Python進階Matplotlib庫圖繪制

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中文字體設置：

# 字體設置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

1、基本使用

Matplotlib:是一個Python的2D繪圖庫，通過Matplotlib，開發者可以僅需要幾行代碼，便可以生成折線圖，直方圖，條形圖，餅狀圖，散點圖等。
plot是一個畫圖的函數，他的參數:plot([x],y,[fmt],data=None,**kwargs)

1.1、線條樣式 & 顏色

（1）點線形式

（2）線條顏色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 原始線圖
plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)])
# 點線圖
plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)],"*")
# 線條顏色
plt.plot([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],'r') #將顏色線條設置成紅色

運行結果：

1.2、軸&標題

  • 1、設置圖標題:plt.title
  • 2、設置軸標題:plt.xlabel & plt.ylabel  –  標題名稱
  • 3、設置軸刻度:plt.xticks & plt.yticks  –  刻度長度,刻度標題

范例：

x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
# 設置圖標題
plt.title("sin函數")
# 設置軸標題
plt.xlabel("x軸")
plt.ylabel("y軸")
# 設置軸刻度
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)])
# 加載字體
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

運行結果：

1.3、marker設置

marker:關鍵點重點標記

范例：

x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
# 重點標記
plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10)

運行結果：

1.4、註釋文本

annotate:註釋文本

范例：

x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
# 重點標記
plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10)

# 註釋文本設置
plt.annotate('local max', xy=(5, 5), xytext=(10,15),
arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),
)

運行結果：

1.5、設置圖形樣式

plt.figure:調整圖片的大小和像素
	`num`:圖的編號，
	`figsize`:單位是英寸，
	`dpi`:每英寸的像素點，
	`facecolor`:圖片背景顏色，
	`edgecolor`:邊框顏色，
	`frameon`:是否繪制畫板。

范例：

x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
# 設置圖形樣式
plt.figure(figsize=(20,10),dpi=80)
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')

運行結果：

2、條形圖

應用場景：

  • 1. 數量統計。
  • 2. 頻率統計。

相關參數：

barh:條形圖

  • 1. `x`:一個數組或者列表，代表需要繪制的條形圖的x軸的坐標點。  
  • 2. `height`:一個數組或者列表，代表需要繪制的條形圖y軸的坐標點。  
  • 3. `width`:每一個條形圖的寬度，默認是0.8的寬度。  
  • 4. `bottom`:`y`軸的基線，默認是0，也就是距離底部為0.  
  • 5. `align`:對齊方式，默認是`center`，也就是跟指定的`x`坐標居中對齊，還有為`edge`，靠邊對齊，具體靠右邊還是靠左邊，看`width`的正負。  
  • 6. `color`:條形圖的顏色。

2.1、橫向條形圖 范例

movies = {
    "流浪地球":40.78,
    "飛馳人生":15.77,
    "瘋狂的外星人":20.83,
    "新喜劇之王":6.10,
    "廉政風雲":1.10,
    "神探蒲松齡":1.49,
    "小豬佩奇過大年":1.22,
    "熊出沒·原始時代":6.71
}
plt.barh(np.arange(len(movies)),list(movies.values()))
plt.yticks(np.arange(len(movies)),list(movies.keys()),fontproperties=font)
plt.grid()

運行結果：

2.2、分組條形圖

范例：

movies = {
    "流浪地球":[2.01,4.59,7.99,11.83,16],
    "飛馳人生":[3.19,5.08,6.73,8.10,9.35],
    "瘋狂的外星人":[4.07,6.92,9.30,11.29,13.03],
    "新喜劇之王":[2.72,3.79,4.45,4.83,5.11],
    "廉政風雲":[0.56,0.74,0.83,0.88,0.92],
    "神探蒲松齡":[0.66,0.95,1.10,1.17,1.23],
    "小豬佩奇過大年":[0.58,0.81,0.94,1.01,1.07],
    "熊出沒·原始時代":[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))

# 第一種方案
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))
# 設置圖例
plt.ylabel("單位:億")
plt.title("春節前5天電影票房記錄")
# 設置x軸的坐標
plt.xticks(ind,movie_pd.columns)
plt.xlim
plt.grid(True)
plt.show()

運行結果：

2.3、堆疊條形圖

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()

運行結果：

3、直方圖

plt.hist:直方圖

  • 1. x:數組或者可以循環的序列;
  • 2. bins:數字或者序列（數組/列表等）;
  • 3. range:元組或者None，如果為元組，那麼指定`x`劃分區間的最大值和最小值;
  • 4. density:默認是`False`，如果等於`True`，那麼將會使用頻率分佈直方圖;
  • 5. cumulative:如果這個和`density`都等於`True`，那麼返回值的第一個參數會不斷的累加，最終等於`1`。

應用場景：

  • 1. 顯示各組數據數量分佈的情況。
  • 2. 用於觀察異常或孤立數據。
  • 3. 抽取的樣本數量過小，將會產生較大誤差，可信度低，也就失去瞭統計的意義。因此，樣本數不應少於50個。

3.1、直方圖

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()

運行結果：

3.2、頻率直方圖

density:頻率直方分佈圖

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))

運行結果：

3.3、直方圖

cumulative參數:nums的總和為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))

運行結果：

4、散點圖

plt.scatter:散點圖繪制：

  • 1. x,y:分別是x軸和y軸的數據集。兩者的數據長度必須一致。
  • 2. s:點的尺寸。
  • 3. c:點的顏色。
  • 4. marker:標記點，默認是圓點，也可以換成其他的。

范例：

plt.scatter(x =data_month_sum["sumprice"]     #傳入X變量數據
            ,y=data_month_sum["Quantity"]     #傳入Y變量數據
            ,marker='*'     #點的形狀
            ,s=10           #點的大小
            ,c='r'          #點的顏色
           )
plt.show()

運行結果：

5、餅圖

餅圖:一個劃分為幾個扇形的圓形統計圖表，用於描述量、頻率或百分比之間的相對關系的。

在matplotlib中，可以通過plt.pie來實現，其中的參數如下：

x：餅圖的比例序列。labels：餅圖上每個分塊的名稱文字。explode：設置某幾個分塊是否要分離餅圖。autopct：設置比例文字的展示方式。比如保留幾個小數等。shadow：是否顯示陰影。textprops：文本的屬性（顏色，大小等）。 范例

plt.figure(figsize=(8,8),dpi=100,facecolor='white')
plt.pie(x = StockCode.values,                  #數據傳入
        radius=1.5,                            #半徑
        autopct='%.2f%%'                       #百分比顯示
        ,pctdistance=0.6,                      #百分比距離圓心比例
        labels=StockCode.index,                #標簽
        labeldistance=1.1,                     #標簽距離圓心比例
        wedgeprops ={'linewidth':1.5,'edgecolor':'green'}, #邊框的線寬和顏色
        textprops={'fontsize':10,'color':'blue'})  #文本字體大小和顏色
plt.title('商品銷量占比',pad=100)              #設置標題及距離坐標軸的位置
plt.show()

運行結果：

6、箱線圖

箱圖的繪制方法是:

  •     :1、先找出一組數據的上限值、下限值、中位數（Q2）和下四分位數（Q1）以及上四分位數（Q3）
  •     :2、然後連接兩個四分位數畫出箱子
  •     :3、再將最大值和最小值與箱子相連接，中位數在箱子中間。  

中位數:把數據按照從小到大的順序排序，然後最中間的那個值為中位數，如果數據的個數為偶數，那麼就是最中間的兩個數的平均數為中位數。  
上下四分位數:同樣把數據排好序後，把數據等分為4份。出現在`25%`位置的叫做下四分位數，出現在`75%`位置上的數叫做上四分位數。但是四分位數位置的確定方法不是固定的，有幾種算法，每種方法得到的結果會有一定差異，但差異不會很大。

上下限的計算規則是：  

  • IQR=Q3-Q1  
  • 上限=Q3+1.5IQR  
  • 下限=Q1-1.5IQR

在matplotlib中有plt.boxplot來繪制箱線圖，這個方法的相關參數如下：

x：需要繪制的箱線圖的數據。notch：是否展示置信區間，默認是False。如果設置為True，那麼就會在盒子上展示一個缺口。sym：代表異常點的符號表示，默認是小圓點。vert：是否是垂直的，默認是True，如果設置為False那麼將水平方向展示。whis：上下限的系數，默認是1.5，也就是上限是Q3+1.5IQR，可以改成其他的。也可以為一個序列，如果是序列，那麼序列中的兩個值分別代表的就是下限和上限的值，而不是再需要通過IQR來計算。positions：設置每個盒子的位置。widths：設置每個盒子的寬度。labels：每個盒子的label。meanline和showmeans：如果這兩個都為True，那麼將會繪制平均值的的線條。

范例：

#箱線圖 - 主要觀察數據是否有異常（離群點）
#箱須-75%和25%的分位數+/-1.5倍分位差
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100)

#是否填充箱體顏色，是否展示均值，是否展示異常值，箱體設置，異常值設置，均值設置，中位數設置
plt.boxplot(x=UnitPrice                               #傳入數據
            ,patch_artist=True                                #是否填充箱體顏色
            ,showmeans=True                                   #是否展示均值
            ,showfliers=True                                  #是否展示異常值
            ,boxprops={'color':'black','facecolor':'white'}    #箱體設置
            ,flierprops={'marker':'o','markersize':4,'markerfacecolor':'red'} #異常值設置
            ,meanprops={'marker':'o','markersize':6,'markerfacecolor':'indianred'} #均值設置
            ,medianprops={'linestyle':'--','color':'blue'}   #中位數設置
           )
plt.show()

運行結果：

7、雷達圖

雷達圖:又被叫做蜘蛛網圖，適用於顯示三個或更多的維度的變量的強弱情況

plt.polar來繪制雷達圖，x軸的坐標點應該為弧度（2*PI=360°）

范例：

import numpy as np
properties = ['輸出','KDA','發育','團戰','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)

運行結果：

註意事項：

  • 因為polar並不會完成線條的閉合繪制，所以我們在繪制的時候需要在theta中和values中在最後多重復添加第0個位置的值，然後在繪制的時候就可以和第1個點進行閉合瞭。
  • polar隻是繪制線條，所以如果想要把裡面進行顏色填充，那麼需要調用fill函數來實現。
  • polar默認的圓圈的坐標是角度，如果我們想要改成文字顯示，那麼可以通過xticks來設置。

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