Python基础之数据可视化

在日常工作中,枯燥的文字说明常常会令人望而却步,不如格式规范的表格容易让人接受,但通俗易懂的图表更会让人耳目一新,赏心悦目。本文主要一个简单的小例子,简述Python利用Matplotlib实现数据可视化的相关应用,仅供学习分享使用,如有不足之处,还请指正。

示例场景

当前公司人员冗余,需要裁掉两名实习生,但是具体裁掉哪一位,领导稍显为难,举棋不定。关于两名实习生的一年销售额业绩,如下表所示:

Python基础之数据可视化

 

 

 那到底哪一位实习生的销售业绩,及未来潜力更好呢?让我们通过可视化的方式进行对比。

读取数据

不管是哪一种图表方式,第一步都是先读取数据,本次读取数据主要通过pandas进行数据处理,如下所示:

1 # pandas 读取Excel,默认返回DataFrame类型,<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>,属于二维列表
2 data = pd.read_excel('test.xls', sheet_name=0)
3 # print(type(data))
4 # print(data)

数据读取到内存中,是一个二维列表,数据类型为pandas.core.frame.DataFrame,是pandas中的数据类型,如下所示:

Python基础之数据可视化

折线图

Matplotlib主要通过plot方法绘制折线图,如下所示:

 1 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
 2 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
 3 figure = plt.figure(figsize=(12, 6))
 4 plt.title('销售额对比图')  # 标题
 5 x = data['月份']  # x为一维列表,数据类型: <class 'pandas.core.series.Series'>
 6 y1 = data['张三']  # 张三销售额
 7 y2 = data['李四']  # 李四销售额
 8 # print(type(x))
 9 plt.plot(x,y1) # 基础折线图,采用描点连线的方式绘制
10 plt.plot(x,y2)
11 plt.show()  # 弹出框展示

简单设置后,生成的折线图,如下所示:

Python基础之数据可视化

通过上图可以看出两位实习生的销售额趋势,孰优孰劣,但是上图略显粗糙,有一些地方表达差强人意,如:x轴,y轴的说明,两条线分别代表什么,需要更加细致的设置,如下所示:

 1 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
 2 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
 3 figure = plt.figure(figsize=(12, 6))
 4 plt.title('销售额对比图')
 5 x = data['月份']  # x为一维列表,数据类型: <class 'pandas.core.series.Series'>
 6 y1 = data['张三']  # 张三销售额
 7 y2 = data['李四']  # 李四销售额
 8 # print(type(x))
 9 plt.xlabel('月份')  # x轴说明
10 plt.ylabel('销售额')  # y轴说明
11 plt.xticks(x, ['%d月' % i for i in range(1, 13)])  # 采用列表推导式生成数组
12 
13 # label 表示线的标签 color 表示线条的颜色,linestyle表示线条样式,marker表示点的样式
14 plt.plot(x,y1,label='张三',color='red',linestyle='--',marker='*')
15 plt.plot(x,y2,label='李四',color='green',linestyle='-.',marker='o')

 16 plt.legend()

17 plt.show() # 弹出框展示

经过细致设置后,两位实习生的对比结果,如下所示:

Python基础之数据可视化

柱状图

如果通过柱状图,还不能决定孰优孰劣,那么下面再以柱状图的形式来分析,如下所示:

 1 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
 2 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
 3 figure = plt.figure(figsize=(12, 6))
 4 plt.title('销售额对比图')
 5 x = data['月份']  # x为一维列表,数据类型: <class 'pandas.core.series.Series'>
 6 y1 = data['张三']  # 张三销售额
 7 y2 = data['李四']  # 李四销售额
 8 plt.bar(x,y1) # 默认柱状图,两根柱子会重叠
 9 plt.bar(x,y2)
10 plt.legend()
11 plt.show()  # 弹出框展示

经过上述设置后,初步柱状图如下所示:

Python基础之数据可视化

通过上图可以看出两位实习生的销售额对比,孰优孰劣,但是上图略显粗糙,有一些地方表达差强人意,如:x轴,y轴的说明,两根柱子分别代表什么,以及先绘制的图的值比较小时,会被覆盖,需要更加细致的设置,如下所示:

 1 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
 2 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
 3 figure = plt.figure(figsize=(12, 6))
 4 plt.title('销售额对比图')
 5 x = data['月份']  # x为一维列表,数据类型: <class 'pandas.core.series.Series'>
 6 y1 = data['张三']  # 张三销售额
 7 y2 = data['李四']  # 李四销售额
 8 
 9 plt.xlabel('月份')  # x轴说明
10 plt.ylabel('销售额')  # y轴说明
11 plt.xticks(x, ['%d月' % i for i in range(1, 13)])  # 采用列表推导式生成数组
12 w = 0.4  # 柱子的宽度,默认为1,这里改为0.5
13 plt.bar((x - w / 2), y1, width=w, label='张三')
14 plt.bar((x + w / 2), y2, width=w, label='李四')
15 # 显示文本
16 for i in range(0, 12):
17     plt.text(x=x[i] - w / 2, y=y1[i] + 5, s=y1[i], ha='center', va='center')
18     plt.text(x=x[i] + w / 2, y=y2[i] + 5, s=y2[i], ha='center', va='center')
19 plt.legend()
20 
21 plt.show()  # 弹出框展示

经过细致设置后,两位实习生的对比结果,如下所示:

Python基础之数据可视化

备注

关于Matplotlib的应用还有很多场景,本文旨在抛砖引玉,希望大家都能在工作生活中一帆风顺,事事如意。一首小诗,邀君共享。

《竹里馆》

【唐】王维

独坐幽篁里,弹琴复长啸。
深林人不知,明月来相照。 
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