2021-02-21 matplotlib(条形、散点、直方图)

1498-班同学

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matplotlib基本功能

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绘制图形

其他内容与折线图应用方法大致相同

条形图

width,height表示条形宽度

  • 竖向

    • plt.bar(x,y,width=0.2)
  • 横向

    • plt.barh(x,y,height=0.2)

散点图

  • 绘制方法plt.scatter(x,y)

直方图

  • 绘制方法plt.hist(原始数据,组数)
  • 组数=极差(max(a)-min(a))/组距(bin_width)
  • plt.hist(a,num_bins,normed=1)normed:1默认绘制直方图
  • 组数要适当,根据实际情况选择,太少会有较大的统计误差,太大规律不明显,100个以内5-12组,其他情况20组左右
  • 组数最好能被数据量整除,否则可能产生偏移

实操

  • 条形图(竖向)
'''
直观展示内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b)
'''
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

#2  设置中文字体显示
my_font = font_manager.FontProperties(fname='/system/library/fonts/PingFang.ttc')

#1  设置刻度

a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5:/n最后的骑士","摔跤吧!爸爸","加勒比海盗5:/n死无对证","金刚:骷髅岛","极限特工:/n终极回归","生化危机6:/n终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","大闹天竺","金刚狼3:殊死一战","蜘蛛侠:英雄归来","悟空传","银河护卫队2","情圣","新木乃伊",]

b= [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]
#1.1    range()只能填可迭代对象
#1.2    bar(竖行条形图)width= 表示条形宽度
plt.bar(range(len(a)),b,width=0.5)

#4  调整x轴刻度
#4.1    使字符内容与index相符
plt.xticks(range(len(a)),a,fontproperties=my_font,rotation=90)

#5  添加描述信息
plt.xlabel('电影名',fontproperties=my_font)
plt.ylabel('单位:亿',fontproperties=my_font)

plt.grid(alpha=0.4)

#3  展示
plt.show()
'''
展示列表中电影本身的3天票房以及同其他电影的数据对比情况
'''
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

my_font = font_manager.FontProperties(fname='/system/library/fonts/PingFang.ttc')

a = ["猩球崛起3:终极之战","敦刻尔克","蜘蛛侠:英雄归来","战狼2"]
b_16 = [15746,312,4497,319]
b_15 = [12357,156,2045,168]
b_14 = [2358,399,2358,362]

#2  设置x轴坐标

bar_width = 0.2 #固定取值提取变量,该值超过0.3将导致多个条形相覆盖
#各数据间设立间隔,否则将导致多个条形相覆盖
x_14 = range(len(a))
x_15 = [i+bar_width for i in x_14]
x_16 = [i+bar_width*2 for i in x_14]

#1  绘图
plt.bar(range(len(a)),b_14,width=0.2,label='14日')
plt.bar(x_15,b_15,width=0.2,label='15日')
plt.bar(x_16,b_16,width=0.2,label='16日')

#3  调整x字符显示
#取中间值在视觉上展示效果比较好
plt.xticks(x_15,a,fontproperties=my_font)

#4  添加图例、描述信息
plt.xlabel('电影名',fontproperties=my_font)
plt.ylabel('票房(单位:万元)',fontproperties=my_font)
plt.title('票房榜',fontproperties=my_font)

plt.legend(prop=my_font)

plt.show()
  • 条形图(横向)
'''
直观展示内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b)
'''
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

#2  设置中文字体显示
my_font = font_manager.FontProperties(fname='/system/library/fonts/PingFang.ttc')

#1  设置刻度

a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5:最后的骑士","摔跤吧!爸爸","加勒比海盗5:死无对证","金刚:骷髅岛","极限特工:终极回归","生化危机6:终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","大闹天竺","金刚狼3:殊死一战","蜘蛛侠:英雄归来","悟空传","银河护卫队2","情圣","新木乃伊",]

b= [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]
#1.1    range()只能填可迭代对象
#1.2    barh(横向条形图)height= 表示条形宽度
plt.barh(range(len(a)),b,height=0.5,color='#000080')

#4  调整y轴刻度
#4.1    使字符内容与index相符
plt.yticks(range(len(a)),a,fontproperties=my_font)

#5  添加描述信息
plt.xlabel('单位:亿',fontproperties=my_font)
plt.ylabel('电影名',fontproperties=my_font)

#6  添加网格
plt.grid(alpha=0.4)

#3  展示
plt.show()
  • 散点图
'''
获取北京20163,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),寻找气温和随时间()变化的某种规律
'''
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

#6 设置中文字体
my_font = font_manager.FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc')

#1 设置温度和日期,x/y轴刻度相符
y_3 = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]

x_3 = range(1,32)
x_10 = range(51,82)

#2 设置图片大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

#3 绘图
plt.scatter(x_3,y_3,label='3月份')
plt.scatter(x_10,y_10,label='10月份')

#5  调整x轴刻度
_x = list(x_3) + list(x_10)
#5.1    range()范围应该是原列表
_xticks_label = ['3月{}日'.format(i) for i in x_3]
_xticks_label += ['10月{}日'.format(i-50) for i in x_10]
#5.2 设步长,取值要一致
plt.xticks(_x[::3],_xticks_label[::3],fontproperties=my_font,rotation=45)

#7  添加描述信息
plt.xlabel('时间',fontproperties=my_font)
plt.ylabel('温度',fontproperties=my_font)
plt.title('标题',fontproperties=my_font)

#8  添加图例
plt.legend(loc='upper left',prop=my_font)

#4 展示
plt.show()
  • 直方图
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

'''
使用直方图统计电影时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息
1,设置组距和组数,组数=极差(max(a)-min(a)/组距(bin_width)
2,绘制直方图 plt.hist(原始数据、组数),可以传入一个列表,值为分组依据,当组距不均匀时使用(分组差距出入太大会使规律不明显)
3,plt.hist(a,num_bins,normed=1)normed:1默认绘制直方图
'''

my_font = font_manager.FontProperties(fname='/system/library/fonts/PingFang.ttc')

a= [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]

#1  设置组距、组数
print(len(a),min(a),max(a))
bin_width = 3
num_bins =int((max(a)-min(a))/bin_width)    #直方图绘制方法不接收小数,需要强转
print(num_bins)

#2  绘制直方图
plt.hist(a,num_bins)    #只要原始数据和组数,方法会依据此自行分组

#3  添加网格,直观对比数据情况
plt.grid(alpha=0.4,linestyle='-.')

#4  调整x轴
#4.1   max(a)添加步长获取真实最大值,如果只+1取步长可能无法获取真实最大值
plt.xticks(list(range(min(a),max(a)+bin_width))[::bin_width],rotation=45)

#5  添加描述信息
plt.xlabel('电影时长(单位:分钟)',fontproperties=my_font)
plt.ylabel('数量',fontproperties=my_font)
plt.title('250部电影时长分布',fontproperties=my_font)
plt.show()
  • 以条形图替代直方图效果
'''
有124 million的人在离家相对较远的地方工作,通过这些数据绘制直方图
1,这些数据是已经处理过(统计/计算)的数据,没有达到直方图的条件
2,可以通过条形图替代制作直方图
'''

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

my_font = font_manager.FontProperties(fname='/system/library/fonts/PingFang.ttc')

interval = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,60,90]
width = [5,5,5,5,5,5,5,5,5,15,30,60]
quantity = [836,2737,3723,3926,3596,1438,3273,642,824,613,215,47]

#1  确定x,y轴
#1.1    interval作为x轴,且需要注意,此时max(interval)90,应加上最后的组距width[60]获得实际最大值
#print(len(quantity),len(interval),len(width))   12

#2  绘图
#plt.bar(range(len(quantity)),quantity,width=width)
#2.1    width默认宽度0.81即可使条形相覆盖
plt.bar(range(12),quantity,width=1)

#5  调整x轴
_x = [i-0.5 for i in range(13)] #图形偏移调整
_xticks_label = interval+[150]
plt.xticks(_x,_xticks_label)

#4  添加网格
plt.grid()

#6  添加描述信息
plt.xlabel('通勤时长(单位:min)',fontproperties=my_font)
plt.ylabel('人数',fontproperties=my_font)
plt.title('人数与通勤时长分布',fontproperties=my_font)

#3  展示
plt.show()

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原文地址:《2021-02-21 matplotlib(条形、散点、直方图)》 发布于2021-02-21

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