Python数据可视化实例之绘制图表

得利于语言的简单明了、丰富的数据结构、丰富的类和模块，Python如今成了数据科学中的香饽饽，成了matlab、R语言之外又一强大的数据分析工具。抛开其他方面的、今天虫虫带大家一起来探索Python在数据可视化方面的应用。我们以最基本的几种图标为实例来介绍Python matplotlib的强大的作图能力。

1.折线图

在绘制折线图时，如果你的数据很小，图表的线条有点折，当你数据集比较大时候，比如超过100个点，则会呈现相对平滑的曲线。

在这里，我们使用三个plt.plot绘制了，不同斜率（1，2和3）的三条线。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

cc= np.linspace(0,2,100)

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.plot(cc,cc,label='linear')

plt.plot(cc,cc**2,label='两倍')

plt.plot(cc,cc**3,label='三倍')

plt.xlabel('x label')

plt.ylabel('y label')

plt.title("折线图")

plt.legend()

plt.show()

cc = np.linspace(0,2,100)

plt.plot(cc,cc,label ='linear')

plt.plot(cc,cc ** 2,label ='quadratic')

plt.plot(cc,cc ** 3,label ='cubic')

plt.xlabel('x label')

plt.ylabel('y label')

结果显示，如下：

注意为了显示中文，我们plt.rcParams属性设置了中文字体，不然不能正确显示中文title的。

2.散点图

散点图和折线图的原理差不多；如果使用直线连接散点图中的点，得到的就是折线图。所以你只需要设置线型来绘制散点图。

注意：次例中我们也画了三行。不同的地方时，只使用了一个plt.plot。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0., 5., 0.2)

plt.plot(x, x, 'r--', x, x**2, 'bs', x, x**3, 'g^')

plt.show()

图表显示结果为：

3.直方图

直方图也是一种常用的简单图表，本例中我们在同一张图片中绘制两个概率直方图。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

mu1, sigma1 = 100, 15

mu2, sigma2 = 80, 15

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)

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.xlabel('智商')

plt.ylabel('置信度')

plt.title('IQ直方图')

plt.text(110, .025, r'$mu=100, sigma=15$')

plt.text(50, .025, r'$mu=80, sigma=15$')

# 设置坐标范围

plt.axis([40, 160, 0, 0.03])

plt.grid(True)

plt.show()

显示效果为：

4.条形图

我们要介绍的第四种，图表类型是条形图，我们这儿引入稍微比较复杂的条形图。

4.1平行条形图

此例中，我们引入三组（a,b,c）5个随机数（0~1），并用条形图打印出来，做比较

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

size = 5

x = np.arange(size)

total_width, n = 0.8, 3

width = total_width / n

# redraw the coordinates of x

x = x - (total_width - width) / 2

# here is the offset

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()

显示效果为：

4.2堆积条形图

数据同上，不过条形plot的时候，用的相互的值大小差异（水平方向），而不是条柱平行对比。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

size = 5

x = np.arange(size)

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()

显示效果为：

5.饼图

饼图是对比数量比例的最佳显示方式。

5.1一般饼图

ABCD四个数据，我们以饼图方式显示器大小对比。

import matplotlib.pyplot as plt

labels = 'A', 'B', 'C', 'D'

sizes = [15, 30, 45, 10]

explode = (0, 0.1, 0, 0)

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',

shadow=True, startangle=90)

plt.axis('equal')

plt.show()

显示效果为：

5.2嵌套饼图

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

size = 0.3

vals = np.array([[60., 32.], [37., 40.], [29., 10.]])

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 makes it a perfect circle

plt.axis('equal')

plt.show()

显示效果为：

5.3极轴饼图

极轴饼图是一种非常酷的图表，让我们看他的源码：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 10

theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False)

ax = plt.subplot(111, projection='polar')

bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)

for r, bar in zip(radii, bars):

bar.set_alpha(0.5)

plt.show()

显示效果为：

6.3D图表

3D图表也是能我们展示出超想象力的视觉效果的图表。

6.1三维散点图

首先来看看三维的散点图，源码：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x, y, z = data[0], data[1], data[2]

ax = plt.subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y')

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')

ax.set_ylabel('Y')

ax.set_xlabel('X')

plt.show()

显示效果为：

6.2 3D平面图

我们要用到mpl_toolkits.mplot3d这个3D模块包，安装这个包后，绘制一个超酷的3D图只需两行代码：

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)

显示效果为：

怎么样，效果很酷把，好今天虫虫就给大家介绍到这里，如果你有任何问题，或者需要本文提到的源码包，请关注虫虫，给虫虫留言。