目錄

• 簡單的圖表設置

• 直方圖
• 垂直條狀圖
• 水平條狀圖
• 多序列條狀圖
• 多序列堆積條狀圖
• 其他條形圖
• 餅狀圖
• 箱線圖

簡單的圖表設置

1. 下載matplotlib庫，引入pyplot模塊，并命名為plt

import matplotlib.pyplot as plt

2. 生成簡單圖表

plt.plot([1, 2 , 3, 4])

2

輸入點，默認用藍線串一起

3. 展現單個點

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.show()

3

4. 加入標題 title

plt.axis([0, 10, 0, 30])
plt.title('My first plot')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.show()

5. 設置x 軸和Y軸的范圍 axis

plt.axis([0, 10, 0, 30])
plt.title('My first plot')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.show()

5

6. 改變線條的粗細 linewidth

plt.plot([1, 2, 4, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 4], linewidth=10.0)
plt.show()

6

7. 給x軸和y軸命名xlabel, ylabel

plt.axis([0, 5, 0, 20])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('Counting')
plt.ylabel('Square balues')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.show()

7

8. 指定字體，改變字體的大小，指定字體的顏色 fontsize, fontname, color

plt.axis([0, 5, 0, 20])
plt.title('My first plot', fontsize=20,fontname='Times New Roman')
plt.xlabel('Counting', color='green')
plt.ylabel('Square balues', color='blue')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.show()

8

9. 在圖表的任意位置添加文本 text

plt.axis([0, 5, 0, 20])
plt.title('My first plot', fontsize=20,fontname='Times New Roman')
plt.xlabel('Counting', color='green')
plt.ylabel('Square balues', color='blue')
plt.text(1, 1.5, 'First')
plt.text(2, 4.5, 'Second')
plt.text(3, 9.5, 'Third')
plt.text(4, 16.5, 'Fourth')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.show()

9

10. 在圖表中添加數學表達式 $ ....$

plt.axis([0, 5, 0, 20])
plt.title('My first plot', fontsize=20,fontname='Times New Roman')
plt.xlabel('Counting', color='green')
plt.ylabel('Square balues', color='blue')
plt.text(1, 1.5, 'First')
plt.text(2, 4.5, 'Second')
plt.text(3, 9.5, 'Third')
plt.text(4, 16.5, 'Fourth')
plt.text(1.1, 12, r'$y = x^2$', fontsize=20, bbox={'facecolor' : 'yellow', 'alpha' : 0.2})
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.show()

10

11. 添加網格 grid

plt.axis([0, 5, 0, 20])
plt.title('My first plot', fontsize=20,fontname='Times New Roman')
plt.xlabel('Counting', color='green')
plt.ylabel('Square balues', color='blue')
plt.text(1, 1.5, 'First')
plt.text(2, 4.5, 'Second')
plt.text(3, 9.5, 'Third')
plt.text(4, 16.5, 'Fourth')
plt.text(1.1, 12, r'$y = x^2$', fontsize=20, bbox={'facecolor' : 'yellow', 'alpha' : 0.2})
plt.grid(True)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.show()

11

12. 添加圖例 legend

plt.axis([0, 5, 0, 20])
plt.title('My first plot', fontsize=20,fontname='Times New Roman')
plt.xlabel('Counting', color='green')
plt.ylabel('Square balues', color='blue')
plt.text(1, 1.5, 'First')
plt.text(2, 4.5, 'Second')
plt.text(3, 9.5, 'Third')
plt.text(4, 16.5, 'Fourth')
plt.text(1.1, 12, r'$y = x^2$', fontsize=20, bbox={'facecolor' : 'yellow', 'alpha' : 0.2})
plt.grid(True)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.legend(['First series'])
plt.show()

13. 確定圖例位置 loc

0 —— 最佳位置
1 —— 右上角
2 —— 左上角
3 —— 右下角
4 —— 左下角
5 —— 右側 ——7 —— 右側垂直居中
6 —— 左側垂直居中
8 —— 下方水平居中
9 —— 上方水平居中
10 —— 正中間

plt.axis([0, 5, 0, 20])
plt.title('My first plot', fontsize=20,fontname='Times New Roman')
plt.xlabel('Counting', color='green')
plt.ylabel('Square balues', color='blue')
plt.text(1, 1.5, 'First')
plt.text(2, 4.5, 'Second')
plt.text(3, 9.5, 'Third')
plt.text(4, 16.5, 'Fourth')
plt.text(1.1, 12, r'$y = x^2$', fontsize=20, bbox={'facecolor' : 'yellow', 'alpha' : 0.2})
plt.grid(True)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 8, 16], 'ro')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [0.8, 3.5, 8, 15], 'g^')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [0.5, 2.5, 4, 12], 'b*')
plt.legend(['First series', 'Second series', 'Third series'], loc=2)
plt.show()

13

14. 日期處理
    導入matplotlib.dates模塊，該模塊用于管理日期類型的數據。

定義時間尺度

MonthLocator 函數 表示：月份
Daylocator() 函數，表示: 日期

在X軸上設置兩種不同的標簽：

set_major_locator()函數：月份
set_minor_formatter()函數：日期

15. 顏色

b —— 藍色
g —— 綠色
r —— 紅色
c —— 藍綠色
m —— 洋紅
y —— 黃色
k —— 黑色
w —— 白色

要選用實用的顏色，考慮色弱人群

常用顏色

線性圖

x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
y = np.sin(3 * x)/x
plt.plot(x,y)
plt.show()

線性圖

直方圖hist()

#生成100個0-100的隨機數
pop = np.random.randint(0, 100, 100)
n, bin, patches = plt.hist(pop, bins=100)
plt.show()

直方圖

垂直條狀圖： bar() 函數

1. 簡單的條狀圖

index= [0, 1, 2, 3, 4]
values = [5, 7, 3, 4, 6]
plt.bar(index, values)
plt.show()

output_18_0.png

2. 將軸標簽移位，和代替 xticks()

index = np.arange(5)
values = [5, 6, 3, 4, 6]
plt.bar(index, values)
plt.xticks(index+0.2,['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()

output_19_0.png

3. 帶有誤差線的條狀圖

yerr關鍵字參數：可傳入包含標準差的列表
error_kw={} , 接收顯示誤差線的關鍵字函數
eColor：指定誤差線的顏色
capsize ：指定誤差線兩頭橫線的寬度
alpha：控制彩色條狀圖的透明度， 范圍0-1

index = np.arange(5)
values = [5, 6, 3, 4, 6]
std = [0.8, 2, 0.4, 0.9, 1.3]
plt.title('A Bar Chart')
plt.bar(index, values, yerr = std, error_kw = {'ecolor' : '0.2', 'capsize' :6}, alpha=0.7, label = 'First')
plt.xticks(index+0.2,['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.legend(loc=2)
plt.show()

output_20_0.png

水平條狀圖 barh()函數

x, y軸與垂直條狀圖相反

index = np.arange(5)
values = [5, 6, 3, 4, 6]
std = [0.8, 2, 0.4, 0.9, 1.3]
plt.title('A Horizontal Bar Chart')
plt.barh(index, values, xerr = std, error_kw = {'ecolor' : '0.6', 'capsize' :3}, alpha=0.9, label = 'First')
plt.yticks(index+0.2,['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.legend(loc=5)
plt.show()

output_21_0.png

多序列條狀圖

index= np.arange(5)
values1 = [5, 6, 7, 3, 4]
values2 = [5, 6, 5, 2, 4]
values3 = [7, 2, 5, 7, 2]
bw = 0.3
plt.axis([0, 5, 0, 8])
plt.title('A  Bar Chart', fontsize = 20)
plt.bar(index, values1, bw, color = 'b')
plt.bar(index+bw, values2, bw, color = 'c')
plt.bar(index+2*bw, values3, bw, color='m')
plt.xticks(index+1.5*bw, ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()

output_22_0.png

多序列堆積條狀圖 bottom關鍵字參數

series1 = np.array([3, 4, 5, 3])
series2 = np.array([1, 2, 2, 5])
series3 = np.array([2, 3, 3, 4])
index = np.arange(4)
plt.axis([0, 4, 0, 15])
plt.title('A  Bar Chart', fontsize = 20)
plt.bar(index,series1, color = 'k')
plt.bar(index, series2,  color = 'c', bottom= series1)
plt.bar(index, series3,  color='m', bottom = ( series2+ series1))
plt.xticks(index+0.2, ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()

output_23_0.png

其他條形圖

x0 = np.arange(8)
y1 = np.array([1, 3, 4, 6, 4, 3, 2, 1])
y2 = np.array([1, 2, 5, 3, 5, 3,1, 1])
plt.ylim(-7,7)
plt.bar(x0, y1, 0.9, facecolor = 'm', edgecolor = 'w')
plt.bar(x0, -y2, 0.9, facecolor = 'c', edgecolor = 'w')
plt.xticks(())
plt.grid(True)
for x, y in zip(x0, y1):
    plt.text(x , y + 0.05, '%d' % y, ha = 'center', va = 'bottom')
for x, y in zip(x0, y2):
    plt.text(x , -y -0.05, '%d' %y, ha = 'center', va = 'top')
    
plt.show()

output_24_0.png

餅狀圖 pie函數()

color : 顏色
labels : 每一小塊添加標簽
axis() 函數， 字符串equal作為參數，：繪制標準的圓形餅圖
explode， 取值范圍0-1：抽取某塊
startangle：調整餅圖的旋轉角度
shadow， 設置為True：添加陰影效果
autopct：顯示百分比

1. 普通餅狀圖 pie

labels = ['Nokia', 'Samsung', 'Apple', 'Lumia']
values = [10, 30, 45, 15]
colors = ['y', 'k', 'm', 'b']
plt.pie(values, labels = labels, colors = colors)
plt.axis('equal')
plt.show()

output_25_0.png

2. 抽取并旋轉 explode, startangle

labels = ['Nokia', 'Samsung', 'Apple', 'Lumia']
values = [10, 30, 45, 15]
colors = ['y', 'k', 'm', 'b']
explode = [0.3, 0, 0, 0]
plt.pie(values, labels = labels, colors = colors, explode = explode, startangle = 180)
plt.axis('equal')
plt.show()

output_26_0.png

3. 顯示百分比，并添加陰影效果 autopct, shadow

labels = ['Nokia', 'Samsung', 'Apple', 'Lumia']
values = [10, 30, 45, 15]
colors = ['y', 'k', 'm', 'b']
explode = [0.3, 0, 0, 0]
plt.pie(values, labels = labels, colors = colors, explode = explode, startangle = 180, shadow = True, autopct = '%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('A Pie Chart')
plt.show()

output_27_0.png

箱線圖 boxplot()

dataset = [2, 4, 9, 1, 5,
           5, 6, 3, 2, 2,
           7, 8, 3, 6, 2,
           0, 2, 5, 3, 2]
plt.boxplot(dataset, vert= False)
plt.show()