怎么用Python繪制棒棒糖圖表

這篇文章主要為大家展示了“怎么用Python繪制棒棒糖圖表”，內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“怎么用Python繪制棒棒糖圖表”這篇文章吧。

如何使用Python繪制棒棒糖圖表。

使用到的是我國(guó)1949到2019年，歷年的出生人口數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

首先讀取一下數(shù)據(jù)。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt  # 讀取數(shù)據(jù) df = pd.read_csv('data.csv') print(df)

結(jié)果如下。

數(shù)據(jù)集很簡(jiǎn)單，每行都只有一個(gè)年份和一個(gè)值。

先繪制一個(gè)帶有每年數(shù)值的條形圖。

# 繪制柱狀圖 plt.bar(df.Year, df.value) plt.show()

兩行代碼，即可得到一張條形圖圖表，看起來確實(shí)是有點(diǎn)擁擠。

下面將最后一年，即2019年的數(shù)據(jù)區(qū)分出來。

給2019年的條形著色為黑色，其他年份為淺灰色。

并且在圖表中添加散點(diǎn)圖，可在條形圖的頂部繪制圓形。

# 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))  # 年份數(shù) n = len(df) # 顏色設(shè)置 colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) plt.bar(df.Year, df.value, color=colors) plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors) plt.show()

得到結(jié)果如下。

顏色已經(jīng)修改成功，還需要調(diào)整一下條形圖的寬度以及頂部圓圈的大小。

# width: 條形圖寬度  s: 散點(diǎn)圖圓圈大小 plt.bar(df.Year, df.value, color=colors, width=0.2) plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors, s=10) plt.show()

結(jié)果如下。

比起先前的藍(lán)色條形圖圖表，棒棒糖圖表確實(shí)是好看了不少。

除了用條形圖來繪制棒棒糖圖表，還可以使用線條，這樣整體的寬度會(huì)更加一致。

X將Year(年份)數(shù)據(jù)作為起點(diǎn)和終點(diǎn)，Y以-20和各年份數(shù)據(jù)作為起點(diǎn)和終點(diǎn)。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt  # 讀取數(shù)據(jù) df = pd.read_csv('data.csv') print(df)  # 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))  # 年份數(shù) n = len(df) # 顏色設(shè)置 colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # 使用線條 for idx, val in df.iterrows():     plt.plot([val.Year, val.Year],              [-20, val.value],              color=colors[idx]) plt.show()

得到結(jié)果如下。

可以使用參數(shù)標(biāo)記在兩端繪制圓，而不是只在頂部生成散點(diǎn)圖。

然后可以通過更改y-limit參數(shù)來隱藏最底端的圓。

# 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))  # 年份數(shù) n = len(df) # 顏色設(shè)置 colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # 使用線條, markersize設(shè)置標(biāo)記點(diǎn)大小 for idx, val in df.iterrows():     plt.plot([val.Year, val.Year],              [-20, val.value],              color=colors[idx],              marker='o',              markersize=3)  # 設(shè)置y軸最低值 plt.ylim(0,) plt.show()

結(jié)果如下。

此外還可以調(diào)整lw、markersize參數(shù)，定義線條的粗細(xì)及標(biāo)記的大小，甚至可以繪制兩次線條以創(chuàng)建輪廓效果。

# 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) color = 'b'  # 年份數(shù) n = len(df) # 顏色設(shè)置 colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # 使用線條 for idx, val in df.iterrows():     plt.plot([val.Year, val.Year],              [-20, val.value],              color='black',              marker='o',              lw=4,              markersize=6)     plt.plot([val.Year, val.Year],              [-20, val.value],              color=colors[idx],              marker='o',              markersize=4)  # 移除上邊框、右邊框 ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False)  # 設(shè)置x、y軸范圍 plt.xlim(1948, 2020) plt.ylim(0,)  # 中文顯示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']  plt.title('中國(guó)歷年出生人口數(shù)據(jù)(萬)', loc='left', fontsize=16) plt.text(2019, -220, '來源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局', ha='right')  # 2019年出生人口數(shù)(顯示) value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0] plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center')  # 保存圖片 plt.savefig('chart.png')

得到結(jié)果如下。

黑色不是特別好看，改個(gè)顏色看看。

# 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))  # 年份數(shù) n = len(df) # 顏色設(shè)置 color = 'b' colors = ['#E74C3C'] + ((len(df)-1)*['#F5B7B1']) # 使用線條 for idx, val in df.iterrows():     plt.plot([val.Year, val.Year],              [-20, val.value],              color=colors[idx],              marker='o',              lw=4,              markersize=6,              markerfacecolor='#E74C3C')  # 移除上邊框、右邊框 ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False)  # 設(shè)置x、y軸范圍 plt.xlim(1948, 2020) plt.ylim(0,)  # 中文顯示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']  plt.title('中國(guó)歷年出生人口數(shù)據(jù)(萬)', loc='left', fontsize=16) plt.text(2019, -220, '來源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局', ha='right')  # 2019年出生人口數(shù)(顯示) value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0] plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center')  # 保存圖片 plt.savefig('chart.png')

得到結(jié)果如下。

現(xiàn)在對(duì)于條形圖，你就有了另外一個(gè)選擇，即棒棒糖圖表。

以上是“怎么用Python繪制棒棒糖圖表”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！