Python干货：分享Python绘制六种可视化图表

可视化图表，有相当多种，但常见的也就下面几种，其他比较复杂一点，大都也是基于如下几种进行组合，变换出来的。对于初学者来说，很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了，由于种类太多，几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来。

因此，在这里，我特地总结了六种常见的基本图表类型，你可以通过对比学习，打下坚实的基础。

01. 折线图

绘制折线图，如果你数据不是很多的话，画出来的图将是曲折状态，但一旦你的数据集大起来，比如下面我们的示例，有100个点，所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线。

这里我绘制三条线，只要执行三次 plt.plot 就可以了。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x= np.linspace(0, 2, 100)
plt.plot(x, x, label='linear')
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')
plt.plot(x, x**3, label='cubic')
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title("simple plot")
plt.legend()
plt.show()

 

02. 散点图

其实散点图和折线图是一样的原理，将散点图里的点用线连接起来就是折线图了。所以绘制散点图，只要设置一下线型即可。

注意：这里我也绘制三条线，和上面不同的是，我只用一个 plt.plot 就可以了。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0., 5., 0.2)
# 红色破折号, 蓝色方块 ，绿色三角块
plt.plot(x, x, 'r--', x, x**2, 'bs', x, x**3, 'g^')
plt.show()

 

03. 直方图

直方图，大家也不算陌生了。这里小明加大难度，在一张图里，画出两个频度直方图。这应该在实际场景上也会遇到吧，因为这样真的很方便比较，有木有？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(19680801)
mu1, sigma1 = 100, 15
mu2, sigma2 = 80, 15
x1 = mu1 + sigma1 * np.random.randn(10000)
x2 = mu2 + sigma2 * np.random.randn(10000)
# the histogram of the data
# 50：将数据分成50组
# facecolor：颜色；alpha：透明度
# density：是密度而不是具体数值
n1, bins1, patches1 = plt.hist(x1, 50, density=true, facecolor='g', alpha=1)
n2, bins2, patches2 = plt.hist(x2, 50, density=true, facecolor='r', alpha=0.2)
# n：概率值；bins：具体数值；patches：直方图对象。
plt.xlabel('smarts')
plt.ylabel('probability')
plt.title('histogram of iq')
plt.text(110, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.text(50, .025, r'$\mu=80,\ \sigma=15$')
# 设置x，y轴的具体范围
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(true)
plt.show()

 

04. 柱状图

同样的，简单的柱状图，我就不画了，这里画三种比较难的图。

4.1 并列柱状图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
size = 5
a = np.random.random(size)
b = np.random.random(size)
c = np.random.random(size)
x = np.arange(size)
# 有多少个类型，只需更改n即可
total_width, n = 0.8, 3  
width = total_width / n
# 重新拟定x的坐标
x = x - (total_width - width) / 2
# 这里使用的是偏移
plt.bar(x, a, width=width, label='a')
plt.bar(x + width, b, width=width, label='b')
plt.bar(x + 2 * width, c, width=width, label='c')
plt.legend()
plt.show()

 

4.2 叠加柱状图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
size = 5
a = np.random.random(size)
b = np.random.random(size)
c = np.random.random(size)
x = np.arange(size)
# 这里使用的是偏移
plt.bar(x, a, width=0.5, label='a',fc='r')
plt.bar(x, b, bottom=a, width=0.5, label='b', fc='g')
plt.bar(x, c, bottom=a+b, width=0.5, label='c', fc='b')
plt.ylim(0, 2.5)
plt.legend()
plt.grid(true)
plt.show()

 

05. 饼图

5.1 普通饼图

import matplotlib.pyplot as plt
labels = 'frogs', 'hogs', 'dogs', 'logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
# 设置分离的距离，0表示不分离
explode = (0, 0.1, 0, 0) 
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
  shadow=true, startangle=90)
# equal aspect ratio 保证画出的图是正圆形
plt.axis('equal') 
plt.show()

 

5.2 嵌套饼图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置每环的宽度
size = 0.3
vals = np.array([[60., 32.], [37., 40.], [29., 10.]])
# 通过get_cmap随机获取颜色
cmap = plt.get_cmap("tab20c")
outer_colors = cmap(np.arange(3)*4)
inner_colors = cmap(np.array([1, 2, 5, 6, 9, 10]))
print(vals.sum(axis=1))
# [92. 77. 39.]
plt.pie(vals.sum(axis=1), radius=1, colors=outer_colors,
  wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))
print(vals.flatten())
# [60. 32. 37. 40. 29. 10.]
plt.pie(vals.flatten(), radius=1-size, colors=inner_colors,
  wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))
# equal 使得为正圆
plt.axis('equal') 
plt.show()

 

5.3 极轴饼图

要说酷炫，极轴饼图也是数一数二的了，这里肯定也要学一下。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(19680801)
n = 10
theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, n, endpoint=false)
radii = 10 * np.random.rand(n)
width = np.pi / 4 * np.random.rand(n)
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)
# left表示从哪开始，
# radii表示从中心点向边缘绘制的长度（半径）
# width表示末端的弧长
# 自定义颜色和不透明度
for r, bar in zip(radii, bars):
 bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.))
 bar.set_alpha(0.5)
plt.show()

 

06. 三维图

6.1 绘制三维散点图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40])
x, y, z = data[0], data[1], data[2]
ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程
# 将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度
ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y') # 绘制数据点
ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c='r')
ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c='g')
ax.set_zlabel('z') # 坐标轴
ax.set_ylabel('y')
ax.set_xlabel('x')
plt.show()

 

6.2 绘制三维平面图

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
fig = plt.figure()
ax = axes3d(fig)
x = np.arange(-4, 4, 0.25)
y = np.arange(-4, 4, 0.25)
x, y = np.meshgrid(x, y)
r = np.sqrt(x**2 + y**2)
z = np.sin(r)
# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
plt.show()

 

总结

以上所述是小编给大家介绍的python绘制六种可视化图表，希望对大家有所帮助