本文主要是介绍代码写的好不如图画的好(下)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、绘制散点图
假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律?
a=[11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
b=[26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]
'''
Created on 2018年9月17日@author: TuringEmmy
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# encoding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_managermy_font=font_manager.FontProperties(fname="SIMFANG.TTF")y_3=[11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]
y_10=[26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]# 设置图形大小
plt.figure( figsize=(20,8), dpi=80)
x_3=range(1,32)
x_10=range(51,82) # 往后移动，防止重复，也是31天# 使用scatter方法绘制散点图
plt.scatter(x_3, y_3,label="3月份",color="orange")
plt.scatter(x_10, y_10, label="10月份")# 调整x轴的刻度
_x = list(x_3)+list(x_10)
_xtick_labels=["3月{}日".format(i) for i in x_3]
_xtick_labels+=["10月{}日".format(i-50) for i in x_10]
plt.xticks(_x[::3],_xtick_labels[::3],fontproperties=my_font,rotation=45)# 添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontproperties=my_font)
plt.ylabel("温度",fontproperties=my_font)
plt.title("标题",fontproperties=my_font)# 添加图例
plt.legend(loc="upper left",prop=my_font)
# 展示
plt.show()
应用场景
- 不同条件(维度)之间的内在关联关系
- 观察数据的离散聚合程度
二、绘制条形图
假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b),那么如何更加直观的展示该数据?
a =[“战狼2”,“速度与激情8”,“功夫瑜伽”,“西游伏妖篇”,“变形金刚5：最后的骑士”,“摔跤吧！爸爸”,“加勒比海盗5：死无对证”,“金刚：骷髅岛”,“极限特工：终极回归”,“生化危机6：终章”,“乘风破浪”,“神偷奶爸3”,“智取威虎山”,“大闹天竺”,“金刚狼3：殊死一战”,“蜘蛛侠：英雄归来”,“悟空传”,“银河护卫队2”,“情圣”,“新木乃伊”,]
b=[56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23]单位:亿
数据来源: http://58921.com/alltime/2017
plt.bar(range(len(a)),b,width=0.3)
plt.xticks(range(len(a)),a,fontproperties=my_font,rotation=90)
当把图像旋转的时候注意几个小点
plt.barh(range(len(a)),b,height=0.3,color="orange")
# 注意源码第二个值为width,第三个值为为height了
三、多次绘制条形图
假设你知道了列表a中电影分别在2017-09-14(b_14),2017-09-15(b_15), 2017-09-16(b_16)三天的票房,为了展示列表中电影本身的票房以及同其他电影的数据对比情况,应该如何更加直观的呈现该数据?
a =[“猩球崛起3：终极之战”,“敦刻尔克”,“蜘蛛侠：英雄归来”,“战狼2”]
b_16 = [15746,312,4497,319]
b_15 = [12357,156,2045,168]
b_14 = [2358,399,2358,362]
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Created on 2018年9月17日@author: TuringEmmy
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from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_managermy_font = font_manager.FontProperties(fname="SIMFANG.TTF")
a = ["猩球崛起3：终极之战", "敦刻尔克", "蜘蛛侠：英雄归来", "战狼2"]
b_16 = [15746, 312, 4497, 319]
b_15 = [12357, 156, 2045, 168]
b_14 = [2358, 399, 2358, 362]bar_width = 0.2x_14 = list(range(len(a)))
x_15 = [i + bar_width for i in x_14]
x_16 = [i + bar_width * 2 for i in x_14]# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)plt.bar(range(len(a)), b_14, width=bar_width, label="9月14日", color='yellow')
plt.bar(x_15, b_15, width=bar_width, label="9月15日")
plt.bar(x_16, b_16, width=bar_width, label="9月16日")# 设置x轴的刻度
plt.xticks(x_15, a, fontproperties=my_font)plt.legend(prop=my_font)
plt.show()
更多应用
- 数量统计
- 频率统计(市场饱和度)
四、绘制直方图
[注意]没有处理过的原始数据才能进行直方图的绘制
假设你获取了250部电影的时长(列表a中),希望统计出这些电影时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息,你应该如何呈现这些数据?
a=[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]
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Created on 2018年9月17日@author: TuringEmmy
'''
# encoding=utf-8from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_managermy_font = font_manager.FontProperties(fname="SIMFANG.TTF")a = [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]# 计算组数
d = 3 # 组距
num_bins = (max(a) - min(a)) // d + 1
print(num_bins)plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.hist(a, 20, normed=1) # normed将图形编程频率分布图# 设置x轴的刻度
plt.xticks(range(min(a), max(a) + d, d))
# 这里需要注意(左闭右开)，如果不加d,最后有值娶不到
plt.grid(alpha=0.5)
plt.show()
五、各种图形的对比总结
折线图:以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图
特点:能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。(变化)
直方图:由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。
一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。
特点:绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布状况(统计)
条形图:排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中。
特点:绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计)
散点图:用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布,判断两变量
之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)
六、matplotlib常见问题总结
- 应该选择那种图形来呈现数据
- matplotlib.plot(x,y)
- matplotlib.bar(x,y)
- matplotlib.scatter(x,y)
- matplotlib.hist(data,bins,normed)
- xticks和yticks的设置
- label和titile,grid的设置
- 绘图的大小和保存图片
七、matplotlib使用的流程总结
- 明确问题
- 选择图形的呈现方式
- 准备数据
- 绘图和图形完善
matplotlib支持的图形是非常多的，如果有其他的需求，我们可以查看一下url地址
http://matplotlib.org/gallery/index.html
plotly:可视化工具中的github,相比于matplotlib更加简单,图形更加漂亮,同时兼容matplotlib和pandas
使用用法:简单,照着文档写即可,文档地址:
https://plot.ly/python/
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