第五章. 可视化数据分析分析图表—常用图表的绘制1—折线图，柱形图

news2024/11/25 9:30:59

第五章. 可视化数据分析分析图

5.3 常用图表的绘制1—折线图,柱形图

本节主要介绍常用图表的绘制，主要包括折线图，柱形图。

1.折线图（matplotlib.pyplot.plot）

折线图可以显示随时间而变化的连续数据，适用于显示在相同时间间隔下数据的趋势

1).语法：

matplotlib.pyplot.plot(x,y,format_string,**kwargs)

参数说明:
x：x轴数据
y：y轴数据
format_string：控制曲线格式的字符串，包括颜色，线条样式，标记样式等
**kwargs：键值参数，相当于一个字典，比如，输入参数为：（1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3）,*args=(1,2,3,4,k),**kwargs={‘a’:1,‘b’:2,‘c’:3}

2).示例：

  • 示例1：基本折线图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_excel('F:\\Note\\清单.xlsx', sheet_name='Sheet2')
print(df)

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='y')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号不显示的问题

# X,Y轴刻度线的显示方向
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'

# 设置线
plt.plot(df['姓名'], df['生物'], color='c', linestyle='-', marker='o', mfc='w')

# 设置网格线
plt.grid(color='0.5', linestyle='--', linewidth=1)

# 设置x，y轴坐标
plt.xlabel('姓名')
plt.ylabel('分数')

# 设置坐标轴刻度
plt.xticks(df['姓名'])
plt.yticks(range(0, 160, 10))

# 设置文本标签
for x, y in zip(df['姓名'], df['生物']):
    plt.text(x, y + 5, '%.2f' % y, ha='center', va='center', fontsize=8, color='darkorange')

# 设置标题和图例
plt.title('成绩统计表')

# 设置图标图例
plt.legend(['生物'],
           loc='upper right')  # 手动添加图例时，有时文本会显示不全，在文本后面加一个逗号(,)可解决，例如('图书采购价目',)

# 调整图表与画布边缘间距
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.15, right=0.9, top=0.9)

# 坐标轴的刻度线向内显示还是向外显示
plt.tick_params(left=True, bottom=True, right=False, top=False)

# 显示图像
plt.show()

结果展示:
在这里插入图片描述

  • 示例2：多折线图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_excel('F:\\Note\\清单.xlsx', sheet_name='Sheet2')
print(df)

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='y')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号不显示的问题

# X,Y轴刻度线的显示方向
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'

# 设置线
plt.plot(df['姓名'], df['生物'], color='m', linestyle=':', marker='o', mfc='w')
plt.plot(df['姓名'], df['化学'], color='y', linestyle='--', marker='D', mfc='w')
plt.plot(df['姓名'], df['物理'], color='0.5', linestyle='-', marker='d', mfc='w')

# 设置网格线
plt.grid(color='0.5', linestyle='--', linewidth=1)

# 设置x，y轴坐标
plt.xlabel('姓名')
plt.ylabel('分数')

# 设置坐标轴刻度
plt.xticks(df['姓名'])
plt.yticks(range(0, 160, 10))

# 设置文本标签
# str_name = {'生物', '化学', '物理'}
# for i in str_name:
#     for x, y in zip(df['姓名'], df[i]):
#         plt.text(x, y, '%.2f' % y, ha='center', va='bottom', fontsize=7)

# 设置标题和图例
plt.title('成绩统计表')

# 设置图标图例
plt.legend(['生物', '化学', '物理'],
           loc='upper right')  # 手动添加图例时，有时文本会显示不全，在文本后面加一个逗号(,)可解决，例如('图书采购价目',)

# 调整图表与画布边缘间距
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.15, right=0.9, top=0.9)

# 坐标轴的刻度线向内显示还是向外显示
plt.tick_params(left=True, bottom=True, right=False, top=False)

# 显示图像
plt.show()

结果展示:
在这里插入图片描述

2.柱形图（matplotlib.pyplot.bar）

柱形图用来比较两个或以上的数据(不同时间或者不同条件)，只有一个变量，通常用于较少数据集分析

1).语法：

matplotlib.pyplot.bar(x,height,width,bottom=None,*,align='center',data=None,**kwargs)

参数说明:
x：x轴数据
height：y轴数据
width：柱子的宽度，默认值0.8
bottom：标量或者数组，可选参数，柱形图的y坐标，默认值None
*：星号本身不是参数，星号表示其后面的参数为命名关键字参数，命名关键字参数必须传入参数名，否则程序会出现错误
align：对其方式：可选参数：center和edge，默认值center
data:关键字参数，若给定一个数据参数，所有位置和关键字参数将会被替换
**kwargs：关键字参数：其他可选参数，如color（颜色），alphs（透明度），label（每个柱子显示的标签）

2).示例：

  • 示例1：基本柱形图
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_excel('F:\\Note\\清单.xlsx', sheet_name='Sheet2')
print(df)

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='y')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号不显示的问题

# X,Y轴刻度线的显示方向
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'

x_label = df['姓名']

# 柱形图
x_label = np.arange(len(x_label))  # x轴刻度标签位置
width = 0.25  # 柱子的宽度

plt.bar(x_label, df['生物'], width=width, color='orange')

# 设置网格线
plt.grid(axis='y', color='0.5', linestyle='--', linewidth=1)

# 设置x，y轴坐标
plt.xlabel('姓名')
plt.ylabel('分数')

# # 设置坐标轴刻度
plt.xticks(x_label, df['姓名'])
plt.yticks(range(0, 160, 10))

# 设置文本标签

for x, y in zip(x_label, df['生物']):
    plt.text(x, y, '%.1f' % y, ha='center', va='baseline', fontsize=7.5)

# 设置标题和图例
plt.title('成绩统计表')

# 设置图标图例
plt.legend(['生物'],
           loc='upper right')  # 手动添加图例时，有时文本会显示不全，在文本后面加一个逗号(,)可解决，例如('图书采购价目',)

# 调整图表与画布边缘间距
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.15, right=0.9, top=0.9)

# 坐标轴的刻度线向内显示还是向外显示
plt.tick_params(left=True, bottom=True, right=False, top=False)

# 显示图像
plt.show()

结果展示:
在这里插入图片描述

  • 示例2：多柱形图
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_excel('F:\\Note\\清单.xlsx', sheet_name='Sheet2')
print(df)

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='y')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号不显示的问题

# X,Y轴刻度线的显示方向
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'

x_label = df['姓名']

# 柱形图
x_label = np.arange(len(x_label))  # x轴刻度标签位置
width = 0.25  # 柱子的宽度

plt.bar(x_label - width, df['生物'], width=width, color='orange')
plt.bar(x_label, df['化学'], width=width, color='skyblue')
plt.bar(x_label + width, df['物理'], width=width, color='c')

# 设置网格线
plt.grid(axis='y', color='0.5', linestyle='--', linewidth=1)

# 设置x，y轴坐标
plt.xlabel('姓名')
plt.ylabel('分数')

# # 设置坐标轴刻度
plt.xticks(x_label, df['姓名'])
plt.yticks(range(0, 160, 10))

# 设置文本标签
str_name = ['生物', '化学', '物理']
dis1 = x_label - width
dis2 = x_label
dis3 = x_label + width

dis = [dis1, dis2, dis3]

index = 0
for i in str_name:
    for x, y in zip(x_label, df[i]):
        plt.text((dis[index][x]), y, '%.1f' % y, ha='center', va='baseline', fontsize=7.5)
    index = index + 1

# 设置标题和图例
plt.title('成绩统计表')

# 设置图标图例
plt.legend(['生物', '化学', '物理'],
           loc='upper right')  # 手动添加图例时，有时文本会显示不全，在文本后面加一个逗号(,)可解决，例如('图书采购价目',)

# 调整图表与画布边缘间距
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.15, right=0.9, top=0.9)

# 坐标轴的刻度线向内显示还是向外显示
plt.tick_params(left=True, bottom=True, right=False, top=False)

# 显示图像
plt.show()

结果展示:
在这里插入图片描述

  • 示例3：堆叠柱形图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_excel('F:\\Note\\清单.xlsx', sheet_name='Sheet2')
print(df)

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='y')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号不显示的问题

# X,Y轴刻度线的显示方向
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'

x_label = df['姓名']

# # 柱形图
# x_label = np.arange(len(x_label))  # x轴刻度标签位置
width = 0.35  # 柱子的宽度

plt.bar(x_label, df['生物'], width=width, color='orange')
plt.bar(x_label, df['化学'], width=width, color='skyblue',bottom=df['生物'])

# 设置网格线
plt.grid(axis='y', color='0.5', linestyle='--', linewidth=1)

# 设置x，y轴坐标
plt.xlabel('姓名')
plt.ylabel('分数')

# # 设置坐标轴刻度
plt.xticks(x_label, df['姓名'])
plt.yticks(range(0, 201, 10))

# 设置文本标签
for x, y in zip(x_label, df['生物'] + df['化学']):
    plt.text(x, y, '%.1f' % y, ha='center', va='baseline', fontsize=8, color='g')

# 设置标题和图例
plt.title('成绩统计表')

# 设置图标图例
plt.legend(['生物', '化学'],
           loc='upper right')  # 手动添加图例时，有时文本会显示不全，在文本后面加一个逗号(,)可解决，例如('图书采购价目',)

# 调整图表与画布边缘间距
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.15, right=0.9, top=0.9)

# 坐标轴的刻度线向内显示还是向外显示
plt.tick_params(left=True, bottom=True, right=False, top=False)

# 显示图像
plt.show()

结果展示:
请添加图片描述

注意:代码中所涉及到的函数和参数,在图表的常用设置1 和 图表的常用设置2 有所介绍

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