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[1. 安装：](#1. 安装：)
[1. 散点图：](#1. 散点图：)
1.介绍
- 数据可视化相关库
2.Matplotlib
2.中文网：http://matplotlib.org.cn
2.使用
1. 安装：
pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
2.创建简单图表
# 创建画板， 2行1列的图表 sharex:共享x轴，sharey：共享y轴 fig, axs = plt.subplots(2, 1) # 生成数据 data = np.random.randn(100) # 选取第一个画布,填充数据 axs[0].hist(data, bins=50, color="red") axs[1].plot(data, color="red") #参数设置 #设置标题 axs[0].set_title("chart1") axs[1].set_title("chart2") #设置x轴y轴名称 axs[0].set_xlabel("value") axs[0].set_ylabel("freq") axs[1].set_xlabel("index") axs[1].set_ylabel("value") #设置间距,避免名称重叠 fig.tight_layout() plt.show()
3.图表类型
1.一共分为7类
2.变化
1.折线图
# coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np import pandas as pd # 设置显示中文 mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 模拟数据 datas = pd.date_range("2018-01-01", "2021-01-01", freq="M") def get_price(size): return np.cumsum(np.random.randn(size)) price = [get_price(datas.size), get_price(datas.size), get_price(datas.size)] data = pd.DataFrame(price).T data.index = datas #填充顔色，设置面积图 for p in price: plt.fill_between(datas, y1=p) # 折线图 plt.plot(data) # 设置x轴lable为斜线 fig.autofmt_xdate() # 设置x，y轴坐标标签 ax.set_title("折线图") fig.tight_layout() plt.show()
3.分布
1.直方图
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig,ax=plt.subplots(1,1) #模拟数据,5行5列数据 data=np.round(np.random.random(25).reshape(5,5),1) #直方图 plt.hist(data) #设置x，y轴坐标标签 ax.set_title("产品级别图") #明确设置x，y轴数量 fig.tight_layout() plt.show()
2.箱型图
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig,ax=plt.subplots(1,1) #模拟数据,5行5列数据 data=np.round(np.random.random(25).reshape(5,5),1) #直方图 plt.boxplot(data) #设置x，y轴坐标标签 ax.set_title("箱型图") #明确设置x，y轴数量 fig.tight_layout() plt.show()
4.关联
使用：
1. 散点图：
坐标轴为数值型数据
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
#绘制散点图 x = np.random.randn(100) y = np.random.randn(100)*1.5 plt.scatter(x=x,y=y,color="red",marker="+") #限制x、y轴显示范围 plt.xlim(-2,2) plt.ylim(-2,2) #显示网格 plt.grid() plt.show()
2.热力图：
类别型数据，体现的是2组变量的关联性
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig,ax=plt.subplots(1,1) # 绘制热力图 # 定义x轴，y轴内容 # x轴为 等级 x_lable = ["1级", "2级", "3级", "4级", "5级"] # y轴为 产品 y_lable = ["产品1", "产品2", "产品3", "产品4", "产品5"] #模拟数据,5行5列数据 data=np.round(np.random.random(25).reshape(5,5),1) #热点图 plt.imshow(data) #轮流锁定单元格，设置单元格文字 for i in np.arange(len(x_lable)): for j in np.arange(len(y_lable)): plt.text(i,j,data[i][j],color="w",ha="center",va="center") #设置x，y轴坐标标签 ax.set_title("产品级别图") #明确设置x，y轴数量 ax.set_xticks(np.arange(len(x_lable))) ax.set_yticks(np.arange(len(y_lable))) ax.set_xticklabels(x_lable) ax.set_yticklabels(y_lable) fig.tight_layout() plt.show()
5.组成
1.饼图
# coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np import pandas as pd # 设置显示中文 mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 模拟数据 data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] #绘制饼图，labels为每一项的名称 explode:突出值 autopct：格式化百分比, textprops字体格式 plt.pie(data,labels=["a","b","c","d"],explode=[0,0.2,0,0],autopct="%.1f%%",shadow=True,textprops={"size":"small"}) # 设置x轴lable为斜线 fig.autofmt_xdate() # 设置x，y轴坐标标签 ax.set_title("折线图") fig.tight_layout() plt.show()
2.条形图
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np import pandas as pd # 设置显示中文 mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 模拟数据 data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] labels = ["a", "b", "c", "d"] # 绘制条形图 color：设置条形颜色 plt.bar(labels, data, color=["r", "y", "b", "g"]) # 显示条形上的文字 for x, y in zip(labels, data): plt.text(x, (y / 2), y) # 设置x轴lable为斜线 fig.autofmt_xdate() # 设置x，y轴坐标标签 ax.set_title("条形图") fig.tight_layout() plt.show()
6.分组
1.簇型散点图
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np import pandas as pd # 设置显示中文 mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 模拟数据 a_x=np.random.random(100)+1 a_y=np.random.random(100)+1.5 a_x1=np.random.random(200)+2.1 a_y1=np.random.random(200)+1.7 #绘制散点图分组 plt.scatter(a_x,a_y) plt.scatter(a_x1,a_y1) # 设置x轴lable为斜线 fig.autofmt_xdate() fig.tight_layout() plt.show()
2.分组条形图
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np import pandas as pd # 设置显示中文 mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 模拟数据 x=["a","b","c","d"] y1=[1,2,3,4] y2=[4,3,2,1] #绘制图形 plt.bar(x,y1) plt.bar(x,y2) fig.autofmt_xdate() fig.tight_layout() plt.show()
3.分组条形图不覆盖
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np import pandas as pd # 设置显示中文 mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 模拟数据 axis1=[1,2,3,4] axis2=[1.2,2.2,3.2,4.2] y1=[1,2,3,4] y2=[4,3,2,1] #绘制图形 plt.bar(axis1,y1,width=0.2) plt.bar(axis2,y2,width=0.2) fig.autofmt_xdate() fig.tight_layout() plt.show()
7.偏差
1.发散条形图
# coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np import pandas as pd # 设置显示中文 mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 模拟数据 #绘制 y=["a","b","c","d"] data=[-1,2,0.5,4] data.sort() plt.hlines(y=y,xmin=0,xmax=data,colors=["r","b","y","g"])
#设置网格 plt.grid(linestyle="--",alpha=0.5)
# 设置x轴lable为斜线 fig.autofmt_xdate() fig.tight_layout() plt.show()
2.面积图
mpl.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 设置字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 正常显示负号 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 模拟数据 #绘制 datas = pd.date_range("2018-01-01", "2021-01-01", freq="M") def get_price(size): return np.cumsum(np.random.randn(size)) price ={"price":get_price(datas.size)} pd=pd.DataFrame(index=datas,data=price) plt.plot(pd["price"]) #填充面积颜色 plt.fill_between(pd.index,pd["price"],0) # 设置x轴lable为斜线 fig.autofmt_xdate() fig.tight_layout()
8.排序
