简介
matplotlib: 最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建
常用几种图形特点
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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)
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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)
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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)
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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)
直方图和条形图的区别：直方图的横轴一般是连续的数值型数据，条形图的横轴坐标是离散的，可以是数值，也可以是字符串
折线图
这里的折线图不仅仅指折线图，同时也可以指抛物线和直线等，关键是看x和y的关系是什么
plt连续多次调用plot方法会在一张图中出现多张图; plt.axis([-6,6,-2,2])手动指定x和y轴的数据范围；plt.axis('off')可以不显示x和y轴；plt.xlabel('a') 用来给x轴指定标签。
# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:WindowsFonts\simsun.ttc")
y_1 = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
y_2 = [1,0,3,1,2,2,3,3,2,1 ,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
x = range(11,31)
#设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
# x必须是数字列表，而且默认显示是matplotlib帮我们规划设计的
plt.plot(x,y_1,label="自己",color="#F08080")
plt.plot(x,y_2,label="同桌",color="#DB7093",linestyle="--")
#设置x轴刻度
_xtick_labels = ["{}岁".format(i) for i in x]
# rotation表示顺时针旋转
plt.xticks(x,_xtick_labels,fontproperties=my_font,rotation=90)
# plt.yticks(range(0,9))
#绘制网格
plt.grid(axis="both", alpha=0.4, linestyle=':')
#添加图例，需要和plt.plot的label配合使用，而且只有legend的字体属性用prop，其他方法字体属性都用fontproperties
plt.legend(prop=my_font,loc="upper left")
#展示
plt.show()
散点图
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:WindowsFonts\simsun.ttc")
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]
x_3 = range(1,32)
x_10 = range(51,82)
#设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
#使用scatter方法绘制散点图,和之前绘制折线图的唯一区别
plt.scatter(x_3,y_3,label="3月份")
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)
#添加图例
plt.legend(loc="upper left",prop=my_font)
#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)
#展示
plt.show()
xticks 的作用是对真实的坐标进行一对一对应转换显示
条形图
单个条形图
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:WindowsFonts\simsun.ttc")
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]
#设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,15),dpi=80)
#绘制条形图
plt.bar(range(len(a)),b,width=0.3)
#设置字符串到x轴
plt.xticks(range(len(a)),a,fontproperties=my_font,rotation=90)
plt.savefig("./movie.png")
plt.show()
这种显示效果不佳，把bar换成barh, 并且更改xticks为yticks即可
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:WindowsFonts\simsun.ttc")
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]
#设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
#绘制条形图
plt.barh(range(len(a)),b,height=0.3,color="orange")
#设置字符串到x轴
plt.yticks(range(len(a)),a,fontproperties=my_font)
plt.grid(alpha=0.3)
# plt.savefig("./movie.png")
plt.show()
多个条形图
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:WindowsFonts\simsun.ttc")
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 = 0.2
x_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")
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")
#设置图例
plt.legend(prop=my_font)
#设置x轴的刻度
plt.xticks(x_15,a,fontproperties=my_font)
plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt
interval = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,70,100]
width = [5,5,5,5,5,5,5,5,5,25,30,60]
quantity = [836,2737,3723,3926,3596,1438,3273,642,824,613,215,47]
#设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
# bar 的width 参数
plt.bar(interval,quantity,width=width)
#设置x轴的刻度
temp_d = [5]+ width[:-1]
_x = [i-temp_d[interval.index(i)]*0.5 for i in interval]
plt.xticks(_x,interval)
plt.grid(alpha=0.4)
plt.show()
直方图
指定组数的直方图
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
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 需要是一个整数才不会出现错位
num_bins = (max(a)-min(a))//d
#设置图形的大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.hist(a,num_bins,normed=True)
#设置x轴的刻度
plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))
plt.grid()
plt.show()
指定分组数值列表的直方图
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
runtime_data = np.array([8.1, 7.0, 7.3, 7.2, 6.2, 6.1, 8.3, 6.4, 7.1, 7.0, 7.5, 7.1, 7.5, 6.8, 8.1, 7.1, 8.1, 8.3, 7.3, 5.3, 8.8])
max_runtime = runtime_data.max()
min_runtime = runtime_data.min()
#设置不等宽的组距，hist方法中取到的会是一个左闭右开的去见[1.9,3.5)
num_bin_list = [1.9,2.5]
i=2.5
# 因为数据都是小数，所以不能采用列表推导式，使用while循环
while i<=max_runtime:
i += 0.5
num_bin_list.append(i)
#设置图形的大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
# num_bin_list 是列表的时候，表示自定义间距，而不是给定组数让 matplotlib 帮我们计算间距
plt.hist(runtime_data,num_bin_list)
#xticks让之前的组距能够对应上
plt.xticks(num_bin_list)
plt.show()