Python数据可视化之怎么用Matplotlib绘制常用图形

这篇文章主要介绍Python数据可视化之怎么用Matplotlib绘制常用图形，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

一、散点图

散点图用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势，表示离群点的分布规律。

散点图绘制：

plt.scatter(x,y) # 以默认的形状颜色绘制散点图

实例： 假设我们获取到了上海2020年5,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a、b)，那么此时如何观察气温和随时间变化的某种规律。

# 绘制图形所需的数据
y_5 = [11,17,16,11,12,11,12,13,10,14,8,13,12,15,14,17,18,21,16,17,30,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,15,10,11,13,12,13,6]

代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 替换sans_serif字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题

plt.figure(figsize=(12,5), dpi=100)

y_5 = [11,17,16,11,12,11,12,13,10,14,8,13,12,15,14,17,18,21,16,17,30,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,15,10,11,13,12,13,6]
x = range(1, 32)

plt.scatter(x, y_5, label='五月份')
plt.scatter(x, y_10, label='十月份')

# 增加标题，坐标描述
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("日期")
plt.title("气温和随时间变化的某种规律")

# 添加图形注释
plt.legend(loc='best')

plt.show()

上图虽然绘制出5、10月气温随日期的变化，但两者混在一起，不便于观察，现通过修改x数据，将10月的坐标点集体往坐标轴右侧移动，改进的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 替换sans_serif字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题

plt.figure(figsize=(12,5), dpi=100)

y_5 = [11,17,16,11,12,11,12,13,10,14,8,13,12,15,14,17,18,21,16,17,30,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,15,10,11,13,12,13,6]
x_5 = range(1, 32)
x_10 = range(33, 64)

plt.scatter(x_5, y_5, label='五月份')
plt.scatter(x_10, y_10, label='十月份')

# 刻度显示
x_t = list(x_4)+list(x_10)
x_l = ["5月{}号".format(i) for i in x_4]
x_l += ["10月{}号".format(i-31) for i in x_10]
plt.xticks(x_t[::3], x_l[::3], rotation=45)

# 添加图形注释
plt.legend(loc='best')

plt.show()

二、柱状图

柱状图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。柱状图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图。

特点：

能够直观反映出各个数据的大小；
易于比较数据之间的差别。

柱状图绘制：

plt.bar(x, width, align=‘center', **kwargs)

Parameters:    
x : sequence of scalars.

width : scalar or array-like, optional, 柱状图的宽度

align: {‘center', ‘edge'}, optional, default: ‘center'
Alignment of the bars to the x coordinates:
‘center': Center the base on the x positions.
‘edge': Align the left edges of the bars with the x positions.
每个柱状图的位置对齐方式, 默认柱状图的中心与x坐标中心对齐

**kwargs:
color: 选择柱状图的颜色

水平条形图绘制

plt.barh(y, width) # 绘制以y为y轴位置的水平条形图

实例：假设我们获取到了2019年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b)，绘制柱状图直观地展示数据，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 替换sans_serif字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题

plt.figure(figsize=(15,10),dpi=100)
# 准备电影的名字以及电影的票房数据
movie_name = ["流浪地球","复仇者联盟4:终局之战","哪吒之魔童降世","疯狂的外星人",
              "飞驰人生","蜘蛛侠:英雄远征","扫毒2天地对决","烈火英雄","大黄蜂",
              "惊奇队长","比悲伤更悲伤的故事","哥斯拉2:怪兽之王","阿丽塔:战斗天使",
              "银河补习班","狮子王","反贪风暴4","熊出没","大侦探皮卡丘","新喜剧之王",
              "使徒行者2:谍影行动","千与千寻"]
y = [56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,
11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23,5.22]
# 放进横坐标的数字列表
x = range(len(movie_name))

# 画出条形图
# 颜色color参数表示条形图的顺序颜色，可循环
plt.bar(x, y, width=0.5, color=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','g'])

# 修改刻度名称，并旋转90度
plt.xticks(x, movie_name, rotation=90)

# 展示图形
plt.show()

# 水平条形图
plt.figure(figsize=(15,10),dpi=100)
plt.barh(movie_name, y, color=['b','r','g','y','c','m','k'])
plt.show()

有时候为了公平起见，我们需要对比不同电影首日和首周的票房收入，让数据更有说服力。假设数据如下：

movie_name = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','寻梦环游记']
first_day = [10587.6,10062.5,1275.7] # 首日票房
first_weekend=[36224.9,34479.6,11830] # 首周票房

绘制不同电影首日和首周票房的数据图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 替换sans_serif字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题

plt.figure(figsize=(15,10),dpi=100)
# 准备数据
movie_name = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','寻梦环游记']

# 构造首日票房，首周票房数据
first_day = [10587.6,10062.5,1275.7]
first_weekend=[36224.9,34479.6,11830]
x = range(len(movie_name))

# 绘制第一个柱状图
plt.bar(x, first_day, width=0.25)
# 接着绘制第二个柱状图
plt.bar([i+0.25 for i in x], first_weekend, width=0.25)

# 修改刻度名称
# 显示x轴中文，固定在首日和首周的中间位置
plt.xticks([i+0.125 for i in x], movie_name)

plt.show()

注意点：

x轴坐标刻度显示位置的调整，既可以通过绘制图形时调整x数据，也可以通过绘制x轴刻度时调整刻度的方法来实现x轴刻度显示在两个柱状图中间。如果不做任何调整，它是默认与第一个柱状图中间对齐的。

三、直方图

直方图，形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。 在坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图。

特点：绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布情况，用于统计数据分布的特征。

相关概念：

组数：在统计数据时，把数据按照不同的范围分成几个组，分成的组的个数称为组数；
组距：每一组两个端点的差。

直方图绘制

plt.hist(x,bins=None)
绘制以x为数值，bins为组数，组数 = 极差/组距

实例：假设我们获取到了一些电影的时长，绘制直方图展示电影时长的分布情况，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 替换sans_serif字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题

plt.figure(figsize=(15,10),dpi=100)
# 准备数据，电影时长
time =[131,  98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 
       135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 
       127, 130, 124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 
       115,  99, 136, 126, 134,  95, 138, 117, 111, 78, 
       132, 124, 113, 150, 110, 117,  86,  95, 144, 105, 
       126, 130,126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 
       123,  86, 101,  99, 136,123, 117, 119, 105, 137, 
       123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127,105, 120, 
       107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120, 
       114,105, 115, 132, 145, 119, 121, 112, 139, 125, 
       138, 109, 132, 134,156, 106, 117, 127, 144, 139, 
       139, 119, 140,  83, 110, 102,123,107, 143, 115, 
       136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133, 
       112, 114, 122, 109, 106, 123, 116, 131, 127, 115, 
       118, 112, 135,115, 146, 137, 116, 103, 144,  83, 
       123, 111, 110, 111, 100, 154,136, 100, 118, 119, 
       133, 134, 106, 129, 126, 110, 111, 109, 141, 120, 
       117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114, 
       125, 126,114, 140, 103, 130, 141, 117, 106, 114, 
       121, 114, 133, 137,  92,121, 112, 146,  97, 137, 
       105,  98, 117, 112,  81,  97, 139, 113,134, 106, 
       144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101, 
       110, 105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112,  83, 
       94, 146, 133, 101, 131, 116, 111, 84, 137, 115, 
       122, 106, 144, 109, 123, 116, 111,111, 133, 150]

# 组距
bins = 2
# 组数，极差/组距
groups = int((max(time) - min(time)) / 2)

# 绘制直方图
plt.hist(time, groups)

# 指定x轴刻度的范围
plt.xticks(list(range(min(time), max(time)))[::2])

# 添加坐标描述
plt.xlabel('电影时长大小')
plt.ylabel('电影的数量')

# 增加网格显示
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()

四、扇形图

扇形图，用整个圆表示总数，用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数。

扇形图绘制

plt.pie(x, explode=None, labels=None)

x：扇形数据
explode：设置某几个分块是否要分离饼图
labels：每块扇形标签
autopct：百分比数据标签
shadow：是否显示阴影
plt.pie()有3个返回值：
patches：绘制饼图每一块的对象
texts：文本的列表
autotexts：百分比的文本列表

实例：假设我们获取到了一些电影的排片数据，绘制扇形图展示电影的排片占比情况，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 替换sans_serif字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题

# 饼图绘制
plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=100)
# 电影排片数据
movie_name = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴','降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
place_count = [60605,54546,45819,28243,13270,9945,7679,6799,6101,4621,20105]

# 绘制扇形图
plt.pie(place_count, labels=movie_name, autopct="%1.2f%%")

# 指定显示的pie是正圆
plt.axis('equal')

# 设置图例和标题
plt.legend(loc="best")
plt.title("排片占比情况")

plt.show()

扇形图优化的手段添加阴影，分离特定数据等：

import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 替换sans_serif字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 解决坐标轴负数的负号显示问题

plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=100)
movie_name = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴','降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
place_count = [60605,54546,45819,28243,13270,9945,7679,6799,6101,4621,20105]

# 绘制扇形图，添加阴影效果,并让占比最大的雷神3分离
explode = [0.1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
res = plt.pie(place_count, labels=movie_name, explode=explode, autopct="%1.2f%%", shadow=True)
patches, texts, autotexts = res
print(patches)  # 表示每个扇形的对象
print(texts)  # 每个文本对象
print(autotexts)  # 每个百分比对象

# 指定显示的pie是正圆
plt.axis('equal')

# 设置图例和标题
plt.legend(loc="best")
plt.title("排片占比情况")

plt.show()

打印的扇形图返回值：

优化后的扇形图：

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