matplotlib 硬核總結：烏森數據可視化系列
一. matplotlib 系列
Matplotlib 是 Python 中最常用的可視化工具之一, 它比較底層，可定製性強、圖表資源豐富。
1.1Matplotlib 三層結構
1）容器層
容器層主要由 Canvas、Figure、Axes 組成。Canvas 是位於最底層的，在繪圖的過程中充當畫板的角色，即放置畫布（Figure）的工具。Figure 是 Canvas 上方的第一層，也是用戶可操作的最低層級，在繪圖過程中充當畫布的角色。Axes 是 Canvas 上方的第二層，在繪圖過程總相當於畫布上的繪圖區的角色。
-
畫板層 Canvas
-
畫布層 Figure（可指定畫布屬性，大小、清晰度等）
-
繪圖區 / 座標系（可指定多區域、座標系顯示，通過 figure、axes 對象）
2）輔助顯示層
輔助顯示層用於增加相關顯示功能、描述。
-
修改 x、y 軸刻度（plt.x/yticks()）
-
添加描述信息（plt.x/ylabel();plt.title()）
-
添加網格（plt.grid()）
3）圖像層
具體描繪的圖像（例如各種常見圖表）。
1.2Matplotlib 繪圖步驟
step 1: 準備數據 step 2: 創建一個畫布（figure）step 3: 在畫布上創建一個或多個繪圖區域（座標系 / 軸，axes）step 4: 繪製圖像（根據不同圖像類別調用不同方法）step 5: 輔助繪製（刻度、圖例等）step 6: 圖像顯示 / 保存
import matplotlib.pyplot as plt
import random
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
if __name__ == '__main__':
# 準備數據
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
# 創建畫布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 創建繪圖區域
ax = plt.subplot(111)
ax.set_xlabel("時間變化")
ax.set_ylabel("溫度變化")
ax.set_title("某城市11點到12點溫度變化")
# 繪製圖像
ax.plot(x, y_shanghai, color='b', linestyle='--', label='上海')
# 輔助繪製：顯示圖例
ax.legend()
# 輔助繪製：準備x、y的刻度以及刻度說明
x_label = ["11點{}分".format(i) for i in x]
ax.set_xticks(x[::5], x_label[::5])
ax.set_yticks(range(0, 40, 5))
# 輔助繪製：添加網格
ax.grid(linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()1.3 其他注意事項
1）繪圖風格
print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')2）顯示問題
Matplotlib 默認情況中文和負號不能正常顯示，可以更改如下配置來解決。
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsematplotlib 顏色、標記、線型：https://blog.csdn.net/qq_41455420/article/details/79733524
matplotlib 座標軸與刻度：https://blog.csdn.net/wuzlun/article/details/80053277
matplotlib 中文文檔：
https://www.matplotlib.org.cn/
二. 多子圖繪製功能
在 matplotlib 下，一個畫布（Figure）對象可以包含多個子圖（Axes），可以使用 subplot() 快速繪製。
2.1subplot 介紹
subplot(numRows, numCols, plotNum)圖表的整個繪圖區域被分成 numRows 行和 numCols 列，plotNum 參數指定創建的 Axes 對象所在的區域。
2.2 subplot 應用舉例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def f(t):
return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)
t1 = np.arange(0, 5, 0.1)
t2 = np.arange(0, 5, 0.02)
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) # 畫布
ax1 = plt.subplot(221) # 兩行兩列中的第一行第一列位置
ax1.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'r--')
ax2 = plt.subplot(222) # 兩行兩列中的第一行第二列位置
ax2.plot(t2, np.cos(2 * np.pi * t2), 'r--')
ax3 = plt.subplot(212) # 兩行一列中的第二行的位置
ax3.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()三. 繪製二維圖表
matplotlib 提供了常見二維圖表的繪製。
3.1 數據分佈
1）直方圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_hist(title, x):
'''
繪製直方圖
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) # 創建一個畫板
# 標題、座標軸設定
plt.title(title, fontsize=22)
plt.xlabel('x', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
plt.ylabel('y', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
# 設置座標軸刻度線
# plt.yticks([1,5,8,15,24], [r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$'])
# 是否顯示網格
ax.grid(False)
# 座標軸的一些屬性設定
# ax.set_aspect('equal') # 座標軸等比例
ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=16, colors='g') # 座標軸刻度格式
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1)) # 座標軸刻度間隔1
ax.yaxis.tick_right() # y軸座標佈局位置
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=16)
# 移動座標軸
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 將bottom即是x座標軸設置到y=0的位置
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 將left即是y座標軸設置到x=0的位置
# 消除邊框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 繪圖
ax.hist(x,
bins=25, # 分段數量
width=0.2, # 寬度
alpha=0.5, # 不透明度
#facecolor='white', # 柱形填充顏色
#hatch='/', # 圖形填充形狀，可選['/', '', '|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*']
#edgecolor='darkblue' # 邊緣顏色
)
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
x = np.random.normal(0,1,1000)
plot_hist('測試圖', x)如果只需要簡單的計算每段區間的樣本數，而並不想畫圖顯示它們，那麼可以直接用 np.histogram()
import numpy as np
x = np.random.normal(0,1,1000)
counts, bin_edges = np.histogram(x, bins=50)
print(counts)2）箱形圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_box(title, data, labels):
'''
繪製箱形圖
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) # 創建一個畫板
# 標題、座標軸設定
plt.title(title, fontsize=22)
plt.ylabel('y', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
# 是否顯示網格
ax.grid(False)
# 座標軸的一些屬性設定
ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=16)
ax.yaxis.tick_right() # y軸座標佈局位置
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=16)
# 消除邊框
ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 繪圖
bplot = ax.boxplot(data,
widths=0.2, # 設置箱體寬度
patch_artist=True, # 箱體是否染色
notch=False, # 中位線處不設置凹陷
medianprops={'linestyle':'--','color':'green','markerfacecolor':'indianred', 'markersize':4}, # 設置均值點的屬性, 如點的形狀、填充色和點的大小
# flierprops={'marker':'o','markerfacecolor':'red', 'markersize':3}, # 設置異常點屬性, 如點的形狀、填充色和點的大小
labels=labels # 標籤
)
colors =["pink", "lightgreen","pink", "lightgreen"]
for i, item in enumerate(bplot["boxes"]):
item.set_facecolor(colors[i])
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
data = [
[1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500],
[1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100],
[1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000],
[800, 1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900]
]
labels =["China","America","Britain","Russia"]
plot_box('測試圖', data, labels)3）小提琴圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_violin(title, data, labels):
'''
繪製小提琴圖
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) # 創建一個畫板
# 標題、座標軸設定
plt.title(title, fontsize=22)
plt.ylabel('y', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
# 是否顯示網格
ax.grid(False)
# 座標軸的一些屬性設定
ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=16)
ax.set_xticks([i+1 for i in range(len(data))])
ax.set_xticklabels([labels[i] for i in range(len(data))])
ax.yaxis.tick_right() # y軸座標佈局位置
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=16)
# 消除邊框
ax.spines['left'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 繪圖
vplot = ax.violinplot(data,
vert=True, # 是否豎直顯示
showmedians=True, # 顯示中位數
showmeans=False # 顯示平均數
)
for item, color in zip(vplot['bodies'], ['cyan', 'red', 'blue', 'green', 'purple']):
item.set(facecolor=color, alpha=0.5)
for item in ['cbars', 'cmaxes', 'cmins', 'cmedians']:
plt.setp(vplot[item], edgecolor='gray', linewidth=1.5)
plt.setp(vplot['cmedians'], edgecolor='black')
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
data = [
[1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2500],
[1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100],
[300, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000],
[800, 1000, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900]
]
labels =["China","America","Britain","Russia"]
plot_violin('測試圖', data, labels)3.2 數據比較
1）柱形圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_bar(title, x, y):
'''
繪製柱形圖
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) # 創建一個畫板
# 標題、座標軸和標籤設定
plt.title(title, fontsize=22)
plt.xlabel('xlabel', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
plt.xlim(-1, 5)
plt.ylabel('ylabel', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
plt.ylim(-2, 30)
# 設置座標軸刻度線
plt.yticks([1,5,8,15,24], [r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$'])
# 是否顯示網格
ax.grid(False)
# 座標軸的一些屬性設定
# ax.set_aspect('equal') # 座標軸等比例
ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=16, colors='g') # 座標軸刻度格式
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1)) # 座標軸刻度間隔1
ax.yaxis.tick_right() # y軸座標佈局位置
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=16)
# 移動座標軸
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 將bottom即是x座標軸設置到y=0的位置
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 將left即是y座標軸設置到x=0的位置
# 消除邊框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 繪圖
&nnbsp; rects = ax.bar(x, y,
width=0.5, # 寬度
alpha=0.5, # 不透明度
#facecolor='white', # 柱形填充顏色
#hatch='/', # 圖形填充形狀，可選['/', '', '|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*']
#edgecolor='darkblue' # 邊緣顏色
)
# 爲柱狀圖添加高度值
for rect in rects:
x = rect.get_x()
height = rect.get_height()
ax.text(x+0.2, 1.01*height, str(height), fontsize=16)
# plt.legend(fontsize=16, loc='upper right') # 標籤設定
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
x = np.arange(1, 5, 1)
y = np.array([15,20,18,25])
plot_bar('測試圖', x, y)2）雷達圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_radar(title, p1, p2):
'''
繪製雷達圖
'''
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax1 = fig.add_subplot(121, polar=True) # 座標軸爲極座標體系
ax2 = fig.add_subplot(122, polar=True)
fig.subplots_adjust(wspace=0.4) # 設置子圖間的間距爲子圖寬度的40%
data1 = np.array([i for i in p1.values()]).astype(int)
data2 = np.array([i for i in p2.values()]).astype(int)
label = np.array([j for j in p1.keys()]) # 提取標籤
angle = np.linspace(0, 2*np.pi, len(data1), endpoint=False) # data裏有幾個數據，就把整圓360°分成幾份
angles = np.concatenate((angle, [angle[0]])) # 增加第一個angle到所有angle裏，以實現閉合
data1 = np.concatenate((data1, [data1[0]])) # 增加第一組數據的第一個值到第一組數據所有的值裏，以實現閉合
data2 = np.concatenate((data2, [data2[0]])) # 增加第二組數據的第一個值到第二組數據所有的值裏，以實現閉合
# 設置第一個座標軸
ax1.set_thetagrids(angles*180/np.pi, label) # 設置網格標籤
ax1.plot(angles,data1,"o-")
ax1.set_theta_zero_location('NW') # 設置極座標0°位置
ax1.set_rlim(0,100) # 設置顯示的極徑範圍
ax1.fill(angles,data1,facecolor='g', alpha=0.2) # 填充顏色
ax1.set_title("甲",fontproperties="SimHei",fontsize=16) # 設置標題
# 設置第二個座標軸
ax2.set_thetagrids(angles*180/np.pi, label) # 設置網格標籤
ax2.plot(angles,data2,"o-")
ax2.set_theta_zero_location('NW') #設置極座標0°位置
ax2.set_rlim(0,100) # 設置顯示的極徑範圍
ax2.fill(angles,data2,facecolor='g', alpha=0.2) # 填充顏色
ax2.set_title("乙",fontproperties="SimHei",fontsize=16) # 設置標題
plt.show()
p1={"編程能力":60,"溝通技能":70,"專業知識":65,"團體協作":75,"工具掌握":80} #創建第一個人的數據
p2={"編程能力":70,"溝通技能":60,"專業知識":75,"團體協作":65,"工具掌握":70} #創建第二個人的數據
plot_radar('測試圖', p1, p2)3）折線圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_line(title, x, y):
'''
繪製折線圖
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) # 創建一個畫板
# 標題、座標軸設定
plt.title(title, fontsize=22)
plt.xlabel('x', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
plt.ylabel('y', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
# 設置座標軸刻度線
# plt.yticks([1,5,8,15,24], [r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$'])
# 是否顯示網格
ax.grid(False)
# 座標軸的一些屬性設定
# ax.set_aspect('equal') # 座標軸等比例
ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=16, colors='g') # 座標軸刻度格式
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(5)) # 座標軸刻度間隔5
ax.yaxis.tick_right() # y軸座標佈局位置
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=16)
# 移動座標軸
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 將bottom即是x座標軸設置到y=0的位置
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 將left即是y座標軸設置到x=0的位置
# 消除邊框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 繪圖
ax.plot(x, y,
linewidth = 3, # 線寬
linestyle=':', # 線的風格(-是實線,:是虛線)
alpha=0.5, # 不透明度
color='black', # 折線顏色
label='a' # 標籤
)
plt.legend(fontsize=16, loc='upper right') # 標籤設定
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
x = np.arange(50)
y = x**2+4
plot_line('測試圖', x, y)3.3 數據關係
1）散點圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_scatter(title, x, y):
'''
繪製散點圖
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) # 創建一個畫板
# 標題、座標軸設定
plt.title(title, fontsize=22)
plt.xlabel('x', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
plt.ylabel('y', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
# 設置座標軸刻度線
# plt.yticks([1,5,8,15,24], [r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$'])
# 是否顯示網格
ax.grid(False)
# 座標軸的一些屬性設定
ax.set_aspect('equal') # 座標軸等比例
ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=16) # 座標軸刻度格式
ax.yaxis.tick_right() # y軸座標佈局位置
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=16)
# 移動座標軸
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 將bottom即是x座標軸設置到y=0的位置
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 將left即是y座標軸設置到x=0的位置
# 消除邊框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 繪圖
ax.scatter(x, y,
alpha =0.8 # 不透明度
)
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
x = np.random.random(100)*10
y = np.random.random(100)*10
plot_scatter('測試圖', x, y)2）氣泡圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_bubble(title, x, y, s):
'''
繪製氣泡圖
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) # 創建一個畫板
# 標題、座標軸和標籤設定
plt.title(title, fontsize=22)
plt.xlabel('x', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
plt.ylabel('y', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
# 設置座標軸刻度線
# plt.yticks([1,5,8,15,24], [r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$'])
# 是否顯示網格
ax.grid(False)
# 座標軸的一些屬性設定
ax.set_aspect('equal') # 座標軸等比例
ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=16) # 座標軸刻度格式
ax.yaxis.tick_right() # y軸座標佈局位置
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=16)
# 移動座標軸
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 將bottom即是x座標軸設置到y=0的位置
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 將left即是y座標軸設置到x=0的位置
# 消除邊框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 繪圖
ax.scatter(x, y,
s=s, # 點的面積
c=np.random.choice(['red','blue'], 100), # 點的顏色
alpha =0.8 # 不透明度
)
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
x = np.random.random(100)*10
y = np.random.random(100)*10
s = np.random.random(100)*300 # 點的面積
plot_bubble('測試圖', x, y, s)3.4 數據成分
1）餅圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_pie(title, sizes, labels, explode):
'''
繪製餅圖
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) # 創建一個畫板
# 標題設定
plt.title(title, fontsize=22)
# 是否顯示網格
ax.grid(False)
# 座標軸的一些屬性設定
ax.set_aspect('equal') # 座標軸等比例
# 繪圖
ax.pie(sizes, # 百分比(list)
autopct='%1.1f%%', # 百分比顯示設置
labels=labels, # (每一塊)餅圖外側顯示的說明文字
startangle=150, # 開始繪製的角度
explode=explode, # (每一塊)離開中心距離
shadow=False # 在餅圖下面畫一個陰影。默認值：False，即不畫陰影
)
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
sizes = [2,5,12,70,2,9]
labels = ['娛樂','育兒','飲食','房貸','交通','其它']
explode = (0,0,0,0.1,0,0)
plot_pie('餅圖示例-某家庭支出', sizes, labels, explode)2）堆積柱形圖
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# print(plt.style.available)
plt.style.use('seaborn-paper')
def plot_stackedbar(title, x, ys):
'''
繪製堆積柱形圖
'''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80) # 創建一個畫板
# 標題、座標軸設定
plt.title(title, fontsize=22)
plt.xlabel('xlabel', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
plt.ylabel('ylabel', fontsize=16, fontfamily='sans-serif',fontstyle='italic')
# 是否顯示網格
ax.grid(False)
# 座標軸的一些屬性設定
# ax.set_aspect('equal') # 座標軸等比例
ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=16, colors='g') # 座標軸刻度格式
ax.yaxis.tick_right() # y軸座標佈局位置
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=16)
# 消除邊框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
t = 0
for y, c, label in zip(ys, ['r', 'g', 'c'], ['label1', 'label2', 'label3']):
plt.bar(x, y, width=0.2, bottom=t, color=c, label=label)
t += y
plt.legend(fontsize=16, loc='upper right') # 標籤設定
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
x = np.linspace(0, 5, 20)
y1 = np.random.randint(50, 100, 20)
y2 = np.random.randint(50, 100, 20)
y3 = np.random.randint(50, 100, 20)
plot_stackedbar('測試圖', x, [y1,y2,y3])50 張 matplotlib 圖表：
https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/
四. 繪製三維圖表
matplotlib 繪製三維圖表主要通過 mplot3d 模塊實現，但由於三維圖表實際上是在二維畫布上展示，因此同樣需要載入 pyplot 模塊。
matplotlib 繪製三維圖表主要通過 mplot3d 模塊實現，但由於三維圖表實際上是在二維畫布上展示，因此同樣需要載入 pyplot 模塊。
1）三維空間中的點
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
def plot_scatter_3d(title, x, y, z):
'''
繪製3D散點圖
'''
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) # 創建一個畫板
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(xs=x,
ys=y,
zs=z,
c='r', # 顏色
marker='o', # 點的標記
label='positive' # 標籤
)
# 設置座標軸顯示以及旋轉角度
ax.set_xlabel('x', fontsize=16)
ax.set_ylabel('y', fontsize=16)
ax.set_zlabel('z', fontsize=16)
ax.view_init(elev=10, azim=235)
plt.title(title, fontsize=22)
plt.grid(False) # 是否顯示網格
ax.set_aspect('equal') # 座標軸間比例一致
ax.legend(loc='upper left', fontsize=16)
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
x = (40 - 15) * np.random.rand(100) + 15
y = (25 - 5) * np.random.rand(100) - 5
z = (15 - 4) * np.random.rand(100) + 4
plot_scatter_3d('測試圖', x, y, z)2）三維空間中的線
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
def plot_line_3d(title, x, y, z):
'''
繪製3D折線圖
'''
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) # 創建一個畫板
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(xs=x,
ys=y,
zs=z,
c='r', # 顏色
label='parametric curve' # 標籤
)
# 設置座標軸顯示以及旋轉角度
ax.set_xlabel('x', fontsize=16)
ax.set_ylabel('y', fontsize=16)
ax.set_zlabel('z', fontsize=16)
ax.view_init(elev=10, azim=235)
plt.title(title, fontsize=22)
plt.grid(False) # 是否顯示網格
ax.set_aspect('equal') # 座標軸間比例一致
ax.legend(loc='upper left', fontsize=16)
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = np.linspace(-2, 2, 100) ** 2 + 1
x = r * np.sin(np.linspace(-8 * np.pi, 8 * np.pi, 100)) # [-5,5]
y = r * np.cos(np.linspace(-8 * np.pi, 8 * np.pi, 100)) # [-5,5]
plot_line_3d('測試圖', x, y, z)3）三維空間中的面
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
def plot_surface_3d(title, x, y, z):
'''
繪製3D曲面圖
'''
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) # 創建一個畫板
nbsp; ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(X=x,
Y=y,
Z=z
)
# 設置座標軸顯示以及旋轉角度
ax.set_xlabel('x', fontsize=16)
ax.set_ylabel('y', fontsize=16)
ax.set_zlabel('z', fontsize=16)
ax.view_init(elev=10, azim=235)
plt.title(title, fontsize=22)
plt.grid(False) # 是否顯示網格
ax.set_aspect('equal') # 座標軸間比例一致
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
# 生成[-5,5]間隔0.25的數列，間隔越小，曲面越平滑
x = np.arange(-5, 5, 0.25)
y = np.arange(-5, 5, 0.25)
# 格點矩陣,原來的x行向量向下複製len(y)次，形成len(y)*len(x)的矩陣，即爲新的x矩陣；
# 原來的y列向量向右複製len(x)次，形成len(y)*len(x)的矩陣，即爲新的y矩陣；新的x矩陣和新的y矩陣shape相同
x, y = np.meshgrid(x,y)
r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
z = np.sin(r)
plot_surface_3d('測試圖', x, y, z)4）三維空間中的體
#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection, Line3DCollection
# 正常顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常顯示負號
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
def plot_body_3d(title, verts, faces):
'''
繪製3D實體圖
'''
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) # 創建一個畫板
ax = Axes3D(fig)
# 獲得每個面的頂點
poly3d = [[verts[vert_id] for vert_id in face] for face in faces]
# 繪製頂點
x, y, z = zip(*verts)
ax.scatter(x, y, z)
# 繪製多邊形面
ax.add_collection3d(Poly3DCollection(poly3d, facecolors='w', linewidths=1, alpha=0.3))
# 繪製多邊形的邊
ax.add_collection3d(Line3DCollection(poly3d, colors='k', linewidths=0.5, linestyles=':'))
# 設置座標軸顯示以及旋轉角度
ax.set_xlabel('x', fontsize=16)
ax.set_ylabel('y', fontsize=16)
ax.set_zlabel('z', fontsize=16)
ax.view_init(elev=10, azim=235)
plt.title(title, fontsize=22)
plt.grid(False) # 是否顯示網格
ax.set_aspect('equal') # 座標軸間比例一致
# plt.savefig("./"+title+".png") # 保存圖片
plt.show()
# 六面體頂點和麪
verts = [(0, 0, 0), (0, 1, 0), (1, 1, 0), (1, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 1), (1, 1, 1), (1, 0, 1)]
faces = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [0, 1, 5, 4], [1, 2, 6, 5], [2, 3, 7, 6], [0, 3, 7, 4]]
# 四面體頂點和麪
# verts = [(0, 0, 0), (1, 0, 0), (1, 1, 0), (1, 0, 1)]
# faces = [[0, 1, 2], [0, 1, 3], [0, 2, 3], [1, 2, 3]]
plot_body_3d('測試圖', verts, faces)五. 高級封裝
seaborn 是對 matplotlib 更高級的 API 封裝，讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib 的方法，從而使得作圖更加容易。
5.1 分佈圖
1）核密度估計圖
單變量核密度估計圖：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
mean, cov = [0, 2], [(1, .5), (.5, 1)]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=50).T
sns.kdeplot(x,
shade=True,
shade_lowest=False)
plt.show()代碼片段：可切換語言，無法單獨設置文字格式
雙變量核密度估計圖：
import imp
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
d = pd.DataFrame(iris.data, columns=["sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width"])
d["species"] = iris.target
d.loc[d["species"]==0, "species"] = "setosa" # 把類別這一列數值爲0的替換爲setosa
d.loc[d["species"]==1, "species"] = "versicolor" # 把類別這一列數值爲1的替換爲versicolor
d.loc[d["species"]==2, "species"] = "virginica" # 把類別這一列數值爲2的替換爲virginica
sns.kdeplot(d.sepal_length[d.species=="setosa"],
d.sepal_width[d.species=="setosa"],
cmap="Reds",
shade=True,
shade_lowest=False)
sns.kdeplot(d.sepal_length[d.species=="versicolor"],
d.sepal_width[d.species=="versicolor"],
cmap="Blues",
shade=True,
shade_lowest=False)
plt.show()2）聯合分佈圖
聯合概率分佈簡稱聯合分佈，是兩個及以上隨機變量組成的隨機向量的概率分佈。
import imp
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
d = pd.DataFrame(iris.data, columns=["sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width"])
d["species"] = iris.target
d.loc[d["species"]==0, "species"] = "setosa" # 把類別這一列數值爲0的替換爲setosa
d.loc[d["species"]==1, "species"] = "versicolor" # 把類別這一列數值爲1的替換爲versicolor
d.loc[d["species"]==2, "species"] = "virginica" # 把類別這一列數值爲2的替換爲virginica
sns.jointplot(d.sepal_length,
d.sepal_width,
data=d,
kind='kde', # scatter|reg|resid|kde|hex
dropna=True)
plt.show()3）變量關係組圖
變量關係組圖非常有用，人們經常用它來查看多個變量之間的聯繫。
import imp
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
d = pd.DataFrame(iris.data, columns=["sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width"])
d["species"] = iris.target
d.loc[d["species"]==0, "species"] = "setosa" # 把類別這一列數值爲0的替換爲setosa
d.loc[d["species"]==1, "species"] = "versicolor" # 把類別這一列數值爲1的替換爲versicolor
d.loc[d["species"]==2, "species"] = "virginica" # 把類別這一列數值爲2的替換爲virginica
sns.pairplot(d, hue="species")
plt.show()seaborn 分佈數據可視化：
https://blog.csdn.net/qq_42554007/article/details/82625118
5.2 迴歸圖
簡單線性迴歸的模型非常容易擬合。
import imp
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
d = pd.DataFrame(iris.data, columns=["sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width"])
d["species"] = iris.target
d.loc[d["species"]==0, "species"] = "setosa" # 把類別這一列數值爲0的替換爲setosa
d.loc[d["species"]==1, "species"] = "versicolor" # 把類別這一列數值爲1的替換爲versicolor
d.loc[d["species"]==2, "species"] = "virginica" # 把類別這一列數值爲2的替換爲virginica
sns.lmplot(x="sepal_length",
y="sepal_width",
data=d[d.species == "setosa"])
plt.show()多項式迴歸模型可以擬合數據集中的一些簡單的非線性趨勢。
import imp
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
d = pd.DataFrame(iris.data, columns=["sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width"])
d["species"] = iris.target
d.loc[d["species"]==0, "species"] = "setosa" # 把類別這一列數值爲0的替換爲setosa
d.loc[d["species"]==1, "species"] = "versicolor" # 把類別這一列數值爲1的替換爲versicolor
d.loc[d["species"]==2, "species"] = "virginica" # 把類別這一列數值爲2的替換爲virginica
sns.lmplot(x="sepal_length",
y="sepal_width",
hue="species",
data=d,
order=2, # 二階多項式
ci=None,
scatter_kws={"s": 80})
plt.show()5.3 矩陣圖
1）熱圖
import imp
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
d = pd.DataFrame(iris.data, columns=["sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width"])
d["species"] = iris.target
d.loc[d["species"]==0, "species"] = "setosa" # 把類別這一列數值爲0的替換爲setosa
d.loc[d["species"]==1, "species"] = "versicolor" # 把類別這一列數值爲1的替換爲versicolor
d.loc[d["species"]==2, "species"] = "virginica" # 把類別這一列數值爲2的替換爲virginica
sns.heatmap(d.corr(),
xticklabels=d.corr().columns,
yticklabels=d.corr().columns,
cmap='RdYlGn',
center=0,
annot=True)
plt.show()2）聚類圖
import imp
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
d = pd.DataFrame(iris.data, columns=["sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width"])
sns.clustermap(d)
plt.show()本文由 Readfog 進行 AMP 轉碼，版權歸原作者所有。
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