Python可视化模块——Matplotlib(3)

学习目标

  • 目标
    • 掌握常见统计图及其意义
    • 绘制散点图和柱状图
  • 应用
    • 探究不同变量之间的关系

Matplotlib能够绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图。

我们需要知道不同的统计图的意义,以此来决定选择哪种统计图来呈现我们的数据。

1 常见图形种类及意义

  • 折线图:以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图

    特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况。(变化)

    api:plt.plot(x, y)

  • 散点图:用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。

    特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)

    api:plt.scatter(x, y)

  • 柱状图:排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。

    特点:绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比)

    api:plt.bar(x, width, align='center', **kwargs)

  • 直方图:由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据范围,纵轴表示分布情况。

    特点:绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布状况(统计)

    api:matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None)

  • 饼图:用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类。

    特点:分类数据的占比情况(占比)

    api:plt.pie(x, labels=,autopct=,colors)

    x:数量,自动算百分比
    labels:每部分名称
    autopct:占比显示指定%1.2f%%
    colors:每部分颜色
    

2 散点图绘制

需求:探究房屋面积和房屋价格的关系

房屋面积数据:

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, 399.25, 343.35]

房屋价格数据:

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, 205.35, 330.64, 283.45]

代码:

# 0.准备数据
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, 399.25, 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, 205.35, 330.64, 283.45]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 3.显示图像
plt.show()

Python可视化模块——Matplotlib(3)

 

3 柱状图绘制

需求-对比每部电影的票房收入

电影数据如下图所示:

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1 准备数据

['雷神3:诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴', '降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
[73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]

2 绘制

  • matplotlib.pyplot.bar(x, width, align='center', **kwargs)

绘制柱状图

代码:

# 0.准备数据
# 电影名字
movie_name = ['雷神3:诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴','降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
# 横坐标
x = range(len(movie_name))
# 票房数据
y = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制柱状图
plt.bar(x, y, width=0.5, color=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','b'])

# 2.1b修改x轴的刻度显示
plt.xticks(x, movie_name)

# 2.2 添加网格显示
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加标题
plt.title("电影票房收入对比")

# 3.显示图像
plt.show()

Python可视化模块——Matplotlib(3)

 

参考链接:

​ Matplotlib — Visualization with Python

4 小结

  • 折线图
    • 能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况。(变化)
    • plt.plot()
  • 散点图
    • 判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)
    • plt.scatter()
  • 柱状图
    • 绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比)
    • plt.bar(x, width, align="center")
  • 直方图
    • 绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布状况(统计)
    • plt.hist(x, bins)
  • 饼图
    • 用于表示不同分类的占比情况,通过弧度大小来对比各种分类
    • plt.pie(x, labels, autopct, colors)
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