Matplotlib绘制象限图——支持中文、箭头、自定义轴线交点

1. 效果图
2. 原理
- 2.1 绘制象限图步骤
- 2.1 添加文字到图表
3. 源码
参考

这篇博客将介绍如何使用matplotlib绘制象限图，写这篇博客源于博友的提问。
首先pyechart貌似不支持绘制象限图。pyecharts支持的象形柱图demo与想要的效果相差很大。

选择了Matplotlib进行绘制。

1. 效果图

2. 原理

2.1 绘制象限图步骤

设置设置坐标轴的轴线交点（0，0）或者自己可配置，
坐标轴结束增加箭头
绘制散点图
绘制文字
绘制x，y轴标签位置
直接可视化或者保存图片

2.1 添加文字到图表

绘制文本到图表
plt.text(x=x0, y=maxy+3, s=‘数量’, ha=‘left’, va=‘baseline’, fontdict=fontdict) # y轴文字标签显示横的

x：文本x轴坐标，可通过鼠标在图上定位获得合适的值，再生成最佳的图
y：文本y轴坐标
s：文本内容为‘数量’
ha：设置字体的水平位置，可选’center’, ‘right’, ‘left’
va：设置字体的垂直位置，可选’center’, ‘top’, ‘bottom’, ‘baseline’, ‘center_baseline’
fontdict：对字体属性进行个性化设置
size：设置字号
family：设置字体类型,可选’serif’, ‘sans-serif’, ‘cursive’, ‘fantasy’, ‘monospace’
weight：设置字体磅值，可选’light’, ‘normal’, ‘medium’, ‘semibold’, ‘bold’, ‘heavy’, ‘black’

3. 源码

# 绘制象限图
# 设置坐标轴的轴线交点（0，0）或者自己可配置，
# 坐标轴结束增加箭头
# 绘制散点图
# 绘制文字（支持中文）
# 绘制x，y轴标签位置
# 直接可视化或者保存图片import pandas as pd
from pylab import *print(matplotlib.get_backend())
# 设置此行，才可以进行图片保存, 此行与plt.show()互相冲突
# matplotlib.use('Agg')# 绘制教科书中的图，轴线绘制在（x0,y0）
fig, ax = plt.subplots()x0 = 50
y0 = 200
# 转移左和底部线到（x0,y0）的相对位置
ax.spines["left"].set_position(("data", x0))
ax.spines["bottom"].set_position(("data", y0))# 隐藏顶部和右边的脊柱线
ax.spines["top"].set_visible(False)
ax.spines["right"].set_visible(False)data = pd.DataFrame({"zone": ['无锡市', '常州市 ', '镇江市', ' 徐州市', '连云港市', ' 扬州市', ' 盐城市', '淮安市', '南通市 ', ' 泰州市 ', ' 宿迁市 ', ' 南京市'],"占比": [63.22, 75.25, 97.18, 23.97, 51.81, 80.93, 80.12, 67.41, 45.81, 31.75, 99, 76.9],"数量": [400, 403, 116, 318, 450, 361, 165, 408, 208, 208, 436, 344]})# 为后续绘制散点图做准备(计算最大，最小x，y轴的值)
minx = min(data["占比"])
maxx = max(data["占比"])
miny = min(data["数量"])
maxy = max(data["数量"])# 在坐标轴的末端绘制黑色三角箭头( ">k"/"^k")
# 禁用剪辑（clip_on=False）放置从轴上溢出
ax.plot(1, y0, ">k", transform=ax.get_yaxis_transform(), clip_on=False)
ax.plot(x0, 1, "^k", transform=ax.get_xaxis_transform(), clip_on=False)mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 绘制散点图上去
ax.scatter(data["占比"], data["数量"], color="green", marker='o', alpha=0.6)  # 绿色圆形，透明度0.6\# 颜色、是否加粗，字体大小，字体采取默认
fontdict = {'color': 'black','weight': 'bold','size': 12}
plt.xlabel("占比", loc="right", fontdict=fontdict)  # 设置x轴的文字标签
plt.ylabel('数量', loc="top", fontdict=fontdict)  # 设置y轴的文字标签# 添加文字到图表
# - x：文本x轴坐标，可通过鼠标在图上定位获得合适的值，再生成最佳的图
# - y：文本y轴坐标
# - s：文本内容为‘数量’
# - ha：设置字体的水平位置，可选'center', 'right', 'left'
# - va：设置字体的垂直位置，可选'center', 'top', 'bottom', 'baseline', 'center_baseline'
# - fontdict： 对字体属性进行个性化设置
# size：设置字号[添加链接描述](https://blog.csdn.net/two_snails/article/details/106762783)
# family：设置字体类型,可选'serif', 'sans-serif', 'cursive', 'fantasy', 'monospace'
# weight：设置字体磅值，可选'light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black'
# plt.text(x=x0, y=maxy+3, s='数量', ha='left', va='baseline', fontdict=fontdict) # y轴文字标签显示横的# 给每个点添加zone标签
for x, y, zone in zip(data["占比"], data["数量"], data["zone"]):  # zip函数将x,y,zone数据一一对应，配对组合plt.text(x, y + 5, '%s' % zone, ha='center', va='bottom', fontdict={'color': 'blue','weight': 'normal','size': 8})
plt.show()# 保存图片，注意得设置matplotlib.use('Agg')，否则保存的图为空白
# plt.savefig('maps/xxt.jpg')

参考

https://blog.csdn.net/two_snails/article/details/106762783

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2. 原理

2.1 绘制象限图步骤

2.1 添加文字到图表

3. 源码

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