Python中matplotlib如何繪制經(jīng)典的餅圖和條形圖

小編給大家分享一下Python中matplotlib如何繪制經(jīng)典的餅圖和條形圖，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

matplotlib是基于numpy的一套Python工具包。這個包提供了豐富的數(shù)據(jù)繪圖工具，主要用于繪制一些統(tǒng)計圖形。你可以找到很多各式各樣的 例子：

通過數(shù)據(jù)繪圖，我們可以將枯燥的數(shù)字轉(zhuǎn)換成容易被人們接受的圖表，從而讓人留下更加深刻的印象。實際上，早在一百多年前， 南丁格爾就曾經(jīng)用統(tǒng)計圖形來說服英國政府，以改善軍隊的衛(wèi)生狀況。

我們將以GDP數(shù)據(jù)為例子，看看如何繪制經(jīng)典的餅圖和條形圖。

數(shù)據(jù)

下面是我們要使用的數(shù)據(jù)，為2011年GDP前十的國家以及其具體的GDP：

USA        15094025
China      11299967
India       4457784
Japan       4440376
Germany     3099080
Russia      2383402
Brazil      2293954
UK          2260803
France      2217900
Italy       1846950

餅圖

我們先來繪制餅圖 (pie plot)。餅圖適用于表達各個國家GDP所占的百分比。每一小塊的面積代表了占比的多少：

具體代碼如下，可以看到我們主要使用了matplotlib.pyplot工具包：

# Make a pie chart# This script is written by Vamei, http://www.cnblogs.com/vamei# you may freely use it.import matplotlib.pyplot as plt# quants: GDP# labels: country namelabels   = []
quants   = []# Read datafor line in file('../data/major_country_gdp'):
    info = line.split()
    labels.append(info[0])
    quants.append(float(info[1]))# make a square figureplt.figure(1, figsize=(6,6))# For China, make the piece explode a bitdef explode(label, target='China'):    if label == target: return 0.1    else: return 0
expl = map(explode,labels)# Colors used. Recycle if not enough.colors  = ["pink","coral","yellow","orange"]# Pie Plot# autopct: format of "percent" string;plt.pie(quants, explode=expl, colors=colors, labels=labels, autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8, shadow=True)
plt.title('Top 10 GDP Countries', bbox={'facecolor':'0.8', 'pad':5})
plt.show()

條形圖

下面我們嘗試一下條形圖(bar plot)。用每個長條的高度代表每個國家的GDP，長條越高，GDP值越高：

代碼如下：

"""Make a pie chart
This script is written by Vamei, http://www.cnblogs.com/vamei
you may freely use it."""import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# quants: GDP# labels: country namelabels   = []
quants   = []# Read datafor line in file('../data/major_country_gdp'):
    info = line.split()
    labels.append(info[0])
    quants.append(float(info[1]))
width = 0.4ind = np.linspace(0.5,9.5,10)# make a square figurefig = plt.figure(1, figsize=(12,6))
ax  = fig.add_subplot(111)# Bar Plotax.bar(ind-width/2,quants,width,color='coral')# Set the ticks on x-axisax.set_xticks(ind)
ax.set_xticklabels(labels)# labelsax.set_xlabel('Country')
ax.set_ylabel('GDP (Billion US dollar)')# titleax.set_title('Top 10 GDP Countries', bbox={'facecolor':'0.8', 'pad':5})
plt.show()

該代碼中我們利用了ax對象，以便控制刻度以及刻度所對應(yīng)的國家名。這與我們在pie plot所做的有些不同(pie plot也可以這樣實現(xiàn)，只是沒有必要而已)。

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