Python matplotlib如何簡單繪制不同類型的表格

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繪制表格我們需要用到python庫中的matplotlib庫

import matplotlib.pyplot as plt

一、折線圖

# 繪制一條線是，x軸可以省略，默認用y軸數據的索引替代
plt.plot([0, 2, 4, 6, 8])  # 默認Y軸坐標，x軸按12345……算
plt.show()

plt.plot([0, 2, 4, 6, 8], [1, 5, 3, 9, 7])  # x軸坐標值，Y軸坐標值
plt.show()

 接下來讓我們看看怎麼才能繪制更加炫酷的折線圖

date = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21]
eurcny=[9, 3, 5, 7, 0, 10, 6, 1, 1, 42, 12, 3, 42, 4, 37, 45, 18, 481]
plt.plot(
    date,  # x軸數據，日期
    eurcny,  # y軸數據，收盤價
    color='r',  # 線條顏色
    linestyle='--',  # 線條風格
    linewidth=1.0,# 線條粗細
    marker='o',  # 標記風格
    markerfacecolor='#ffff00',  # 標記顏色
    markersize=10,  # 標記大小
    alpha=0.5,  # 透明度
)
plt.show()

 二、散點圖

x = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
y = [2, -5, 19, 3, 5, 8, 12, 6, 1]
 
# 繪圖
plt.scatter(x, y)
plt.show()

 接下來讓我們看看如何繪制更加炫酷的散點圖

x = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
y = [2, -5, 19, 3, 5, 8, 12, 6, 1]
plt.scatter(
    x,  # x軸
    y,  # y軸
 
    color='r',  # 顏色
    marker='o',  # 樣式
    linewidth=20,  # 線寬
    alpha=0.3,  # 透明度
    # 散點大小，用於繪制氣泡圖，在散點圖的基礎上又增加瞭一個維度
    s=[100, 300, 500, 700, 200, 400, 600, 800, 1000],  # 大小
)
plt.show()

三、條形圖

x=[1,2,3,4,5]
y=[1,2,3,4,5]
plt.barh(
	x,#橫條離開x軸的距離
	y,#橫條長度
	height=0.5,#橫條粗細
    color='g',
)
plt.show()

四、柱狀圖 

x=[1,2,3,4,5]
y=[3,6,1,8,2]
#柱狀圖，x軸為單根主張，y軸為柱子高度，可選參數width用於柱子粗細
plt.bar(x,y)

如何繪制更加炫酷的柱狀圖 

#男生平均分，語文/數學/英語/物理/化學
boy=[85.5,91,72,59,66]
#女生平均分
girl=[94,82,89.5,62,49]
 
#科目坐標
course=[1,2,3,4,5]
 
#繪圖，男生
plt.bar(
	course,#x軸，科目
	boy,#y軸，男生成績
	color='g',#顏色
	width=0.3,
	alpha=0.3,
)
#繪圖，女生
#科目坐標
course2=[1.3,2.3,3.3,4.3,5.3]
plt.bar(
	course2,#x軸，科目
	girl,#y軸，女生成績
	color='r',#顏色
	width=0.3,
)
plt.show()

 五、餅狀圖

p=[15,30,45,10,20]
plt.pie(p)
plt.pie(p,labels=['china','russia','india','amarica','japan'],autopct='%1.1f%%')
plt.show()

如何繪制更加炫酷的餅圖

#國名
mark=['china','russia','india','amarica','japan']
#各國戰9軍總軍費的比例
percent=[0.55,0.144,0.321,0.312,0.312]
plt.pie(
	percent,#百分比
    autopct='%1.1f%%',#顯示百分比方式
	labels=mark,#名稱
	explode=(0.0,0.1,0.0,0.0,0.0)#突出塊，突出比例
)
plt.show()

六、直方圖 

#1班成績直方圖
h1=[88.2,83.4,84.5,83.4,43,43,7,43,32,
	3,83.4,84.5,83.4,42,43,43,5,32,
	88.2,3,84.5,83.4,45,43,9,43,32,
	7,81,84.5,83.4,4,8,43,43,32,
	88.2,83,84.5,83.4,45,7,43,43,32,
	88.2,3,84.5,83.4]
plt.hist(h1)
plt.show()

更加炫酷的直方圖

#1班成績直方圖
h1=[88.2,83.4,84.5,83.4,43,43,7,43,32,
	3,83.4,84.5,83.4,42,43,43,5,32,
	88.2,3,84.5,83.4,45,43,9,43,32,
	7,81,84.5,83.4,4,8,43,43,32,
	88.2,83,84.5,83.4,45,7,43,43,32,
	88.2,3,84.5,83.4]
 
# 增加功能：
plt.hist(
	h1,#直方圖數據
	10,#直方個數
	density=1,#默認0數據出現個數，1出現個數歸一化為出現的頻率
	histtype='bar',#直方圖樣式：默認bar,stepfilled填充顏色，step不填充隻有線條
	facecolor='b',#直方圖顏色
	edgecolor='g',#直方圖邊框顏色
	alpha=0.3,
)
plt.show()

七、箱線圖 

a=[15,5,9,22,4,-5,45,-22]
plt.boxplot(a)
plt.show()

更加炫酷的箱線圖

a = [42, 33, 33, 3, 2, 44]
b = [4, 3, 3, 23, 32, 44]
c = [52, 23, 93, 13, 22, 44]
 
plt.boxplot(
    (a, c, b),  # 數據
    labels=('a', 'c', 'b'),  # 標簽
    showfliers=True,  # 是否顯示異常值，默認顯示
    whis=1.5,  # 指定異常值參數，默認1.5倍四分位差
    meanline=True,  # 是否用線表示平均數，默認用點
    widths=0.5,  # 柱子寬度
    vert=False,  # 默認TRUE縱向，FALSE橫向
    patch_artist=True,  # 是否填充顏色
)
plt.grid(linewidth=0.2)
plt.show()

last but not list、如何給x、y軸坐標打上標簽 

此處我們用柱狀圖來舉例

#男生平均分，語文/數學/英語/物理/化學
boy=[85.5,91,72,59,66]
#女生平均分
girl=[94,82,89.5,62,49]
 
#科目坐標
course=[1,2,3,4,5]
 
#繪圖，男生
plt.bar(
	course,#x軸，科目
	boy,#y軸，男生成績
	color='g',#顏色
	width=0.3,
	alpha=0.3,
)
#繪圖，女生
#科目坐標
course2=[1.3,2.3,3.3,4.3,5.3]
plt.bar(
	course2,#x軸，科目
	girl,#y軸，女生成績
	color='r',#顏色
	width=0.3,
)
 
#將數據標註在柱子上
for i,j in zip(course,boy):
	plt.text(
		i,#x軸，course學科位置
		j,#y軸，boy分數
		s=j,
		ha='center',#水平對齊
		va='bottom',#垂直對齊
		alpha=0.5,
	)
 
for i,j in zip(course2,girl):
	plt.text(
		i,
		j,
		s=j,
		ha='center',
		va='bottom',
		alpha=0.5,
	)
#科目坐標數值替換字符
course3=[1.15,2.15,3.15,4.15,5.15]
plt.xticks(course3,['Chi','Math','Eng','Phy','Che'])
plt.show()

END、如何疊加繪制圖像

這裡我們用一張散點圖和一張折線圖舉例子。在此處我們將散點圖和折線圖分別編制出來之後，在使用plt.show，就可以發現我們的兩張圖標疊加在一起啦

x = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
y = [2, -5, 19, 3, 5, 8, 12, 6, 1]
plt.scatter(
    x,  # x軸
    y,  # y軸
 
    color='r',  # 顏色
    marker='o',  # 樣式
    linewidth=20,  # 線寬
    alpha=0.3,  # 透明度
    # 散點大小，用於繪制氣泡圖，在散點圖的基礎上又增加瞭一個維度
    s=[100, 300, 500, 700, 200, 400, 600, 800, 1000],  # 大小
)
date = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21]
eurcny=[9, 3, 5, 7, 0, 10, 6, 1, 1, 42, 12, 3, 42, 4, 37, 45, 18, 481]
plt.plot(
    date,  # x軸數據，日期
    eurcny,  # y軸數據，收盤價
    color='r',  # 線條顏色
    linestyle='--',  # 線條風格
    linewidth=1.0,# 線條粗細
    marker='o',  # 標記風格
    markerfacecolor='#ffff00',  # 標記顏色
    markersize=10,  # 標記大小
    alpha=0.5,  # 透明度
)
plt.show()

總結

到此這篇關於Python matplotlib如何簡單繪制不同類型表格的文章就介紹到這瞭,更多相關matplotlib繪制表格內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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