python通过Matplotlib绘制常见的几种图形（推荐）

• python通过matplotlib绘制常见的几种图形
• 四、使用pandas 绘图
  

python通过matplotlib绘制常见的几种图形

一、使用matplotlib对几种常见的图形进行绘制

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show()
plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcparams['axes.unicode_minus']=false #用来正常显示负号
 
 
x = np.linspace(0, 2*np.pi,100)# 均匀的划分数据
y = np.sin(x)
y1 = np.cos(x)
 
plt.title("hello world!!")
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y1)

x = np.linspace(0, 2*np.pi,100)  
y = np.sin(x)
y1 = np.cos(x)
plt.subplot(211) # 等价于 subplot(2,1,1)  #一个图版画两个图
plt.plot(x,y)
 
plt.subplot(212)
plt.plot(x,y1,color = 'r')

1、柱状图

data = [5,25,50,20]
plt.bar(range(len(data)),data)

2、水平绘制柱状图

data = [5,25,50,20]
plt.barh(range(len(data)),data)

3、多个柱状图

data = [[5,25,50,20],
        [4,23,51,17],
        [6,22,52,19]]
x = np.arange(4)
 
plt.bar(x + 0.00, data[0], color = 'b', width = 0.25,label = "a")
plt.bar(x + 0.25, data[1], color = 'g', width = 0.25,label = "b")
plt.bar(x + 0.50, data[2], color = 'r', width = 0.25,label = "c")
 
# 显示上面设置的 lable
plt.legend()

4、叠加型柱状图

data = [[5,25,50,20],
        [4,23,51,17],
        [6,22,52,19]]
x = np.arange(4)
 
plt.bar(x, data[0], color = 'b', width = 0.25)
plt.bar(x, data[1], color = 'g', width = 0.25,bottom = data[0])
plt.bar(x, data[2], color = 'r', width = 0.25,bottom = np.array(data[0]) + np.array(data[1]))
 
plt.show()

5、散点图

n = 50
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
 
plt.scatter(x, y)

6、气泡图

n = 50
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
colors = np.random.randn(n) # 颜色可以用数值表示
area = np.pi * (15 * np.random.rand(n))**2  #  调整大小
 
plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5, s = area)

 

n = 50
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
colors = np.random.randint(0,2,size =50)
plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5,s = area)

 

7、直方图

a = np.random.rand(100)
plt.hist(a,bins= 20)
plt.ylim(0,15)

a = np.random.randn(10000)
plt.hist(a,bins=50)
plt.title("标准正太分布")

8、箱线图

x = np.random.randint(20,100,size = (30,3))
plt.boxplot(x)
plt.ylim(0,120)
# 在x轴的什么位置填一个 label，我们这里制定在 1，2，3 位置，写上 a，b，c
plt.xticks([1,2,3],['a','b','c']) 
 
plt.hlines(y = np.median(x,axis = 0)[0] ,xmin =0,xmax=3)

二、添加文字描述

1、文字描述一

# 设置画布颜色为 blue
fig, ax = plt.subplots(facecolor='blue')
 
# y 轴数据
data = [[5,25,50,20],
        [4,23,51,17],
        [6,22,52,19]]
x = np.arange(4)
 
plt.bar(x+0.00, data[0], color = 'darkorange', width = 0.25,label = 'a')
plt.bar(x+0.25, data[1], color = 'steelblue', width = 0.25,label="b")
plt.bar(x+0.50, data[2], color = 'violet', width = 0.25,label = 'c')
 
ax.set_title("figure 2")
plt.legend()
 
# 添加文字描述 方法一
w = [0.00,0.25,0.50]
for i in range(3):
    for a,b in zip(x+w[i],data[i]):
        plt.text(a,b,"%.0f"% b,ha="center",va= "bottom")
        
plt.xlabel("group")
plt.ylabel("num")
plt.text(0.0,48,"text")

 

2、文字描述二

x = np.linspace(0, 2*np.pi,100)# 均匀的划分数据
y = np.sin(x)
y1 = np.cos(x)
 
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y1)
 
plt.annotate('points',
         xy=(1, np.sin(1)),
         xytext=(2, 0.5), fontsize=16,
         arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
 
plt.title("这是一副测试图！")

三、多个图形描绘 subplots

%pylab inline
pylab.rcparams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小
 
# np.random.seed(19680801)
 
n_bins = 10
x = np.random.randn(1000, 3)
 
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) 
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.flatten()
 
colors = ['red', 'tan', 'lime']
ax0.hist(x, n_bins, normed=1, histtype='bar', color=colors, label=colors)
ax0.legend(prop={'size': 10})
ax0.set_title('bars with legend')
 
ax1.hist(x, n_bins, normed=1, histtype='bar', stacked=true)
ax1.set_title('stacked bar')
 
ax2.hist(x, n_bins, histtype='step', stacked=true, fill=false)
ax2.set_title('stack step (unfilled)')
 
# make a multiple-histogram of data-sets with different length.
x_multi = [np.random.randn(n) for n in [10000, 5000, 2000]]
ax3.hist(x_multi, n_bins, histtype='bar')
ax3.set_title('different sample sizes')

四、使用pandas 绘图

1、散点图

import pandas as pd
df = pd.dataframe(np.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b'])
# 散点图
df.plot.scatter(x='a', y='b')

2、绘制柱状图

df = pd.dataframe(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])
# 绘制柱状图
df.plot.bar()

 3、堆积的柱状图

# 堆积的柱状图
df.plot.bar(stacked=true)

4、水平的柱状图

# 水平的柱状图
df.plot.barh(stacked=true)

5、直方图

df = pd.dataframe({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c':np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c'])
 
# 直方图
df.plot.hist(bins=20)

6、箱线图

# 箱线图
df = pd.dataframe(np.random.rand(10, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df.plot.box()

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