• 中文字体设置
# 字体设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

1、基本使用

Matplotlib:是一个Python的2D绘图库，通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成折线图，直方图，条形图，饼状图，散点图等。
plot是一个画图的函数，他的参数:plot([x],y,[fmt],data=None,**kwargs)

1.1、线条样式 & 颜色

（1）点线形式

字符 类型 字符 类型
‘-’ 实线 ‘–’ 虚线
‘-.’ 虚点线 ‘:’ 点线
‘.’ 点 ‘,’ 像素点
‘o’ 圆点 ‘v’ 下三角点
‘^’ 上三角点 ‘<’ 左三角点
‘>’ 右三角点 ‘1’ 下三叉点
‘2’ 上三叉点 ‘3’ 左三叉点
‘4’ 右三叉点 ‘s’ 正方点
‘p’ 五角点 ‘*’ 星形点
‘h’ 六边形点1 ‘H’ 六边形点2
‘+’ 加号点 ‘x’ 乘号点
‘D’ 实心菱形点 ‘d’ 瘦菱形点
‘_’ 横线点

（2）线条颜色

字符 颜色
‘b’ 蓝色，blue
‘g’ 绿色，green
‘r’ 红色，red
‘c’ 青色，cyan
‘m’ 品红，magenta
‘y’ 黄色，yellow
‘k’ 黑色，black
‘w’ 白色，white
  • 范例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 原始线图
plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)])# 点线图
plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)],"*")# 线条颜色
plt.plot([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],'r') #将颜色线条设置成红色
  • 运行结果

1.2、轴&标题

1、设置图标题:plt.title
2、设置轴标题:plt.xlabel & plt.ylabel  -  标题名称
3、设置轴刻度:plt.xticks & plt.yticks  -  刻度长度,刻度标题
  • 范例
x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')# 设置图标题
plt.title("sin函数")# 设置轴标题
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")# 设置轴刻度
plt.xticks(range(10),["第%d天"%x for x in range(1,10)])
plt.yticks(range(10),["第%d天"%x for x in range(1,10)])# 加载字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
  • 运行结果

1.3、marker设置

marker:关键点重点标记
  • 范例
x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')# 重点标记
plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10)
  • 运行结果

1.4、注释文本

annotate:注释文本
  • 范例
x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')# 重点标记
plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10)# 注释文本设置
plt.annotate('local max', xy=(5, 5), xytext=(10,15),
arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),
)
  • 运行结果

1.5、设置图形样式

plt.figure:调整图片的大小和像素`num`:图的编号，`figsize`:单位是英寸，`dpi`:每英寸的像素点，`facecolor`:图片背景颜色，`edgecolor`:边框颜色，`frameon`:是否绘制画板。
  • 范例
x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
# 设置图形样式
plt.figure(figsize=(20,10),dpi=80)
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
  • 运行结果

2、条形图

  • 应用场景
1. 数量统计。
2. 频率统计。
  • 相关参数
barh:条形图
1. `x`:一个数组或者列表，代表需要绘制的条形图的x轴的坐标点。
2. `height`:一个数组或者列表，代表需要绘制的条形图y轴的坐标点。
3. `width`:每一个条形图的宽度，默认是0.8的宽度。
4. `bottom`:`y`轴的基线，默认是0，也就是距离底部为0.
5. `align`:对齐方式，默认是`center`，也就是跟指定的`x`坐标居中对齐，还有为`edge`，靠边对齐，具体靠右边还是靠左边，看`width`的正负。
6. `color`:条形图的颜色。

2.1、横向条形图

  • 范例
movies = {"流浪地球":40.78,"飞驰人生":15.77,"疯狂的外星人":20.83,"新喜剧之王":6.10,"廉政风云":1.10,"神探蒲松龄":1.49,"小猪佩奇过大年":1.22,"熊出没·原始时代":6.71
}
plt.barh(np.arange(len(movies)),list(movies.values()))
plt.yticks(np.arange(len(movies)),list(movies.keys()),fontproperties=font)
plt.grid()
  • 运行结果

2.2、分组条形图

  • 范例
movies = {"流浪地球":[2.01,4.59,7.99,11.83,16],"飞驰人生":[3.19,5.08,6.73,8.10,9.35],"疯狂的外星人":[4.07,6.92,9.30,11.29,13.03],"新喜剧之王":[2.72,3.79,4.45,4.83,5.11],"廉政风云":[0.56,0.74,0.83,0.88,0.92],"神探蒲松龄":[0.66,0.95,1.10,1.17,1.23],"小猪佩奇过大年":[0.58,0.81,0.94,1.01,1.07],"熊出没·原始时代":[1.13,1.96,2.73,3.42,4.05]
}
plt.figure(figsize=(20,8))
width = 0.75
bin_width = width/5
movie_pd = pd.DataFrame(movies)
ind = np.arange(0,len(movies))# 第一种方案
for index in movie_pd.index:day_tickets = movie_pd.iloc[index]xs = ind-(bin_width*(2-index))plt.bar(xs,day_tickets,width=bin_width,label="第%d天"%(index+1))for ticket,x in zip(day_tickets,xs):plt.annotate(ticket,xy=(x,ticket),xytext=(x-0.1,ticket+0.1))# 设置图例
plt.ylabel("单位:亿")
plt.title("春节前5天电影票房记录")
# 设置x轴的坐标
plt.xticks(ind,movie_pd.columns)
plt.xlim
plt.grid(True)
plt.show()
  • 运行结果

2.3、堆叠条形图

  • 范例
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
groupNames = ('G1','G2','G3','G4','G5')
xs = np.arange(len(menMeans))
plt.bar(xs,menMeans)
plt.bar(xs,womenMeans,bottom=menMeans)
plt.xticks(xs,groupNames)
plt.show()
  • 运行结果

3、直方图

plt.hist:直方图
1. x:数组或者可以循环的序列;
2. bins:数字或者序列（数组/列表等）;
3. range:元组或者None，如果为元组，那么指定`x`划分区间的最大值和最小值;
4. density:默认是`False`，如果等于`True`，那么将会使用频率分布直方图;
5. cumulative:如果这个和`density`都等于`True`，那么返回值的第一个参数会不断的累加，最终等于`1`。
  • 应用场景
1. 显示各组数据数量分布的情况。
2. 用于观察异常或孤立数据。
3. 抽取的样本数量过小，将会产生较大误差，可信度低，也就失去了统计的意义。因此，样本数不应少于50个。

3.1、直方图

  • 范例
durations = [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]
plt.figure(figsize=(15,5))
nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k')
plt.xticks(bins,bins)
for num,bin in zip(nums,bins):plt.annotate(num,xy=(bin,num),xytext=(bin+1.5,num+0.5))
plt.show()
  • 运行结果

3.2、频率直方图

density:频率直方分布图
  • 范例
nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k',density=True,cumulative=True)
plt.xticks(bins,bins)
for num,bin in zip(nums,bins):plt.annotate("%.4f"%num,xy=(bin,num),xytext=(bin+0.2,num+0.0005))
  • 运行结果

3.3、直方图

cumulative参数:nums的总和为1
  • 范例
plt.figure(figsize=(15,5))
nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k',density=True,cumulative=True)
plt.xticks(bins,bins)
for num,bin in zip(nums,bins):plt.annotate("%.4f"%num,xy=(bin,num),xytext=(bin+0.2,num+0.0005))
  • 运行结果

4、散点图

plt.scatter:散点图绘制：1. x,y:分别是x轴和y轴的数据集。两者的数据长度必须一致。2. s:点的尺寸。3. c:点的颜色。4. marker:标记点，默认是圆点，也可以换成其他的。
  • 范例
plt.scatter(x =data_month_sum["sumprice"]     #传入X变量数据,y=data_month_sum["Quantity"]     #传入Y变量数据,marker='*'     #点的形状,s=10           #点的大小,c='r'          #点的颜色)         plt.show()
  • 运行结果

5、饼图

饼图:一个划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述量、频率或百分比之间的相对关系的。

在matplotlib中，可以通过plt.pie来实现，其中的参数如下：

  1. x：饼图的比例序列。
  2. labe
  3. ls：饼图上每个分块的名称文字。
  4. explode：设置某几个分块是否要分离饼图。
  5. autopct：设置比例文字的展示方式。比如保留几个小数等。
  6. shadow：是否显示阴影。
  7. textprops：文本的属性（颜色，大小等）。
  • 范例
plt.figure(figsize=(8,8),dpi=100,facecolor='white')plt.pie(x = StockCode.values,                  #数据传入radius=1.5,                            #半径autopct='%.2f%%'                       #百分比显示,pctdistance=0.6,                      #百分比距离圆心比例labels=StockCode.index,                #标签labeldistance=1.1,                     #标签距离圆心比例wedgeprops ={'linewidth':1.5,'edgecolor':'green'}, #边框的线宽和颜色textprops={'fontsize':10,'color':'blue'})  #文本字体大小和颜色
plt.title('商品销量占比',pad=100)              #设置标题及距离坐标轴的位置
plt.show()
  • 运行结果

6、箱线图

箱图的绘制方法是::1、先找出一组数据的上限值、下限值、中位数（Q2）和下四分位数（Q1）以及上四分位数（Q3）:2、然后连接两个四分位数画出箱子:3、再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。  中位数:把数据按照从小到大的顺序排序，然后最中间的那个值为中位数，如果数据的个数为偶数，那么就是最中间的两个数的平均数为中位数。
上下四分位数:同样把数据排好序后，把数据等分为4份。出现在`25%`位置的叫做下四分位数，出现在`75%`位置上的数叫做上四分位数。但是四分位数位置的确定方法不是固定的，有几种算法，每种方法得到的结果会有一定差异，但差异不会很大。上下限的计算规则是：
IQR=Q3-Q1
上限=Q3+1.5IQR
下限=Q1-1.5IQR

在matplotlib中有plt.boxplot来绘制箱线图，这个方法的相关参数如下：

  1. x：需要绘制的箱线图的数据。
  2. notch：是否展示置信区间，默认是False。如果设置为True，那么就会在盒子上展示一个缺口。
  3. sym：代表异常点的符号表示，默认是小圆点。
  4. vert：是否是垂直的，默认是True，如果设置为False那么将水平方向展示。
  5. whis：上下限的系数，默认是1.5，也就是上限是Q3+1.5IQR，可以改成其他的。也可以为一个序列，如果是序列，那么序列中的两个值分别代表的就是下限和上限的值，而不是再需要通过IQR来计算。
  6. positions：设置每个盒子的位置。
  7. widths：设置每个盒子的宽度。
  8. labels：每个盒子的label。
  9. meanline和showmeans：如果这两个都为True，那么将会绘制平均值的的线条。
  • 范例
#箱线图 - 主要观察数据是否有异常（离群点）
#箱须-75%和25%的分位数+/-1.5倍分位差
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100)#是否填充箱体颜色，是否展示均值，是否展示异常值，箱体设置，异常值设置，均值设置，中位数设置
plt.boxplot(x=UnitPrice                               #传入数据,patch_artist=True                                #是否填充箱体颜色,showmeans=True                                   #是否展示均值,showfliers=True                                  #是否展示异常值,boxprops={'color':'black','facecolor':'white'}    #箱体设置,flierprops={'marker':'o','markersize':4,'markerfacecolor':'red'} #异常值设置,meanprops={'marker':'o','markersize':6,'markerfacecolor':'indianred'} #均值设置,medianprops={'linestyle':'--','color':'blue'}   #中位数设置)
plt.show()
  • 运行结果

7、雷达图

雷达图:又被叫做蜘蛛网图，适用于显示三个或更多的维度的变量的强弱情况

plt.polar来绘制雷达图，x轴的坐标点应该为弧度（2*PI=360°）

  • 范例
import numpy as np
properties = ['输出','KDA','发育','团战','生存']
values = [40,91,44,90,95,40]
theta = np.linspace(0,np.pi*2,6)
plt.polar(theta,values)
plt.xticks(theta,properties)
plt.fill(theta,values)
  • 运行结果

  • 注意事项
  1. 因为polar并不会完成线条的闭合绘制，所以我们在绘制的时候需要在theta中和values中在最后多重复添加第0个位置的值，然后在绘制的时候就可以和第1个点进行闭合了。
  2. polar只是绘制线条，所以如果想要把里面进行颜色填充，那么需要调用fill函数来实现。
  3. polar默认的圆圈的坐标是角度，如果我们想要改成文字显示，那么可以通过xticks来设置。

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