Matplotlib之常見圖形繪製

如果大家一點基礎都沒有移步到：

Matplotlib之HelloWorld

Matplotlib基礎繪圖功能：折線圖為例

本文的學習目標就是掌握常見統計圖以及其意義。Matplotlib能夠繪製

折線圖、散點圖、柱狀圖、直方圖、餅圖。

我們需要知道不同的統計圖的意義，以此來決定選擇哪種統計圖來呈現我們的資料。

一、常見圖形種類及意義

折線圖

：以折線的上升或下降來表示統計數量的增減變化的統計圖

特點：能夠顯示資料的變化趨勢，反映事物的變化情況。(變化)

api：plt。plot（x， y）

散點圖：

用兩組資料構成多個座標點，考察座標點的分佈，判斷兩變數之間是否存在某種關聯或總結座標點的分佈模式。

特點：判斷變數之間是否存在數量關聯趨勢,展示離群點(分佈規律)

api：plt。scatter（x， y）

柱狀圖：

排列在工作表的列或行中的資料可以繪製到柱狀圖中。

特點：繪製連離散的資料,能夠一眼看出各個資料的大小,比較資料之間的差別。(統計/對比)

api：plt。bar（x， width， align=‘center’， **kwargs）

Parameters：

x ： 需要傳遞的資料

width ： 柱狀圖的寬度

align ： 每個柱狀圖的位置對齊方式

{‘center’， ‘edge’}， optional， default： ‘center’

**kwargs ：

color：選擇柱狀圖的顏色

直方圖：

由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示資料分佈的情況。 一般用橫軸表示資料範圍，縱軸表示分佈情況。

特點：繪製連續性的資料展示一組或者多組資料的分佈狀況(統計)

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

Parameters：

x ： 需要傳遞的資料

bins ： 組距

餅圖：

用於表示不同分類的佔比情況，透過弧度大小來對比各種分類。

特點：分類資料的佔比情況(佔比)

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

Parameters：

x：數量，自動算百分比

labels：每部分名稱

autopct：佔比顯示指定%1。2f%%

colors：每部分顏色

二、散點圖繪製

需求：探究房屋面積和房屋價格的關係

房屋面積資料：

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］

房屋價格資料：

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］

程式碼：

# 0。準備資料

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。建立畫布

plt。figure（figsize=（20， 8）， dpi=100）

# 2。繪製散點圖

plt。scatter（x， y）

# 3。顯示影象

plt。show（）

三、柱狀圖繪製

需求-對比每部電影的票房收入

電影資料如下圖所示：

準備資料

［‘雷神3：諸神黃昏’，‘正義聯盟’，‘東方快車謀殺案’，‘尋夢環遊記’，‘全球風暴’， ‘降魔傳’，‘追捕’，‘七十七天’，‘密戰’，‘狂獸’，‘其它’］

［73853，57767，22354，15969，14839，8725，8716，8318，7916，6764，52222］

繪製柱狀圖

程式碼：

# 0。準備資料

# 電影名字

movie_name = ［‘雷神3：諸神黃昏’，‘正義聯盟’，‘東方快車謀殺案’，‘尋夢環遊記’，‘全球風暴’，‘降魔傳’，‘追捕’，‘七十七天’，‘密戰’，‘狂獸’，‘其它’］

# 橫座標

x = range（len（movie_name））

# 票房資料

y = ［73853，57767，22354，15969，14839，8725，8716，8318，7916，6764，52222］

# 1。建立畫布

plt。figure（figsize=（20， 8）， dpi=100）

# 2。繪製柱狀圖

plt。bar（x， y， width=0。5， color=［‘b’，‘r’，‘g’，‘y’，‘c’，‘m’，‘y’，‘k’，‘c’，‘g’，‘b’］）

# 2。1b修改x軸的刻度顯示

plt。xticks（x， movie_name）

# 2。2 新增網格顯示

plt。grid（linestyle=“——”， alpha=0。5）

# 2。3 新增標題

plt。title（“電影票房收入對比”）

# 3。顯示影象

plt。show（）

參考連結：

Python plotting - Matplotlib 3。4。3 documentation

四、總結

折線圖【知道】

能夠顯示資料的變化趨勢，反映事物的變化情況。（變化）

plt。plot（）

散點圖【知道】

判斷變數之間是否存在數量關聯趨勢，展示離群點（分佈規律）

plt。scatter（）

柱狀圖【知道】

繪製連離散的資料，能夠一眼看出各個資料的大小，比較資料之間的差別。（統計/對比）

plt。bar（x， width， align=“center”）

直方圖【知道】

繪製連續性的資料展示一組或者多組資料的分佈狀況（統計）

plt。hist（x， bins）

餅圖【知道】

用於表示不同分類的佔比情況，透過弧度大小來對比各種分類

plt。pie（x， labels， autopct， colors）