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Python使用统计函数绘制简单图形实例代码

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

前言

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。

用matplotlib绘制一些大家比较熟悉又经常混淆的统计图形,掌握这些统计图形可以对数据可视化有一个深入理解。

Windows 系统安装 Matplotlib

进入到 cmd 窗口下,执行以下命令:

python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install matplotlib

Linux 系统安装 Matplotlib

可以使用 Linux 包管理器来安装:

Debian / Ubuntu:

sudo apt-get install python-matplotlib

Fedora / Redhat:

sudo yum install python-matplotlib

Mac OSX 系统安装 Matplotlib

Mac OSX 可以使用 pip 命令来安装:

sudo python -mpip install matplotlib

安装完后,你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib 模块。

$ python -m pip list | grep matplotlib
matplotlib (1.3.1)

1.函数bar()--用于绘制柱状图

在x轴上绘制定性数据的分布特征

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[3,1,4,5,8,9,7,2]
plt.bar(x,y,align="center",color="c",tick_label=["q","a","c","e","r","j","b","p"],hatch="/")
plt.xlabel("箱子编号")
plt.ylabel("箱子重量(kg)")
plt.show()

2.

2、函数barh()--用于绘制条形图

在y轴上绘制定性数据的分布特征

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[3,1,4,5,8,9,7,2]
plt.barh(x,y,align="center",color="c",tick_label=["q","a","c","e","r","j","b","p"],hatch="/")
plt.xlabel("箱子编号")
plt.ylabel("箱子重量(kg)")
plt.show()

3.

3、函数hist()--用于绘制直方图

在x轴上绘制定量数据的分布特征

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

#set test scores
boxWeight = np.random.randint(0,10,100)
x = boxWeight
#plot histogram
bins = range(0,11,1)
plt.hist(x,bins=bins,
  color="g",
  histtype="bar",
  rwidth=1,
  alpha=0.6)
#set x,y-axis label
plt.xlabel("箱子重量(kg)")
plt.ylabel("销售数量(个)")
plt.show()

4.函数pie()--用于绘制饼图

绘制定性数据的不同类别的百分比

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

kinds ="简易箱","保温箱","行李箱","密封箱"
colors = ["#e41a1c","#377eb8","#4daf4a","#984ea3"]
soldNums = [0.05,0.45,0.15,0.35]
#pie chart
plt.pie(soldNums,
 labels=kinds,
 autopct="%3.1f%%",
 startangle=60,
 colors=colors)
plt.title("不同类型箱子的销售数量占比")
plt.show()

5.函数polar()--用于绘制极线图

在极坐标图上绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
barSlices = 12
theta = np.linspace(0.0,2*np.pi,barSlices,endpoint=False)
r = 30*np.random.rand(barSlices)
plt.polar(theta,r, #theta每个标记所在射线与极径的夹角,r每个标记到原点的距离
  color="chartreuse",
  linewidth=2,
  marker="*",
  mfc="b",
  ms=10)
plt.show()

6.函数scatter()--用于绘制气泡图

二维数据借助气泡图大小展示三维数据

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
a = np.random.randn(100)
b = np.random.randn(100)
#colormap:RdYlBu
plt.scatter(a,b,s=np.power(10*a+20*b,2),#s散点标记的大小
  c=np.random.rand(100),#c散点标记的颜色
  cmap=mpl.cm.RdYlBu,#将浮点数映射成颜色的颜色映射表
  marker='o')
plt.show()

7.函数stem()--用于绘制棉棒图

绘制离散的有序数据

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0.5,2*np.pi,20)
y = np.random.randn(20)
plt.stem(x,y,linefmt="-.",markerfmt="o",basefmt="-")
linefmt棉棒的样式、markerfmt棉棒末端的样式、basefmt指定基线的样式
plt.show()

8.函数boxplot()--用于绘制箱型图

绘制箱型图

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

x = np.random.randn(1000)
plt.boxplot(x)
plt.xticks([1],["随机数生成器AlphaRM"])
plt.ylabel("随机数值")
plt.title("随机数生成器抗干扰能力的稳定性")
plt.grid(axis="y",ls=":",lw=1,color="gray",alpha=0.4)
plt.show()

9.函数errorbar()--用于绘制误差棒图

绘制y轴方向或是x轴方向的误差范围

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0.1,0.6,6)
y = np.exp(x)
plt.errorbar(x,y,fmt="bo:",yerr=0.2,xerr=0.02)
plt.xlim(0,0.7)
plt.show()

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

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