線圖

▷ 2 - 添加自定義x,y刻度

plt.xticks(x, **kwargs)
x：要顯示的刻度值
plt.yticks(y, **kwargs)
y：要顯示的刻度值

import random
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 准備數據
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
# 2. 創建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3. 繪制圖像
plt.plot(x, y_shanghai)
# 修改x,y刻度
# 准備x的刻度說明
x_label = ["11點{}分".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5], x_label[::5])
plt.yticks(range(0, 40, 5))
# 4. 顯示圖像
plt.show()

折線圖

在運行後，可能會出現中文字符顯示為方格的問題，下面我們來說一下解決方法

偷懶的用這種方法，添加下面兩行代碼即可：

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

或者一行代碼：

plt.rc('font', family='SimHei', size=13)

下載中文字體（黑體，看准系統版本）

下載 SimHei 字體（或者其他支持中文顯示的字體也行）

1）安裝字體

windows 和 mac 下：雙擊安裝
linux 下：拷貝字體到 usr/share/fonts 下：

sudo cp ~/SimHei.ttf /usr/share/fonts/SimHei.ttf

注意：Linux 如果用 ubantu 也可以通過雙擊安裝

2）刪除 matplotlib 緩存文件

Mac 系統的解決方案：

刪除 ~/ .matplotlib 中的緩存文件

cd ~/ .matplotlib
rm -r *

Linux 系統的解決方案：

刪除 ~/ .cache/matplotlib 中的緩存文件

cd ~/ .cache/matplotlib
rm -r *

3）修改配置文件 matplotlibrc

Mac 系統的解決方案：

修改配置文件 matplotlibrc

vi ~/ .matplotlib/matplotlibrc

將文件內容修改為：

font.family : sans-serif
font.sans-serif : SimHei
axes.unicode_minus : False

Linux 系統的解決方案：

修改配置文件

sudo find -name matplotlibrc

返回結果：

./.virtualenvs/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

打開配置文件

vi ./.virtualenvs/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

將配置文件中下面 3 項改為：

font.family : sans-serif
font.sans-serif : SimHei
axes.unicode_minus : False

▷ 3 - 添加網格顯示

為了更加清楚地觀察圖形對應的值，我們可以給折線圖添加網格

plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

效果如圖：

▷ 4 - 添加描述信息

添加 x 軸、y 軸描述信息以及標題

plt.xlabel("時間")
plt.ylabel("溫度")
plt.title("某城市中午11點0分到12點之間的溫度變化圖示")

效果如圖：

4. 案例步驟二：圖像層

▷ 需求：再添加一個城市的溫度變化

收集到北京當天溫度變化情況，溫度在 1 度到 3 度

▷ 1 - 多次plot

怎麼去添加另一個在同一個坐標系中的不同圖形呢？

其實很簡單，我們只需要再次 plot 即可，但是需要區分線條，如下顯示

# 添加背景的溫度數據
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]
# 繪制折線圖
plt.plot(x, y_beijing, color="b", linestyle='--', label="北京")
# 顯示圖例
plt.legend(loc="best")

效果如圖：

▷ 2 - 設置圖形風格

顏色字符風格字符r 紅色- 實線g 綠色– 虛線b 藍色-. 點劃線w 白色：點虛線c 青色‘ ’ 留空、空格m 洋紅y 黃色k 黑色

▷ 3 - 顯示圖例

注意：如果只在 plt.plot() 中設置 label 還不能最終顯示出圖例，還需要通過 plt.legend() 將圖例顯示出來

plt.legend(loc="best")

Location StringLocation Code‘best’0‘upper right’1‘upper left’2‘lower left’3‘lower right’4‘right’5‘left’6

以上效果完整代碼：

import random
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='SimHei', size=13)
# 1. 准備數據
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]
# 2. 創建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3. 繪制圖像
plt.plot(x, y_shanghai, color="r", label="上海")
plt.plot(x, y_beijing, color="b", linestyle='--', label="北京")
# 修改x,y刻度
# 准備x的刻度說明
x_label = ["11點{}分".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5], x_label[::5])
plt.yticks(range(0, 40, 5))
# 添加網格顯示
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
# 添加描述信息
plt.xlabel("時間")
plt.ylabel("溫度")
plt.title("上海、北京中午11點0分到12點之間的溫度變化圖示")
# 顯示圖例
plt.legend()
# 4. 顯示圖像
plt.show()

5. 案例步驟三：多個坐標系顯示

多個坐標系顯示 - plt.subplots，是面向對象的畫圖方法

如果我們想要將上海和別境的天氣圖顯示在同一個圖的不同坐標系當中，效果如下：

可以通過 subplots 函數實現（舊的版本中有 subplot，使用不方便）

plt.subplots(nrows=1, ncols=1, **fig_kw) 創建一個帶有多個 axes （坐標系/繪圖區）的圖
注意：plt.函數名() 相當於面向過程的畫圖方法，axes.set_方法名() 相當於面向對象的畫圖方法

修改後完整代碼為：

import random
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='SimHei', size=12)
# 1. 准備數據
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]
# 2. 創建畫布
figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3. 繪制圖像
axes[0].plot(x, y_shanghai, color="r", label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="b", linestyle='--', label="北京")
# 修改x,y刻度
# 准備x的刻度說明
x_label = ["11點{}分".format(i) for i in x]
axes[0].set_xticks(x[::10], x_label[::10])
axes[0].set_yticks(range(0, 40, 5))
axes[1].set_xticks(x[::10], x_label[::10])
axes[1].set_yticks(range(0, 40, 5))
# 添加網格顯示
axes[0].grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
axes[1].grid(True, linestyle='-', alpha=0.5)
# 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("時間")
axes[0].set_ylabel("溫度")
axes[0].set_title("上海市中午11點0分到12點之間的溫度變化圖示")
axes[1].set_xlabel("時間")
axes[1].set_ylabel("溫度")
axes[1].set_title("北京市中午11點0分到12點之間的溫度變化圖示")
# 顯示圖例
axes[0].legend()
axes[1].legend()
# 4. 顯示圖像
plt.show()

最終折線圖如圖：

6. 折線圖應用場景

呈現公司產品（不同區域）每天活躍用戶數
呈現 app 每天下載數量
呈現產品新功能上線後，用戶點擊次數隨時間的變化
拓展：畫各種數學函數圖像
◦ plt.plot() 除了可以畫折線圖外，也可以用於畫各種數學函數圖像

比如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 准備數據
x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x)
# 2. 創建畫布
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
# 3. 繪制函數圖像
plt.plot(x, y)
# 4. 添加網格顯示
plt.grid()
# 5. 顯示圖像
plt.show()

常見圖表

matplotlib 能夠繪制折線圖、散點圖、柱狀圖、直方圖、餅圖

折線圖：以折現的上升或者下降來表示統計數量的增減變化的統計圖
特點：能夠顯示數據的變化趨勢，反映事物的變化情況

散點圖：用兩組數據構成多個坐標點，考查坐標點的分布，判斷兩變量之間是否存在某種關聯或總結坐標點的分布模式
特點：判斷變量之間是否存在數量關聯趨勢，展示離群點（分布規律）

柱狀圖：排列在工作表的列或行中的數據可以繪制到柱狀圖中
特點：繪制連離散的數據，能夠一眼看出各個數據的大小，比較數據之間的差別（統計/對標）

直方圖：由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數據分布的情況，一般用橫軸表示數據范圍，縱軸表示分布情況
特點：繪制連續性的數據展示一組或者多組數據的分布狀況（統計）
餅圖：用於表示不同分類的占比情況，通過弧度大小來對比各種分類
特點：分類數據的占比情況（占比）

散點圖(scatter)

1. 散點圖的繪制

需求：探究房屋面積和房屋價格的關系

房屋面積數據：

x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01, 20.67, 288.64,
163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9, 53.06, 224.72, 29.51,
21.61, 483.21, 245.25, 399.35, 343.35]

房屋價格數據：

y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61, 24.9, 239.34,
140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79, 49.64, 191.74, 33.1,
30.74, 400.02, 285.35, 330.64, 283.45]

▷ 代碼實現

import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 准備數據
x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01, 20.67, 288.64,
163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9, 53.06, 224.72, 29.51,
21.61, 483.21, 245.25, 399.35, 343.35]
y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61, 24.9, 239.34,
140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79, 49.64, 191.74, 33.1,
30.74, 400.02, 285.35, 330.64, 283.45]
# 2. 創建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3. 繪制圖像
plt.scatter(x, y)
# 4. 顯示圖像
plt.show()

▷ 對應散點圖

2. 散點圖應用場景

探究不同變量之間的內在關系

柱狀圖(bar)

1. 柱狀圖的繪制

需求1 - 對比每部電影的票房收入

▷ 准備數據

movie_names = ['雷神3：諸神黃昏', '正義聯盟', '東方快車謀殺案', '尋夢環游記', '全球風暴', '降魔傳', '追捕', '七十七天', '密戰', '狂獸']
tickets = [73853, 57767, 22354, 15969, 14839, 8725, 8716, 7916, 6764, 52222]

▷ 繪制

plt.bar(x, y, width, align=‘center’, **kwargs)
x, y：sequence of scalars
width：scalar or array-like, optional 柱狀圖的寬度
align：{ ‘center’, ‘edge’ }, optional, default: ‘center’ 每個柱狀圖的位置對齊方式
**kwargs：color 柱狀圖的顏色

▷ 代碼實現

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='SimHei', size=12)
# 1. 准備數據
movie_names = ['雷神3：諸神黃昏', '正義聯盟', '東方快車謀殺案', '尋夢環游記', '全球風暴', '降魔傳', '追捕', '七十七天', '密戰', '狂獸']
tickets = [73853, 57767, 22354, 15969, 14839, 8725, 8716, 7916, 6764, 52222]
# 2. 創建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3. 繪制柱狀圖
x_ticks = range(len(movie_names))
plt.bar(x_ticks,tickets, color=['b', 'r', 'g', 'y', 'c', 'm', 'y', 'b', 'c', 'g'])
# 修改刻度
plt.xticks(x_ticks, movie_names)
# 添加標題
plt.title("電影票房收入對比")
# 添加網格顯示
plt.grid(line, alpha=0.5)
# 4. 顯示圖像
plt.show()

▷ 效果圖

需求2 - 如何對比電影票房收入才更加有說服力？

比較相同天數的票房

有時候為了公平起見，我們需要對比不同電影首日和首周的票房

效果如下：

▷ 准備數據

movie_name = ['雷神3：諸神黃昏', '正義聯盟', '尋夢環游記']
first_day = [10587.6, 10062.5, 1275.7]
first_weekend = [36224.9, 34479.6, 11830]

▷ 繪制

添加首日首周兩部分的柱狀圖
x 軸中文坐標位置調整

▷ 代碼實現

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='SimHei', size=12)
# 1. 准備數據
movie_name = ['雷神3：諸神黃昏', '正義聯盟', '尋夢環游記']
first_day = [10587.6, 10062.5, 1275.7]
first_weekend = [36224.9, 34479.6, 11830]
# 2. 創建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3. 繪制柱狀圖
plt.bar(range(3), first_day, width=0.2, label="首日票房")
plt.bar([0.2, 1.2, 2.2], first_weekend, width=0.2, label="首周票房")
# 修改刻度
plt.xticks([0.1, 1.1, 2.1], movie_name)
# 顯示圖例
plt.legend()
# 4. 顯示圖像
plt.show()

2. 柱狀圖應用場景

適合用在分類數據對比場景上

數量統計
用戶數量對比分析

直方圖(histogram)

1. 直方圖簡介

直方圖，形狀類似柱狀圖，卻有著和柱狀圖完全不同的含義。直方圖牽涉統計學的概念，首先要對數據進行分組，然後統計每個分組內數據元的數量。在坐標系中，橫軸標出每個組的端點，縱軸表示頻數，每個矩形的高代表對應的頻數，稱這樣的統計圖為頻數分布直方圖

相關概念：

組數：在統計數據時，我們把數據按照不同的范圍分成幾個組，分成的組的個數稱為組數
組距：每一組兩個端點的差

2. 直方圖和柱狀圖的對比

柱狀圖是以矩形的長度表示每一組的頻數或數量，其寬度（表示類別）則是固定的，利於較小的數據集分析
直方圖描述的是一組數據的頻次分布，是以矩形的長度表示每一組的頻數或數量，寬度則表示各組的組距，因此其高度和寬度均有意義，利於展示大量數據集的統計結果，例如把年齡分成 “0-5，5-10，…，80-85” 17 個組，統計一下中國人口年齡的分布情況。直方圖有助於我們知道數據的分布情況，比如眾數、中位數的大致位置、數據是否存在缺口或者異常值

▷ 1 - 直方圖展示數據的分布，柱狀圖比較數據的大小

這是直方圖與柱狀圖最根本的區別

▷ 2 - 直方圖 x 軸為定量數據，柱狀圖 x 軸為分類數據

在直方圖中，x 軸上的變量是一個個連續的區間，這些區間通常表現為數字；而在柱狀圖中，x 軸上的變量是一個個分類數據

直方圖上的每根柱子都是不可移動的，x 軸上的區間是連續的、固定的，而在柱狀圖上的每根柱子是可以隨意排序的，有的情況下需要按照分類數據的名稱排列，有的時候則需要按照數值的大小排列

▷ 3 - 直方圖柱子無間隔，柱狀圖柱子有間隔

因為直方圖中的區間是連續的，所以柱子之間不存在間隙，而柱狀圖的柱子之間是存在間隙的

▷ 4 - 直方圖柱子寬度可不一，柱狀圖柱子寬度必須一致

柱狀圖柱子的寬度因為沒有數值含義，所以寬度必須一致，但是在直方圖中，柱子的寬度代表了區間的長度，根據區間的不同，柱子的寬度可以不同，但理論上應為單位長度的倍數

3. 直方圖的繪制

需求 - 電影時長分布狀況

現有 250 部電影的時長，希望統計出這些電影時長的分布狀態（比如時長為 100 分鐘到 120 分鐘電影的數量、出現的頻率）等信息，你應該如何呈現這些數據？

▷ 准備數據

time = [124, 151, 130, 139, 119, 115, 154, 119, 111, 112, 160, 117, 71, 119, 109, 153, 86, 81, 150, 125,
93, 95, 80, 88, 138, 127, 150, 100, 149, 128, 114, 78, 124, 73, 89, 88, 146, 90, 96, 125, 111, 98,
123, 160, 95, 136, 156, 128, 155, 132, 135, 90, 110, 155, 76, 134, 98, 91, 128, 124, 148, 92, 159,
75, 148, 138, 119, 148, 120, 87, 143, 112, 104, 142, 75, 86, 80, 136, 82, 91, 92, 143, 155, 130, 105,
154, 153, 99, 81, 150, 154, 89, 101, 82, 145, 85, 116, 123, 151, 118, 79, 124, 150, 131, 99, 74,
118, 121, 151, 132, 131, 112, 75, 140, 89, 99, 160, 152, 112, 79, 80, 82, 73, 109, 99, 99, 129, 73,
136, 159, 115, 90, 146, 88, 98, 149, 158, 81, 143, 133, 145, 122, 119, 134, 74, 72, 79, 107, 121,
153, 96, 86, 142, 150, 118, 155, 124, 139, 91, 95, 142, 96, 137, 119, 123, 145, 129, 127, 99, 117,
89, 132, 98, 137, 78, 158, 116, 127, 95, 72, 96, 110, 94, 78, 132, 129, 116, 109, 83, 96, 143, 127,
70, 90, 87, 118, 114, 79, 134, 97, 149, 158, 100, 131, 139, 77, 109, 112, 134, 85, 113, 108, 75,
132, 71, 84, 135, 71, 135, 100, 148, 79, 155, 115, 97, 160, 82, 105, 87, 115, 91, 126, 93, 119, 88,
118, 129, 88, 152, 105, 134, 141, 125, 144, 99, 140, 129, 81, 116, 120]

▷ 繪制

直方圖繪制 API

plt.hist(x, bins=None, normed=None, **kwargs)

設置組距
設置組數（通常對於數據較少的情況，分為 5-12 組，數據較多，更換圖形顯示方式）
通常設置組數會有相應公式：組數 = 極差/組距 = (max - min) // 組距

▷ 代碼實現

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='SimHei', size=12)
# 1. 准備數據
time = [124, 151, 130, 139, 119, 115, 154, 119, 111, 112, 160, 117, 71, 119, 109, 153, 86, 81, 150, 125,
93, 95, 80, 88, 138, 127, 150, 100, 149, 128, 114, 78, 124, 73, 89, 88, 146, 90, 96, 125, 111, 98,
123, 160, 95, 136, 156, 128, 155, 132, 135, 90, 110, 155, 76, 134, 98, 91, 128, 124, 148, 92, 159,
75, 148, 138, 119, 148, 120, 87, 143, 112, 104, 142, 75, 86, 80, 136, 82, 91, 92, 143, 155, 130, 105,
154, 153, 99, 81, 150, 154, 89, 101, 82, 145, 85, 116, 123, 151, 118, 79, 124, 150, 131, 99, 74,
118, 121, 151, 132, 131, 112, 75, 140, 89, 99, 160, 152, 112, 79, 80, 82, 73, 109, 99, 99, 129, 73,
136, 159, 115, 90, 146, 88, 98, 149, 158, 81, 143, 133, 145, 122, 119, 134, 74, 72, 79, 107, 121,
153, 96, 86, 142, 150, 118, 155, 124, 139, 91, 95, 142, 96, 137, 119, 123, 145, 129, 127, 99, 117,
89, 132, 98, 137, 78, 158, 116, 127, 95, 72, 96, 110, 94, 78, 132, 129, 116, 109, 83, 96, 143, 127,
70, 90, 87, 118, 114, 79, 134, 97, 149, 158, 100, 131, 139, 77, 109, 112, 134, 85, 113, 108, 75,
132, 71, 84, 135, 71, 135, 100, 148, 79, 155, 115, 97, 160, 82, 105, 87, 115, 91, 126, 93, 119, 88,
118, 129, 88, 152, 105, 134, 141, 125, 144, 99, 140, 129, 81, 116, 120]
# 2. 創建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3. 繪制直方圖
distance = 2
group_num = (max(time) - min(time)) // distance
plt.hist(time, bins=group_num)
# 修改刻度
plt.xticks(range(min(time), max(time)+distance, distance))
# 添加網格
plt.grid(line, alpha=0.5)
# 添加標題
plt.title("電影時長分布狀況")
plt.xlabel("電影時長大小")
plt.ylabel("電影的數據量")
# 4. 顯示圖像
plt.show()

▷ 效果圖

4. 直方圖注意點

注意組距
組距會影響直方圖呈現出來的數據分布，因此在繪制直方圖的時候需要多次嘗試改變組距
注意 y 軸所代表的變量
y 軸上的變量可以是頻次（數據出現了多少次）、頻率（頻次/總次數）、頻率/組距，不同的變量會讓直方圖描述的數據分布意義不同

5. 直方圖應用場景

用於表示分布情況
通過直方圖還可以觀察和估計哪些數據比較集中，異常或者孤立的數據分布在何處

餅圖(pie)

1. 餅圖簡介

餅圖廣泛應用於各個領域，用於表示不同分類的占比情況，通過弧度大小來對比各種分類。餅圖通過將一個圓餅按照分類的占比劃分成多個區塊，整個圓餅代表數據的總量，每個區塊表示該分類占總體的比例大小，所有區塊的加和等於 100%

2. 餅圖的繪制

需求 - 顯示不同的電影的排片占比

貓眼電影

▷ 准備數據

movie_name = ['獨行月球', '神探大戰', '人生大事', '瘋了！桂寶之三星奪寶', '迷你世界之覺醒', '小馬寶莉：新世代', '七人樂隊', '外太空的莫扎特', '迷失之城', '侏羅紀世界3', '其他']
place_count = [216472, 27499, 26953, 20806, 19629, 18314, 16137, 5030, 5005, 2496, 8283]

▷ 繪制

餅圖繪制 API

注意顯示的百分比的位數

plt.pie(x, labels=, autopct=, colors)
x：數量，自動算百分比
labels：每部分名稱
autopct：占比顯示指定 %1.2f%%
colors：每部分顏色

▷ 代碼實現

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='SimHei', size=12)
# 1. 准備數據
movie_name = ['獨行月球', '神探大戰', '人生大事', '瘋了！桂寶之三星奪寶', '迷你世界之覺醒', '小馬寶莉：新世代', '七人樂隊', '外太空的莫扎特', '迷失之城', '侏羅紀世界3', '其他']
place_count = [216472, 27499, 26953, 20806, 19629, 18314, 16137, 5030, 5005, 2496, 8283]
# 2. 創建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 3. 繪制餅圖
plt.pie(place_count, labels=movie_name, colors=['c', 'r', 'g', 'y', 'c', 'm', 'y', 'b', 'c', 'g', 'r'], autopct="%1.2f%%")
# 顯示圖例
plt.legend()
plt.axis('equal')
# 4. 顯示圖像
plt.show()

▷ 效果圖