?python如何用matplotlib可視化繪圖

本篇文章為大家展示了 python如何用matplotlib可視化繪圖，內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

1、Matplotlib 簡(jiǎn)介

Matplotlib 簡(jiǎn)介：

• Matplotlib 是一個(gè)python的 2D繪圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級(jí)別的圖形，matplotlib 對(duì)于圖像美化方面比較完善，可以自定義線條的顏色和樣式，可以在一張繪圖紙上繪制多張小圖，也可以在一張圖上繪制多條線，可以很方便地將數(shù)據(jù)可視化并對(duì)比分析。

• 同Excel繪制相關(guān)圖標(biāo)相比，使用Matplotlib繪制自由度更高，并且能解決excel無法繪制數(shù)據(jù)量較大、維度較多的圖表問題。

如何使用Matplotlib：

python 環(huán)境下 ：

pip install matplotlib

jupyter notebook 中：

！pip install matplotlib

（強(qiáng)烈建議安裝anaconda,一些常用的包就不用在單獨(dú)安裝了）安裝了anaconda了，直接導(dǎo)包就行  

import matplotlib.pyplot as plt #plt是別名

Matplotlib繪制圖形：

2、Matplotlib圖形繪制

1）折線圖

折線圖（line chart）是一種將數(shù)據(jù)點(diǎn)按照順序連接起來的圖形，折線圖是排列在工作表的列或行中的數(shù)據(jù)可以繪制到折線圖中，折線圖可以顯示隨時(shí)間（根據(jù)常用比例設(shè)置）而變化的連續(xù)數(shù)據(jù)，因此非常適用于顯示在相等時(shí)間間隔下數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。

plt.figure(figsize=(10,6))#調(diào)整畫布大小
plt.plot(data["日期"],data["自配送銷售額"],color='y')#通過color調(diào)整顏色
plt.xticks(rotation=45)#x軸傾斜的角度
plt.show()

其中顏色可以設(shè)置成很多，下表為部分：

最底下為rgb顏色值，可以查看RGB顏色值與十六進(jìn)制顏色碼轉(zhuǎn)換工具里邊比較詳細(xì)

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(data["日期"],data["總銷售額"],color='r',linewidth=0.5,marker="*",linestyle='-.')
plt.plot(data["日期"],data["FBA銷售額"],color='g',linewidth=0.5,marker="2",linestyle='-')
plt.plot(data["日期"],data["自配送銷售額"],color='y',linewidth=0.5,marker="s",linestyle='--')
plt.xticks(rotation=45)#旋轉(zhuǎn)x軸標(biāo)注
font = {
    "family":"kaiti",  #  設(shè)置字體的樣式
    "size":"20"  #  設(shè)置字體的大小
}
 
plt.rc("font",**font)
#設(shè)置X軸標(biāo)簽
plt.xlabel("時(shí)間")
#設(shè)置y軸標(biāo)簽
plt.ylabel("數(shù)額")
plt.show()
#linewidth是設(shè)置線的寬度 
#marker是設(shè)置線的拐點(diǎn)標(biāo)記樣式

 常用字體名稱：

常用線型：

用標(biāo)記：

2）柱狀圖

柱形圖，又稱長(zhǎng)條圖、柱狀統(tǒng)計(jì)圖（德文: Säulendiagramm、英文：bar chart、西班牙文: diagrama de barras）亦稱條圖、條狀圖、棒形圖，是一種以長(zhǎng)方形的長(zhǎng)度為變量的統(tǒng)計(jì)圖表。長(zhǎng)條圖用來比較兩個(gè)或以上的價(jià)值（不同時(shí)間或者不同條件），只有一個(gè)變量，通常利用于較小的數(shù)據(jù)集分析。長(zhǎng)條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達(dá)。

matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)

參數(shù)說明：

• x：浮點(diǎn)型數(shù)組，柱形圖的 x 軸數(shù)據(jù)。

• height：浮點(diǎn)型數(shù)組，柱形圖的高度。

• width：浮點(diǎn)型數(shù)組，柱形圖的寬度。

• bottom：浮點(diǎn)型數(shù)組，底座的 y 坐標(biāo)，默認(rèn) 0。

• align：柱形圖與 x 坐標(biāo)的對(duì)齊方式，'center' 以 x 位置為中心，這是默認(rèn)值。 'edge'：將柱形圖的左邊緣與 x 位置對(duì)齊。要對(duì)齊右邊緣的條形，可以傳遞負(fù)數(shù)的寬度值及 align='edge'。

**kwargs：：其他參數(shù)。

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.bar(data["排序"],data["銷量"])
##調(diào)整畫布外框顏色 上：top 下: bottom 左：left 右：right
ax=plt.gca()
ax.spines["top"].set_color("w")
ax.spines["bottom"].set_color("r")
ax.spines["left"].set_color("r")
ax.spines["right"].set_color("w")
##調(diào)整x、y軸刻度
plt.xlim(data.index.values[0],data.index.values[-1]) #x軸從0開始到最后一個(gè) 0第一個(gè) -1最后一個(gè)
plt.ylim(np.min(data["銷量"]),np.max(data["銷量"]))  #最小到最大
plt.show()

3）條形圖

條形圖（bar chart）是用寬度相同的條形的高度或長(zhǎng)短來表示數(shù)據(jù)多少的圖形。條形圖可以橫置或縱置，縱置時(shí)也稱為柱形圖（column chart）。此外，條形圖有簡(jiǎn)單條形圖、復(fù)式條形圖等形式。

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.barh(data["排序"],data["銷量"])
##調(diào)整畫布外框顏色 上：top 下: bottom 左：left 右：right
ax=plt.gca()
ax.spines["top"].set_color("w")
ax.spines["bottom"].set_color("r")
ax.spines["left"].set_color("r")
ax.spines["right"].set_color("w")
##調(diào)整x、y軸刻度
plt.xlim(np.min(data["銷量"]),np.max(data["銷量"]))  #x軸從0開始到最后一個(gè) 0第一個(gè) -1最后一個(gè)
plt.ylim(data.index.values[0],data.index.values[-1]) #最小到最大
plt.show()

條形圖就是把柱狀圖放倒，調(diào)整X、Y軸即可

3）餅圖

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)[source]

參數(shù)說明：

x：浮點(diǎn)型數(shù)組，表示每個(gè)扇形的面積。

explode：數(shù)組，表示各個(gè)扇形之間的間隔，默認(rèn)值為0。

labels：列表，各個(gè)扇形的標(biāo)簽，默認(rèn)值為 None。

colors：數(shù)組，表示各個(gè)扇形的顏色，默認(rèn)值為 None。

autopct：設(shè)置餅圖內(nèi)各個(gè)扇形百分比顯示格式，%d%% 整數(shù)百分比，%0.1f 一位小數(shù)， %0.1f%% 一位小數(shù)百分比， %0.2f%% 兩位小數(shù)百分比。

labeldistance：標(biāo)簽標(biāo)記的繪制位置，相對(duì)于半徑的比例，默認(rèn)值為 1.1，如 <1則繪制在餅圖內(nèi)側(cè)。

pctdistance：：類似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默認(rèn)值為 0.6。

shadow：：布爾值 True 或 False，設(shè)置餅圖的陰影，默認(rèn)為 False，不設(shè)置陰影。

radius：：設(shè)置餅圖的半徑，默認(rèn)為 1。

startangle：：起始繪制餅圖的角度，默認(rèn)為從 x 軸正方向逆時(shí)針畫起，如設(shè)定 =90 則從 y 軸正方向畫起。

counterclock：布爾值，設(shè)置指針方向，默認(rèn)為 True，即逆時(shí)針，F(xiàn)alse 為順時(shí)針。

wedgeprops ：字典類型，默認(rèn)值 None。參數(shù)字典傳遞給 wedge 對(duì)象用來畫一個(gè)餅圖。例如：wedgeprops={'linewidth':5} 設(shè)置 wedge 線寬為5。

textprops ：字典類型，默認(rèn)值為：None。傳遞給 text 對(duì)象的字典參數(shù)，用于設(shè)置標(biāo)簽（labels）和比例文字的格式。

center ：浮點(diǎn)類型的列表，默認(rèn)值：(0,0)。用于設(shè)置圖標(biāo)中心位置。

frame ：布爾類型，默認(rèn)值：False。如果是 True，繪制帶有表的軸框架。

rotatelabels ：布爾類型，默認(rèn)為 False。如果為 True，旋轉(zhuǎn)每個(gè) label 到指定的角度。

plt.figure(figsize=(10,5))
sum_sale=np.sum(data["總銷售額"])
font={
    "family":"kaiti"
,"size":"15"
}
 
plt.rc("font",**font)
fba_sale=np.sum(data["FBA銷售額"])
self_sale=np.sum(data["自配送銷售額"])
plt.pie([sum_sale,fba_sale,self_sale]
       ,labels=["總銷售額","FBA銷售額","自配送銷售額"]
       ,colors=["m","b","g"] #設(shè)置餅圖顏色
       ,shadow=True          #是否設(shè)置陰影
        ,labeldistance=1.2   #標(biāo)簽距圖表的距離
        ,autopct="%.2f%%"  ##設(shè)置顯示數(shù)字樣式
        ,startangle=60  ##旋轉(zhuǎn)角度
        ,explode=[0.1,0,0]
       )
plt.title("統(tǒng)計(jì)",loc="center")#center中間
       
plt.show()

4）散點(diǎn)圖

 散點(diǎn)圖是指在回歸分析中，數(shù)據(jù)點(diǎn)在直角坐標(biāo)系平面上的分布圖，散點(diǎn)圖表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢(shì)，據(jù)此可以選擇合適的函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合。用兩組數(shù)據(jù)構(gòu)成多個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，考察坐標(biāo)點(diǎn)的分布，判斷兩變量之間是否存在某種關(guān)聯(lián)或總結(jié)坐標(biāo)點(diǎn)的分布模式。散點(diǎn)圖將序列顯示為一組點(diǎn)。值由點(diǎn)在圖表中的位置表示。類別由圖表中的不同標(biāo)記表示。散點(diǎn)圖通常用于比較跨類別的聚合數(shù)據(jù)。

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

參數(shù)說明：

x，y：長(zhǎng)度相同的數(shù)組，也就是我們即將繪制散點(diǎn)圖的數(shù)據(jù)點(diǎn)，輸入數(shù)據(jù)。

s：點(diǎn)的大小，默認(rèn) 20，也可以是個(gè)數(shù)組，數(shù)組每個(gè)參數(shù)為對(duì)應(yīng)點(diǎn)的大小。

c：點(diǎn)的顏色，默認(rèn)藍(lán)色 'b'，也可以是個(gè) RGB 或 RGBA 二維行數(shù)組。

marker：點(diǎn)的樣式，默認(rèn)小圓圈 'o'。

cmap：Colormap，默認(rèn) None，標(biāo)量或者是一個(gè) colormap 的名字，只有 c 是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)數(shù)組的時(shí)才使用。如果沒有申明就是 image.cmap。

norm：Normalize，默認(rèn) None，數(shù)據(jù)亮度在 0-1 之間，只有 c 是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)的數(shù)組的時(shí)才使用。

vmin，vmax：：亮度設(shè)置，在 norm 參數(shù)存在時(shí)會(huì)忽略。

alpha：：透明度設(shè)置，0-1 之間，默認(rèn) None，即不透明。

linewidths：：標(biāo)記點(diǎn)的長(zhǎng)度。

edgecolors：：顏色或顏色序列，默認(rèn)為 'face'，可選值有 'face', 'none', None。

plotnonfinite：：布爾值，設(shè)置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 繪制點(diǎn)。

**kwargs：：其他參數(shù)。

plt.scatter(data["平均單個(gè)訂單成本"],data["訂單額"]
            , color=("red","green","black","orange","purple","beige","cyan","magenta","cyan","magenta")#設(shè)置球的顏色
           ,s=data["訂單額"]#設(shè)置球的大小
           ,marker="h"#設(shè)置球的形狀
           ,linewidths=4#設(shè)置球邊界的寬度
           ,edgecolors='b'#設(shè)置邊界的顏色
        ,alpha=0.5#設(shè)置透明度
           )#設(shè)置球的形狀
plt.xlabel("訂單成本")
plt.ylabel("訂單額")
plt.show()

5）直方圖

直方圖(Histogram)，又稱質(zhì)量分布圖，是一種統(tǒng)計(jì)報(bào)告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數(shù)據(jù)分布的情況。 一般用橫軸表示數(shù)據(jù)類型，縱軸表示分布情況。

plt.figure(figsize=(20,5))
data1 = data[data["數(shù)量"]>20]
plt.hist(data1["數(shù)量"],
        bins=data1.index.values[-1] #xz軸上展示多少
          ,align = "mid" 
        ， density=True#頻率頻數(shù)設(shè)置
        )
plt.xlim(10)
plt.show()

6）箱型圖

箱形圖（Box-plot）又稱為盒須圖、盒式圖或箱線圖，是一種用作顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計(jì)圖。因形狀如箱子而得名。在各種領(lǐng)域也經(jīng)常被使用，常見于品質(zhì)管理。它主要用于反映原始數(shù)據(jù)分布的特征，還可以進(jìn)行多組數(shù)據(jù)分布特征的比較。箱線圖的繪制方法是：先找出一組數(shù)據(jù)的上邊緣、下邊緣、中位數(shù)和兩個(gè)四分位數(shù)；然后， 連接兩個(gè)四分位數(shù)畫出箱體；再將上邊緣和下邊緣與箱體相連接，中位數(shù)在箱體中間。

plt.boxplot(data[data["銷量"]<3000]["銷量"])
plt.show()

橫線上邊的可以看做是異常值，也叫離群點(diǎn)  ，橫線是上限值，依次往下是上4分位、中位數(shù)、下4分位數(shù)、下限
- 上4分位數(shù)的意思是全部數(shù)據(jù)中有4分之一的數(shù)據(jù)比它大
-下4分位數(shù)的意思是全部數(shù)據(jù)中有4分之一的數(shù)據(jù)比它小
- 中位數(shù)的意思就是位于中間的數(shù)據(jù)
-上4分位減去下4分位數(shù)代表著4分位的間距，那么異常值（離群點(diǎn)）就是大于  (上四分位 + 1.5 * 四分位間距) 或小于(下4分位 - 1.5*四分位間距)的數(shù)字
- 上限值就是等于（上4分位 + 1.5 * 四分位間距）的值 

多個(gè)箱型圖繪制

dataa = [data[data["銷量"]<2000]["銷量"],data[data["銷量"]<3000]["銷量"]]
plt.boxplot(dataa  # dataa中包含多少元素 就會(huì)繪制幾個(gè)箱型圖
           ,notch=True  # 是否展示凹口
           ,sym="*" # 設(shè)置異形點(diǎn)的形狀
           ,vert=False # 箱型圖的擺放方式，True就是垂直，F(xiàn)alse就是橫著
            ,whis=2  # 定義異常，默認(rèn)是1.5這個(gè)參數(shù)也就是上下四分位距離的倍數(shù)
            ,labels=["箱型圖a","箱型圖b"] # 說明
            ,showmeans=True   # 展示平均值
            ,meanline=True  # 以線的形式來展示平均值，前提是showmeans=True
            ,showfliers=True  # 是否顯示異常值
            ,meanprops=dict(markerfacecolor="r", marker="s")
            ,widths=0.5
           )
plt.show()

7）子圖

我們可以使用 pyplot 中的subplot() 和 subplots() 方法來繪制多個(gè)子圖。

subplot() 方法在繪圖時(shí)需要指定位置，subplots() 方法可以一次生成多個(gè)，在調(diào)用時(shí)只需要調(diào)用生成對(duì)象的 ax 

subplots() 方法語法格式如下：

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)

rows：默認(rèn)為 1，設(shè)置圖表的行數(shù)。
ncols：默認(rèn)為 1，設(shè)置圖表的列數(shù)。
sharex、sharey：設(shè)置 x、y 軸是否共享屬性，默認(rèn)為 false，可設(shè)置為 'none'、'all'、'row' 或 'col'。 False 或 none 每個(gè)子圖的 x 軸或 y 軸都是獨(dú)立的，True 或 'all'：所有子圖共享 x 軸或 y 軸，'row' 設(shè)置每個(gè)子圖行共享一個(gè) x 軸或 y 軸，'col'：設(shè)置每個(gè)子圖列共享一個(gè) x 軸或 y 軸。
squeeze：布爾值，默認(rèn)為 True，表示額外的維度從返回的 Axes(軸)對(duì)象中擠出，對(duì)于 N*1 或 1*N 個(gè)子圖，返回一個(gè) 1 維數(shù)組，對(duì)于 N*M，N>1 和 M>1 返回一個(gè) 2 維數(shù)組。如果設(shè)置為 False，則不進(jìn)行擠壓操作，返回一個(gè)元素為 Axes 實(shí)例的2維數(shù)組，即使它最終是1x1。
subplot_kw：可選，字典類型。把字典的關(guān)鍵字傳遞給 add_subplot() 來創(chuàng)建每個(gè)子圖。
gridspec_kw：可選，字典類型。把字典的關(guān)鍵字傳遞給 GridSpec 構(gòu)造函數(shù)創(chuàng)建子圖放在網(wǎng)格里(grid)。
**fig_kw：把詳細(xì)的關(guān)鍵字參數(shù)傳給 figure() 函數(shù)。

plt.figure(figsize=(10,5))#設(shè)置畫布大小
x=np.arange(1,200)
plt.subplot(221)#在第一個(gè)位置畫折線圖
plt.plot(x,x+x)
plt.subplot(222)#第二個(gè)位置繪制散點(diǎn)圖
plt.scatter(np.arange(0,20),np.random.rand(20))
plt.subplot(223)#第三個(gè)位置繪制餅圖
plt.pie(x=[1,2,3,4],labels=['a','b','c','d'])
plt.subplot(224)#第四個(gè)位置繪制柱狀圖
plt.bar(x=[1,2,3,4],height=[2,3,6,5])
plt.show()

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