使用matplotlib绘制简单图表第二课

一、绘制堆积面积图

1.使用 stackplot()绘制堆积面积图

使用pyplot的stackplot0函数可以快速绘制堆积面积图，stackplot(0 函数的语法格式如下所示:

stackplot(x, y, labels=() ，basel ine=' zero', data=None, *args, ** kwargs)

该函数常用参数的含义如下。
x:表示x轴的数据，可以是一维数组。
y:表示y轴的数据，可以是二维数组或一维数组序列。
labels:表示每组折线及填充区域的标签。
baseline :表示计算基线的方法，包括’zero’、‘sym’、 ‘wiggle’ 和’weighted_ wiggle’。中，'zero’表示恒定零基线，即简单的堆积图; ‘sym’ 表示对称于零基线; ‘wiggle’ 表示最小化平方斜率的总和; 'weighted wiggle’ 表示执行相同的操作，但权重用于说明每层的大小。
例如，使用stackplot()函数绘制由3条折线及下方填充区域堆叠的堆积面积图，代码如下。

In [12] :
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.arange (6)
y1 = np.array([1,4,3,5,6,7])
y2 = np.array([1,3, 4,2, 7,6])
y3 = np.array([3,4,3,6,5,5])
#绘制堆积面积图
plt.stackplot(x, y1, y2, y3)
plt.show()

二、绘制直方图

1、使用hist()绘制直方图

使用pyplot的hist(函数可以快速绘制直方图，histO 函数的语法格式如下所示:

hist (X，bins=None, range=None， density=None， we ights-None，
cumulative=False，bottom=None， hi sttype='bar', align= 'mid'，
orientation= 'vertical '，rwidth=None， log=False， label=None ，
stacked=False，normed=None, *，data=None，* kwargs )

该函数常用参数的含义如下。

x:表示x轴的数据，可以为单个数组或多个数组的序列。
bins:表示矩形条的个数，默认为10。
range : 表示数据的范围。若没有提供range参数的值，则数据范围为(x.min()， x.max()。
cumulative :表示是否计算累计频数或频率。
hstpe:表示直方图的类型，支持bar. basacked、stp’、sptllel 四种取值，其中 ‘bar’ 为默认值，代表传统的直方图; barstacked代表堆积直方图;‘step’代表未填充的线条直方图; ‘efilled代表填充的线条直方图。
align: 表示矩形条边界的对齐方式，可设置为"eft’、‘mid’ 或’right’, 默认为’mid’。 . orientation :表示矩形条的摆放方式，默认为’vertical’, 即垂直方向。
rwidth:表示矩形条宽度的百分比，默认为0。若histtype 的值为’step’ 或’stepf filled’，则直接忽略rwidth参数的值。
stacked:表示是否将多个矩形条以堆积形式摆放。
例如，绘制一个具有8个矩形条填充的线条直方图，代码如下。

In [14] :
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#准备50个随机测试数据
scores一 np. random. randint(0, 100，50)
#绘制直方图
plt.hist (scores, bins=8, histtype= ' stepfilled')
plt. show ()

三、绘制饼图或圆环图

（1）使用 pie()绘制饼图或圆环图

使用pyplot的pie0函数可以快速地绘制饼图或圆环图，pie(函数的语法格式如下所示:

pie(x, explode=None, labels=None, autopct=None,
pctdistance=0.6，shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None,
radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None,
center=(0，0)，frame=False, rotatelabels=False, *，data=None)

该函数常用参数的含义如下。
x:表示扇形或楔形的数据。
explode:表示扇形或楔形离开圆心的距离。
labels:表示扇形或楔形对应的标签文本。
autopct:表示控制扇形或楔形的数值显示的字符串，可通过格式字符串指定小数点后的位数.
pctdistance:表示扇形或楔形对应的数值标签距离圆心的比例，默认为0.6。
shadow:表示是否显示阴影。
ldiaic:表示标签文本的绘制位置(相对于半径的比例)，默认为1.1。 startangle :表示起始绘制角度，默认从x轴的正方向逆时针绘制。
radius :表示扇形或楔形的半径。
wedgeprops:表示控制扇形或楔形属性的字典。例如，通过wedgeprops = {‘width’: 0.7}将楔形的宽度设为0.7。
textprops :表示控制图表中文本属性的字典。
center :表示图表的中心点位置，默认为(0,0)。
frame:表示是否显示图框。
例如，使用pie0函数绘制一个饼图，代码如下。

In [16] :
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data= np.array([20，50，10， 15， 30， 55] )
pie_ labels = np.array(['A', 'B'，'C', 'D'，'E', 'F'])
#绘制饼图: 半径为0.5，数值保留1位小数
plt.pie (data, radius=1.5, labels=pie labels, autopct='%3.1f%%')
plt. show()

四、绘制散点图或气泡图

(1)使用scatter()绘制散点图或气泡图
该函数常用参数的含义如下。
x,y:表示数据点的位置
s:表示数据点的大小。
c:表示数据点的颜色。
marker:表示数据点的样式，默认为圆形。
cmap:示数据点的颜色映射表,仅当参数c为浮点数组时才使用.
norm :表示数据亮度,可以取值为0~1
vmin. vmax :表示亮度的最小值和最大值。若传入了 norm 参数，则忽略 vmin和vmax参数。
alpha:表示透明度,可以取值为0~1。
linewidths:表示数据点边缘的宽度。
edgecolors:表示数据点边缘的颜色。

五、绘制箱形图

(1)使用boxplot()绘制箱形图
该函数常用参数的含义如下:
x:绘制箱形图的数据。
sym: 表示异常值对应的符号，默认为空心圆圈。
vert :表示是否将箱形图垂直摆放，默认为垂直摆放。
whis: 表示箱形图上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差。 positions :表示箱体的位置。
widths :表示箱体的宽度，默认为0.5。
patch_ artist :表示是否填充箱体的颜色，默认不填充。
meanline :是否用横跨箱体的线条标出中位数，默认不使用。
showcaps :表示是否显示箱体顶部和底部的横线，默认显示。
showbox :表示是否显示箱形图的箱体，默认显示。
showfliers :表示是否显示异常值，默认显示。
labels:表示箱形图的标签。
boxprops:表示控制箱体属性的字典。
使用boxplot0函数绘制一个箱形图，代码如下。

In [22] :
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np. random. randn (100)
#绘制箱形图:显示中位数的线条，箱体宽度为0.3， 填充箱体颜色， 不显示异常值
plt.boxplot (data, meanline=True, widths=0.3, patch_ artist-True,
showfliers=False)
plt. show ()

六、绘制雷达图

(1)使用polar()绘制雷达图
使用pyplot的polar()函数可以快速绘制雷达图，polar()函数的语法格式如下所示：

polar(theta,r,**kwargs)

该函数常用参数的含义如下:
theta:表示每个数据点所在射线与极径的夹角。
r:表示每个数据点到原点的距离。

七、绘制误差棒图

使用 errorbar()绘制误差棒图
使用pyplot的errorbar()函数可以快速绘制误差棒图，errorbar)函数的语法格式如下所示:

errorbar (x, y，yerr=None, xerr=None, fmt=' "，ecolor=None ,elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, x1o1 ims=False, xuplims=False， errorevery=1,capthick=None, * ，data=None, **kwargs)

该函数常用参数的含义如下。
x,y:表示数据点的位置。
xerr，yerr:表示数据的误差范围。
fmt:表示数据点的标记样式和数据点之间连接线的样式。.ecolor:表示误差棒的线条颜色。
elinewidth :表示误差棒的线条宽度。
capsize :表示误差棒边界横杆的大小。
capthick :表示误差棒边界横杆的厚度。