matplotlib 几种常用的图表使用方法总结

matplotlib常用图表

导包

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']

准备数据

df = pd.DataFrame(index=range(2010,2020),data=np.random.randint(100,500,(10,6)),columns=[i for i in 'abcdef'])
df = df.cumsum()

折线图

plt.figure(figsize=(20,15))    # 创建画布，定义画布的大小  宽20，高15# plt.plot(df)    # 传入DataFrame ,直接输出所有
ax=plt.plot(df.index,df['a'],'r:o',label='a')

第一个参数是x坐标，第二个参数是y坐标，第三个参数是线条的样式
- 线条样式由颜色，样式，标记点样式组成
- 线条颜色可选： r/g/b/c/m/y/k/w
- 线条样式可选 -/–/ : /-. 分别代表实线、虚线、点线、点划线
- 标记点样式可选 ./,/o/v/^/s/*/D/d/x/</>/h/H/1/2/3/4/_/|
- 线型除通过上述方法外，还可以通过关键字参数设置 linestyle或ls=’’，样式选项与上述一致
- 可以通过关键字参数设置标记点样式 marker=’’
- 线条颜色也可通过关键字参数设置 color或c=’’
- label 是设置此折现图的图例标签
- alpha 设置透明度

plt.plot(df.index,df['b'],'g-.*',label='b',markersize='9')
# 在同一个代码行中，会默认将图形绘制在同一画布上
plt.plot(df.index,df['c'],'c--d',label='c',markersize='9')
# markersize 设置标记点大小# 显示图例标签
plt.legend()
# 设置x轴坐标轴显示
plt.xticks(range(2010,2020),['{}年'.format(i) for i in range(2010,2020)],fontproperties='stkaiti',fontsize=15,rotation=45)
# 如果坐标轴上的刻度是字符串类型，只能通过第二个位置参数或者labels=[] 关键字参数
# fontproperties可以设置字体，fontsize设置字体大小
# rotation 设置旋转角度
# 设置x轴的标签
plt.xlabel('年份',fontproperties='stkaiti',fontsize=20)  # 设置y轴刻度的显示范围
plt.ylim(100,3500)                             # 设置标题
plt.title('这是标题',fontproperties='simhei',fontsize=50)# 设置网格
plt.grid(ls='--')# 注释箭头，s注释文字，xy箭头位置。xytext注释位置，arrowprops箭头类型
plt.annotate(s='哈哈哈',xy=(2011,1000),xytext=(2012,1200),fontproperties='simhei',fontsize=20,arrowprops=dict(arrowstyle='->'))# 注释箭头
plt.annotate(s='嘿嘿黑',xy=(2015,1900),xytext=(200,200),textcoords='offset points',             fontproperties='simhei',fontsize=20,arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
# 如果指定textcoords='offset points'，xytext是像素增量
# 显示图形
plt.show()

柱状图

plt.figure(figsize=(20,16))                            # 设置画布大小
plt.bar(df1.index,height=df1,width=0.5,color='r',label='e')
# 柱状图绘制 第一位置参数是x坐标位置序列，第二个位置参数是y坐标位置序列，
# width关键字参数是柱状图的宽度,color关键字参数是设置颜色，
# hatch是设置填充图案，样式与折线图的标记点样式一致
plt.plot(df.index,df['b'],'g--o')
# 可以在画布上加其他图形
for i,j in zip(df.index,df['b']):plt.annotate(j,xy=(i,j),xytext=(-15,10),textcoords='offset points',color='g')
for i,j in zip(df1.index,df1):
# 循环给每个柱状设置数值，适用于所有图形
# 方法1
#     plt.text(i-0.1,j+10,'{}'.format(j))                                             # 方法2  plt.annotate(j,xy=(i,j),xytext=(-15,10),textcoords='offset points',color='r',arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
# 图例
plt.legend(loc='upper left',title='图例')
plt.xticks(range(2010,2020),['{}年'.format(i) for i in range(2010,2020)],fontproperties='stkaiti',fontsize=20,rotation=45)
plt.xlabel('x坐标轴',fontproperties='simhei',fontsize=40)
plt.ylabel('y坐标轴',fontproperties='simhei',fontsize=40)
plt.grid(linestyle=':')
plt.show()

饼图

plt.figure(figsize=(20,16))
plt.pie(df['f'],labels=df.index,autopct='%.1f%%',colors=['r','g','b','c','m','y','k'])
# 第一个参数是数据
# labels 是标签列表
# autopct 是个分区的占比   %.1f%%  安百分比显示，保留小数点后一位
# colors 是用到的颜色
plt.title('这是标题',fontsize=40)
plt.xlabel('图名',fontsize=30)
plt.show()

雷达图

plt.figure(figsize=(20,16))angles=list(np.linspace(0,2*np.pi,len(df['f']),endpoint=False))     # 准备极坐标
angles.append(angles[0])                                             # 行程闭环values = list(df['f'])                                               # 准备数据
values.append(values[0])                                             # 数据形成闭环plt.polar(angles,                                                             # 第一个参数是极坐标    values,                                                              # 第二个参数是值'b--D',                                                              # 线条颜色、线性、标记点linewidth=2)                                                         # 线性宽度
plt.thetagrids([i*180/np.pi for i in angles],[f'{i}年' for i in df.index])   # 设置轴线，以及轴线的标签；注意，必须在polar之后设置才有效
plt.fill(angles,values,facecolor='g',alpha=0.6)                                # 填充环形区域
plt.xlabel('这是雷达图',fontdict={'fontsize':30,})for i,j in zip(angles[:-1],values[:-1]):                                      # 给每个交点添加标签plt.annotate(j,xy=(i,j),xytext=(-10,10),textcoords='offset points')       # 第一个参数是s 是标签的内容#　xy 是交点的位置# xytext 是标签的偏移位置
plt.show()

散点图

df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(10,100,(100,3)),columns=['A','B','size'])color = [str(i) for i in range(9)] + [i for i in 'ABCDEF']
df2['colors']=["#"+''.join(random.choices(color,k=6)) for i in range(len(df2))]

plt.figure(figsize=(20,18))
plt.scatter(x=df2['A'],y=df2['B'],marker='o',s=df2['size'],c=df2['colors'])
"""
x:x轴，y:y轴，marker:标记点样式，s:size，c：color
"""
plt.show()

多个图显示在一张

fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=(20,16))
ax[0,0].plot(df.index,df['a'],'r:o',label='a')
ax[0,1].bar(df1.index,df1,width=0.5,color='b',label='e')
ax[1,0].pie(df['c'],labels=df.index,autopct='%.1f%%')
ax[1,1].scatter(x=df2['A'],y=df2['B'],marker='o',s=df2['size'],c=df2['colors'])
plt.show()

三维图

import mpl_toolkits.mplot3dx = np.random.randint(0,40,10)
y = np.random.randint(0,40,10)
z = 80*abs(np.sin(x+y))

plt.figure(figsize=(20,15))
ax = plt.subplot(projection='3d')
ax.bar3d(x,                    # x轴数据y,                    # y 轴数据0,                    # z轴数据 dx=1,                  # x方向宽度dy=1,                  # y方向宽度dz=z,                  # z 方向宽度color='r'              # 颜色)
ax.set_xlabel('x')plt.show()

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