Matplotlib | 高阶绘图案例【4】- 2023年编程语言榜单Python稳坐第一

news2024/10/5 19:15:15

文章目录

  • 🏳️‍🌈 1. 导入模块
  • 🏳️‍🌈 2. 数据处理
    • 2.1 高效数据
    • 2.2 保留需要的列
  • 🏳️‍🌈 3. 绘图
    • 3.1 绘制图布,添加3个子图
    • 3.2 绘制子图1条形图
    • 3.3 子图1条形图添加数据标签
    • 3.4 绘制子图2条形图
    • 3.5 子图2添加轴线和数值
    • 3.6 绘制子图3散点图
    • 3.7 添加图标、标题
  • 🏳️‍🌈 4. 在线运行地址
  • 🏳️‍🌈 5. 可视化项目源码+数据

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本期是 Matplotlib高阶绘图案例系列 的第 4 期, Matplotlib系列和Pyecharts系列都会不间断更新,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。

往期:
Matplotlib | 高阶绘图案例【3】
Matplotlib | 高阶绘图案例【2】
Matplotlib | 高阶绘图案例【1】

先看看效果:
在这里插入图片描述

🏳️‍🌈 1. 导入模块

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage,AnnotationBbox
import matplotlib.image as mpimg

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

🏳️‍🌈 2. 数据处理

2.1 高效数据

数据获取:https://www.tiobe.com/tiobe-index/
在这里插入图片描述

这里我们只用pandas.read_html直接读取网页表格数据:

dfs = pd.read_html("https://www.tiobe.com/tiobe-index/", encoding='utf-8',header=0)
df = dfs[0].copy()

在这里插入图片描述

2.2 保留需要的列

df['Ratings'] = df['Ratings'].str.strip('%').astype(float)
df['Change.1'] = df['Change.1'].str.strip('%').astype(float)
df1 = df[['Sep 2023', 'Sep 2022', 'Programming Language.1', 'Ratings', 'Change.1']]
df1['Ratings2'] = df1['Ratings']-df1['Change.1']
df1.columns = ['Sep 2023', 'Sep 2022', 'Programming Language', 'Ratings_2023', 'Change','Ratings_2022']

在这里插入图片描述

🏳️‍🌈 3. 绘图

3.1 绘制图布,添加3个子图

fig = plt.figure(figsize=(12,10),layout='tight',facecolor='#ECEFF1',dpi=100)
gs = fig.add_gridspec(1,4)
ax1=fig.add_subplot(gs[0,:2])
ax2=fig.add_subplot(gs[0,2])
ax3=fig.add_subplot(gs[0,3])

在这里插入图片描述

3.2 绘制子图1条形图

x_data1 = [i-0.2 for i in x_data]
ax1.barh(x_data1, y_data1,height=0.4,tick_label=labels,label='2022',alpha=0.8,color='#2196F3')
x_data2 = [i+0.2 for i in x_data]
ax1.barh(x_data2, y_data2, height=0.4,label='2023',alpha=0.8,color='#E91E63')
plt.show()

在这里插入图片描述

3.3 子图1条形图添加数据标签

for x, y, lable in zip(y_data1,x_data1,labels):
    ax1.text(x + 1.5, y, '%.2f' % x + '%', ha='center', va='center',color='#2196F3')

在这里插入图片描述

3.4 绘制子图2条形图

ax2.set_ylim(-1,y_lim)
ax2.set_xlim(-5,5)
for i in range(len(y_data3)):
    ax2.barh(x_data[i],y_data3[i],color='#F44336' if y_data3[i]>0 else '#4CAF50',height=0.3)
plt.show()

在这里插入图片描述

3.5 子图2添加轴线和数值

ax2.axvline(0,0,0.87,lw=0.5,ls='--',c='k',alpha=0.8)
for i in range(len(y_data3)):
    if y_data3[i]>0:
        ax2.text(y_data3[i]+1.8, x_data[i], '%.2f' % y_data3[i] + '%', ha='center', va='center',color='r')
    else:
        ax2.text(y_data3[i]-1.8, x_data[i], '%.2f' % y_data3[i] + '%', ha='center', va='center',color='g')
plt.show()

在这里插入图片描述

3.6 绘制子图3散点图

ax3.scatter(y_data3,x_data,c='#F44336' if y_data3[i]>0 else '#4CAF50',s=50, linewidth=0)
ax3.axvline(0,0,0.87,lw=0.5,ls='--',c='k',alpha=0.8)
plt.show()

在这里插入图片描述

3.7 添加图标、标题

在这里插入图片描述

🏳️‍🌈 4. 在线运行地址

在线运行地址(全部代码):
https://www.heywhale.com/mw/project/6520bed0c6bc713b13d04154

🏳️‍🌈 5. 可视化项目源码+数据

点击跳转:【全部可视化项目源码+数据】


以上就是本期为大家整理的全部内容了,赶快练习起来吧,原创不易,喜欢的朋友可以点赞、收藏也可以分享注明出处)让更多人知道。

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