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python之 matplotlib和pandas繪圖教程

瀏覽:36日期:2022-06-25 18:22:44

不得不說(shuō)使用python庫(kù)matplotlib繪圖確實(shí)比較丑,但使用起來(lái)還算是比較方便,做自己的小小研究可以使用。這里記錄一些統(tǒng)計(jì)作圖方法,包括pandas作圖和plt作圖。

前提是先導(dǎo)入第三方庫(kù)吧

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

然后以下這兩句用于正常顯示中文標(biāo)簽什么的。

plt.rcParams[’font.sans-serif’] = [’SimHei’] # 用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽plt.rcParams[’axes.unicode_minus’] = False # 用來(lái)正常顯示負(fù)號(hào)

當(dāng)然還有一些最基本的步驟:

plt.xticks(x,xtk,size=12,rotation=50) #設(shè)置字體大小和字體傾斜度plt.xlabel(u’城市’) # x軸標(biāo)簽plt.ylabel(u’數(shù)量’)plt.title(u’朋友所在城市’) # 圖的名稱plt.legend() # 正常顯示標(biāo)題plt.show() # 顯示圖像plt.close() # 繪圖后養(yǎng)成習(xí)慣性的關(guān)掉

對(duì)于pandas中的二維數(shù)據(jù)框,可以直接作圖(Series類型),簡(jiǎn)單的折線圖或者曲線圖如下:

sdata.plot(color=’r’, style=’-o’)plt.show()

python之 matplotlib和pandas繪圖教程

如果沒(méi)有用pandas,直接作曲線圖,可以這樣寫:

plot(x,y, color =’blue’, linewidth=2.5, linestyle='--')1,柱狀圖

rects1=plt.bar( #(x,data) 就是所要畫的二維數(shù)據(jù) left=x, #x 是X坐標(biāo)軸數(shù)據(jù),即每個(gè)塊的x軸起始位置 height=data, #data是Y坐標(biāo)軸的數(shù)據(jù),即每個(gè)塊的y軸高度 width=[0.1,0.2,0.3], #每一個(gè)塊的顯示寬度 bottom=[1,2,3], #每一個(gè)塊的底部高度 color=’y’, #塊的顏色 edgecolor=’g’,#塊的邊界顏色 linewidth=2, #塊的線條寬度 xerr=1, #x軸誤差bar yerr=1, #y軸誤差bar ecolor=’r’, #誤差bar的顏色 capsize=1, #誤差bar的線條寬度 orientation=’vertical’, #塊的方向 (horizontal,vertical) align='center', #塊的位置 (center, left, right) hold=None ) plt.show()2,餅圖

plot2=plt.pie(data, # 每個(gè)餅塊的實(shí)際數(shù)據(jù),如果大于1,會(huì)進(jìn)行歸一化,計(jì)算percentage explode=[0.0,0.1,0.2],# 每個(gè)餅塊離中心的距離 colors=[’y’,’r’,’g’],# 每個(gè)餅塊的顏色 labels=[’women’,’men’,’unknown’], # 每個(gè)餅塊的標(biāo)簽 labeldistance=1.2, # 每個(gè)餅塊標(biāo)簽到中心的距離 autopct=’%1.1f%%’, # 百分比的顯示格式 pctdistance=0.4, # 百分比到中心的距離 shadow=True, # 每個(gè)餅塊是否顯示陰影 startangle=0, # 默認(rèn)從x軸正半軸逆時(shí)針起 radius=1.0 # 餅塊的半徑 )plt.axis(’equal’) # 顯示為圓形,避免比例壓縮為橢圓plt.show()3,共享X軸,Y軸左右軸標(biāo)(帕累托分析圖)

數(shù)據(jù)樣例如下,名稱為va,類型為Series,左邊為職位名稱,右邊為數(shù)量:

sales 4140technical 2720support 2229IT 1227product_mng 902marketing 858RandD 787accounting 767hr 739management 630

作圖:

fr = pd.Series(va.values.cumsum() / va.values.sum())va.plot(kind=’bar’)fr.plot(color=’r’,secondary_y=True, style=’-o’)plt.annotate(format(fr[7], ’.2%’), xy=(7, fr[7]), xytext=(7*0.9, fr[7]*0.9), arrowprops=dict(arrowstyle=’->’, connectionstyle=’arc3,rad=.2’)) # 用于注釋圖形指標(biāo)# plt.rcParams[’font.sans-serif’] = [’SimHei’] # 用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽# plt.rcParams[’axes.unicode_minus’] = False # 用來(lái)正常顯示負(fù)號(hào)# plt1 = plt.pie(va.values,#labels=va.index,#autopct=’%1.1f%%’)plt.xticks(rotation=50) # 設(shè)置字體大小和字體傾斜度plt.show()

左邊為出現(xiàn)的頻率,右邊為累積百分比(這里數(shù)據(jù)以降序排列較好,便于直觀地觀察),效果如下:

python之 matplotlib和pandas繪圖教程

在pandas中,曲線圖可以直接畫,比如data中有多個(gè)屬性,可以直接使用data.plot()。使用plt,若各個(gè)屬性需要共用XY軸,那么可以重復(fù)plot即可。

4,箱型圖

使用pandas畫箱型圖簡(jiǎn)單方便,但是注釋比較麻煩,可以用annotate添加異常點(diǎn)的注釋。若使用之前的數(shù)據(jù)va,則先創(chuàng)建二維數(shù)據(jù)框再畫圖。如果有多個(gè)列為數(shù)字類型,那么可以畫每個(gè)列的箱型圖,這里只有一列數(shù)據(jù),如下:

pd.DataFrame(va).boxplot()plt.show()

python之 matplotlib和pandas繪圖教程

使用plt直接進(jìn)行作圖:

plt.boxplot(data,labels=[], sym=’o’,whis=1.5)

其中,data可以是一維的,也可多維,若為多維則lables為每一維度的標(biāo)簽。sym為異常值的形狀,whis為調(diào)節(jié)垂直線段的長(zhǎng)度。效果如下:

python之 matplotlib和pandas繪圖教程

5,多張圖在一張畫布中,即多個(gè)子圖

使用plt:

plt.subplot(221)plt.plot(x, y1,’r-’, lw=2) plt.subplot(222)plt.plot(x,y2)

使用pandas:

data.plot(subplots=True, color=[’r’,’b’], style=[’-o’,’-’])plt.show()

排版方式有不同,pandas是垂直排列,plt可以自己指定位置。pandas效果如下:

python之 matplotlib和pandas繪圖教程

補(bǔ)充:Python DataFrame 多條件篩選 使用&

我就廢話不多說(shuō)了,大家還是直接看代碼吧~

DF6Out[42]: B C D0 1 B 10.7501 3 C 8.8752 2 T 58.0003 2 L 57.0004 3 Y 46.000

DF6[(DF6.B>1) & (DF6.D > 10)]

Out[45]: B C D2 2 T 58.03 2 L 57.04 3 Y 46.0

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

標(biāo)簽: Python 編程
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