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前言
博客：【紅目香薰的博客_CSDN博客-計算機理論,2022年藍橋杯,MySQL領域博主】
本文由在下【紅目香薰】原創，首發於CSDN
2022年最大願望：【服務百萬技術人次】
Python初始環境地址：【Python可視化數據分析01、python環境搭建】
環境需求
環境：win10
開發工具：PyCharm Community Edition 2021.2
數據庫：MySQL5.6
目錄
Python可視化數據分析10、Matplotlib庫
前言
環境需求
前置環境
前言
繪制直線
plot函數
繪制柱狀圖
堆積柱狀圖
繪制並列柱狀圖
繪制直方圖
繪制餅圖
繪制分裂式餅圖
繪制散點圖
繪制3D圖像
3D曲面圖
3D散點圖
3D條狀圖
pip3 config set global.index-url https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simplepip3 config listpip3 install --upgrade pippip3 install numpypip3 install matplotlib
編輯東西比較大引入的慢一些，別急。
Matplotlib是Python中最常用的可視化工具之一，可以非常方便地創建海量2D圖表和一些基本的3D圖表。
Matplotlib首次發表於2007年，在開源和社區的推動下，現在基於Python的各個科學計算領域都得到了廣泛應用。
Matplotlib中應用最廣的模塊是pyplot模塊，pyplot模塊中的每個繪圖函數都可以對圖形進行一些更改。
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號x = np.arange(1, 11)y = 2 * xplt.title("我是標題")plt.xlabel("我是X軸")plt.ylabel("我是Y軸")plt.plot(x, y)plt.show()
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不規律數值
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號x = np.arange(1, 11)y = 2 * xplt.title("我是標題")plt.xlabel("我是X軸")plt.ylabel("我是Y軸")plt.plot((1, 5, 1, 5, 7, 5, 5, 9, 1, 5), y)plt.show()
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plot()函數可以傳入多個參數，其中第3個參數表示線條的顏色以及類型，第4個參數表示線條的寬度
字符
含義
-
實線樣式
--
短橫線樣式
-.
點劃線樣式
:
虛線樣式
.
點標記
,
像素標記
o
圓標記
v
倒三角標記
^
正三角標記
<
左三角標記
>
右三角標記
1
下箭頭標記
2
上箭頭標記
3
左箭頭標記
4
右箭頭標記
s
正方形標記
p
五邊形標記
*
星形標記
h
六邊形標記1
'H'
六邊形標記2
+
加號標記
x
X標記
D
菱形標記
'd'
窄菱形標記
|
豎直線標記
_
水平線標記
b
藍色
g
綠色
r
紅色
c
青色
m
品紅色
y
黃色
k
黑色
w
白色
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號x = np.arange(1, 11)y = 2 * xplt.title("我是標題")plt.xlabel("我是X軸")plt.ylabel("我是Y軸")plt.plot(x, y, "^m")plt.show()
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號x = ['2018年', '2019年', '2020年', '2021年', '2022年']y = np.random.randint(0, 100, 5)plt.bar(x, y)plt.title("產量變化")plt.show()
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號x = ['2018年', '2019年', '2020年', '2021年', '2022年']y1 = np.random.randint(10, 20, 5)y2 = np.random.randint(10, 20, 5)plt.bar(x, y1)plt.bar(x, y2, bottom=y1)plt.ylabel("產量(萬億噸)")plt.legend(labels=["糧食", "小麥"], loc="upper left")plt.show()
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號x1 = np.arange(5)y1 = np.random.randint(10, 20, 5)y2 = np.random.randint(10, 20, 5)bar_width = 0.35plt.bar(x1, y1, bar_width)plt.bar(x1 + bar_width, y2, bar_width)plt.ylabel("產量(萬億噸)")tick_label = ['2018年', '2019年', '2020年', '2021年', '2022年']plt.xticks(x1 + bar_width / 2, tick_label)plt.legend(labels=["糧食", "小麥"], loc="upper left")plt.show()
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport randomplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號a = [random.randint(80, 150) for i in range(250)]print(a)print(max(a) - min(a))# 計算組數d = 3 # 組距num_bins = (max(a) - min(a)) // d# 設置圖形大小plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)plt.hist(a, num_bins)# 設置x軸刻度plt.xticks(range(min(a), max(a) + d, d))# 設置網格plt.grid(alpha=0.4)plt.show()
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號labels =['2018年', '2019年', '2020年', '2021年', '2022年']y = np.random.rand(5)plt.pie(y, labels=labels, autopct="%3.1f%%", startangle=45, # 第一個餅片旋轉角度 shadow=True, pctdistance=0.8, labeldistance=1.2)plt.show()
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號labels =['2018年', '2019年', '2020年', '2021年', '2022年']y = np.random.rand(5)plt.pie(y, explode=(0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1), # 邊緣偏離直徑的百分比 labels=labels, autopct="%3.1f%%", startangle=45, # 第一個餅片旋轉角度 shadow=True, pctdistance=0.8, labeldistance=1.2)plt.show()
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散點圖又稱為散點分布圖，它以一個特征為橫坐標，以另一個特征為縱坐標，利用坐標點（散點）的分布形態反映特征間的統計關系。
散點圖可以提供兩類關鍵信息：
特征之間是否存在數值或者數量的關聯趨勢，關聯趨勢是線性的還是非線性的
如果某一個點或者某幾個點偏離大多數點，則這些點就是離群值，可以進一步分析這些離群值是否在建模分析中產生很大的影響
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號x = np.arange(0, 100)y = np.random.normal(1, 20, 100)plt.scatter(x, y, label='坐標點', color='k', s=25, marker="o")plt.xlabel('X軸')plt.ylabel('Y軸')plt.title('標題')plt.legend()plt.show()
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號fig = plt.figure() # 使用figure對象ax = Axes3D(fig) # 創建3D軸對象X = np.arange(-2, 2, 0.1) # X坐標數據Y = np.arange(-2, 2, 0.1) # Y坐標數據X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 計算3維曲面分格線坐標# 用於計算X/Y對應的Z值def f(x, y): return (1 - y ** 5 + x ** 5) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)# plot_surface()函數繪制對應的曲面ax.plot_surface(X, Y, f(X, Y), rstride=1, cstride=1)plt.show() # 顯示圖形
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號xs = np.random.randint(30, 40, 100)ys = np.random.randint(20, 30, 100)zs = np.random.randint(10, 20, 100)xs2 = np.random.randint(50, 60, 100)ys2 = np.random.randint(30, 40, 100)zs2 = np.random.randint(50, 70, 100)xs3 = np.random.randint(10, 30, 100)ys3 = np.random.randint(40, 50, 100)zs3 = np.random.randint(40, 50, 100)fig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)ax.scatter(xs, ys, zs)ax.scatter(xs2, ys2, zs2, c='r', marker='^')ax.scatter(xs3, ys3, zs3, c='g', marker='*')ax.set_xlabel('X label')ax.set_ylabel('Y label')ax.set_zlabel('Z label')plt.show()
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號x = np.arange(8)y = np.random.randint(0, 10, 8)y2 = y + np.random.randint(0, 3, 8)y3 = y2 + np.random.randint(0, 3, 8)y4 = y3 + np.random.randint(0, 3, 8)y5 = y4 + np.random.randint(0, 3, 8)clr = ['red', 'green', 'blue', 'black', 'white', 'yellow', 'orange', 'pink']fig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)ax.bar(x, y, 0, zdir='y', color=clr)ax.bar(x, y2, 10, zdir='y', color=clr)ax.bar(x, y3, 20, zdir='y', color=clr)ax.bar(x, y4, 30, zdir='y', color=clr)ax.bar(x, y5, 40, zdir='y', color=clr)ax.set_xlabel('X label')ax.set_ylabel('Y label')ax.set_zlabel('Z label')plt.show()
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