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Python数据可视化

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一、绘制折线图

使用plot()绘制折线图

常用的参数:

plot()函数的语法格式:

plot(x,y ,fmt , scalex=True , scaley=true , data=None, label=None    等.....)

实例:

(1)

在这里插入图片描述

(2)

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二、绘制柱形图或堆积图形

使用bar()绘制柱形图或堆积柱形图

bar()的语法格式有:
bar(x, height , width=0.8, bottom=None, align='center',
 data=None, tick_label=None, xerr=None, yerr=None, error_kw=None)

常用参数的含义:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(5)
y1=np.array([10,8,7,11,13])
bar_width=0.4
plt.bar(x,y1,tick_label=['a','b','c','d','e'],width=bar_width)
plt.title("2020080603039")
plt.show()

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(2)具有多组柱形的柱形图

在这里插入图片描述

(3)通过给bottom参数传值的方式的方式控制柱形的y值

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三、绘制条形图或堆积条形图

使用barh()绘制条形图或堆积条形图

使用barh()函数的语法格式:
barh(y, width, heigth=0.8, left=None, align='center', *)

常用的参数的含义如下:

在这里插入图片描述

(2)绘制具有多组条形的条形图

在这里插入图片描述

(3)绘制堆积条形图

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 四、绘制堆积面积图

使用stackplot()绘制堆积面积图

stackplot()函数的语法格式:
stackplot(x, y , labels=(), baseline='zero', data=None, *)

代码及图如下:

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五、绘制直方图

使用hist()绘制

和hist()函数的语法格式如下:

hist(x, bins=None, range=None, density=None, weights=None,
 cumulative=False, bottom=None,histtype='bar',align='mid', 
 orientation='vertical', rwidth=None, 
 log=False, color=None, label=None, stacked=False)

常用的参数如下:

(1)绘制一个具有8个矩形条填充的线条直方图

在这里插入图片描述

(2)改变bins的值则能改变矩形条的条数,如下图中设置的66,设置的数越大条数越多

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六、绘制饼图或者圆环图

使用pie()绘制饼图或者圆环图

语法格式如下:
pie(x,explode=None,labels=None,autopct=None,pctdistance=0.6,shadow=False,
labeldistance=1.1,
startangle=None,radius=None,counterclock=True,wedgeprops=None,textprops=None,
center=(0,0),frame=False,rotatelabels=False,*,data=None)

常用的参数如下:

(1)绘制一个饼形图

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(2)绘制一个环形图

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(3)绘制一个向外移动的饼状图

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 七、绘制散点图或气泡图

使用scatter()绘制散点图或气泡图

scatter()函数语法格式:
scatter(x, y, s=None, marker=None, cmap=None, norm=None,
vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,verts=None,
edgecolors=None,* , plotnonfinite=False,data=None  )

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八、绘制箱形图

使用boxplot()绘制箱形图

使用pyplot的boxplot()函数可以快速绘制箱形图,boxplot()函数的语法如下:
boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None,positions=None
widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None,usermedians=None,*,)

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九、绘制雷达图

使用polar()绘制雷达图

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十、绘制误差棒图

使用errorbar()绘制误差棒图

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总结

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注的更多内容!   

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