【Python】使用Matplotlib绘制折线图、散点图、饼形图、柱形图和箱线图

python数据可视化课程，实验二

Matplotlib 中文API：API 概览 | Matplotlib

一、实验任务的数据背景

提供的源数据（数据文件employee.csv）共拥有4个特征，分别为就业人员、第一产业就业人员、第二产业就业人员、第三产业就业人员。根据3个产业就业人员的数量绘制散点图和折线图。根据各个特征随着时间推移发生的变化情况，可以分析出未来3个产业就业人员的变化趋势。绘制3个产业就业人员数据的饼图、柱形图和箱线图。通过柱形图可以对比分析各产业就业人员数量，通过饼图可以发现各产业就业人员的变化，绘制每个特征的箱线图则可以发现不同特征增长或减少的速率变化。

二、实验任务和要求

1）使用pandas库读取3个产业就业人员数据。

2）绘制2000—2019年各产业就业人员散点图。

3）绘制2000-—2019年各产业就业人员折线图。

4）绘制2019年各产业就业人员饼图。

5）绘制2019年各产业就业人员柱形图。

6）绘制2000—2019年各产业就业人员年末总人数箱线图。

三、绘图结果与程序代码

1、employee.csv文件

指标	就业人员(万人)	第一产业就业人员(万人)	第二产业就业人员(万人)	第三产业就业人员(万人)
2000年	72085	36042.5	16219.1	19823.4
2001年	72797	36398.5	16233.7	20164.8
2002年	73280	36640	15681.9	20958.1
2003年	73736	36204.4	15927	21604.6
2004年	74264	34829.8	16709.4	22724.8
2005年	74647	33441.9	17766	23439.2
2006年	74978	31940.6	18894.5	24142.9
2007年	75321	30731	20186	24404
2008年	75564	29923.3	20553.4	25087.2
2009年	75828	28890.5	21080.2	25857.3
2010年	76105	27930.5	21842.1	26332.3
2011年	76420	26594	22544	27282
2012年	76704	25773	23241	27690
2013年	76977	24171	23170	29636
2014年	77253	22790	23099	31364
2015年	77451	21919	22693	32839
2016年	77603	21496	22350	33757
2017年	77640	20944	21824	34872
2018年	77586	20258	21390	35938
2019年	77471	19445.2	21304.5	36721.3

2、绘图结果

• 散点图

• 折线图

• 饼图

• 柱形图

• 箱线图

3、代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 何壮壮 20302211009

# 读取数据
data = pd.read_csv('employee.csv', encoding='utf-8')

# 绘制2000-2019个产业就业人员散点图
# 解决标签中文乱码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 调整画布尺寸
plt.figure(figsize=(12, 5))
# 第一产业就业人员(万人)
plt.scatter(data[data.columns[0]], data[data.columns[2]], color='red', label='第一产业')
# 第二产业就业人员(万人)
plt.scatter(data[data.columns[0]], data[data.columns[3]], color='blue', label='第二产业')
# # 第三产业就业人员(万人)
plt.scatter(data[data.columns[0]], data[data.columns[4]], color='black', label='第三产业')
# 设置x轴标签
plt.xlabel('年份')
# 设置y轴标签
plt.ylabel('就业人数（百万）')
# 显示图例
plt.legend()
plt.title('2000-2019个产业就业人员散点图')
# 显示散点图
plt.show()


# 绘制2000-2019个产业就业人员折线图
# 调整画布尺寸
plt.figure(figsize=(12, 5))
# 第一产业就业人员(万人)
plt.plot(data[data.columns[0]], data[data.columns[2]], color='r', label='第一产业')
# 第二产业就业人员(万人)
plt.plot(data[data.columns[0]], data[data.columns[3]], color='b', label='第二产业')
# 第三产业就业人员(万人)
plt.plot(data[data.columns[0]], data[data.columns[4]], color='k', label='第三产业')
# 设置x轴标签
plt.xlabel('年份')
# 设置y轴标签
plt.ylabel('就业人数（百万）')
# 显示图例
plt.legend()
# 显示标题
plt.title('2000-2019个产业就业人员折线图')
# 显示折线图
plt.show()


# 绘制2019年个产业就业人员饼图
# [-1][2:] 表示最后一行数据（即2019年）的第一、二、三产业数据
plt.pie(data.values[-1][2:], labels=['第一产业', '第二产业', '第三产业'], autopct="%1.1f%%", startangle=90)
# 显示标题
plt.title('2019年各产业就业人员饼图')
# 显示饼图
plt.show()


# 绘制2019年个产业就业人员柱形图
# 调整画布尺寸
plt.figure(figsize=(12, 5))
# [-1][2:] 表示最后一行数据（即2019年）的第一、二、三产业数据
plt.bar(data.columns[2:], data.values[-1][2:])
# 在柱子顶部显示数值
for a, b in zip(data.columns[2:], data.values[-1][2:]):
    plt.text(a, b, b)
# 显示标题
plt.title('2019年各产业就业人员柱形图')
# 显示饼图
plt.show()


# 绘制2000—2019年各产业就业人员年末总人数箱线图
plt.boxplot([data[data.columns[2]], data[data.columns[3]], data[data.columns[4]]], labels=data.columns[2:])
# 显示标题
plt.title("2000—2019年各产业就业人员年末总人数箱线图")
# 显示图表
plt.show()

本文仅供学习参考！