matplotlib学习日记(四)-绘制直方统计图形
(一)柱状图-应用在定性数据的可视化场景或者离散型数据,条形图和柱状图相似,只不过是函数barh
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]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
plt.bar(x, y, align="center", color="b", tick_label = ["A", "C", "B", "F", "D"], alpha=.6)
'''
x---->柱状图中的柱体标签值
y---->柱状图的柱体高度
align------>柱体对齐方式
tick_label------>刻度标签值
alpha--------->柱体的透明度
'''
plt.xlabel("测试难度")
plt.ylabel("试卷份数")
plt.grid(True, axis="y", ls=":", color="r", alpha=.3)
plt.show()
(二)堆积图
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]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 5, 6, 9, 20]
plt.bar(x, y, align="center", color="#66c2a5", tick_label = ["A", "B", "C", "D", "E"], label="班级A")
plt.bar(x, y1, align="center",bottom=y, color="#8da0cb", label="班级B")
'''
x---->柱状图中的柱体标签值
y---->柱状图的柱体高度
align------>柱体对齐方式
tick_label------>刻度标签值
bottom--------->底部是什么
'''
plt.xlabel("测试难度")
plt.ylabel("试卷份数")
plt.legend()
plt.show()
(三)分块图--------多数据的分布差异
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 x = np.arange(5)
y = [6, 10, 4, 5, 1]
y1 = [2, 6, 3, 8, 5] bar_width = 0.35
tick_label = ["A", "B", "C", "D", "E"] plt.bar(x, y, bar_width, align="center", color="c", label="班级A", alpha = .6)
plt.bar(x+bar_width, y1, bar_width, align="center", color="b", label="班级A", alpha=.5)
'''
注意起始位置的关系
bar_width------->柱状图宽度
'''
plt.xlabel("测试难度")
plt.ylabel("试卷份数") plt.xticks(x+bar_width/2, tick_label)
plt.legend()
plt.show()
(四)函数stackplot()----------堆积折线图,即将多个折线放在同一坐标,互相堆积但不会覆盖
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np x = np.arange(1, 6, 1)
y = [0, 4, 3, 5, 6]
y1 = [1, 3, 4, 2, 7]
y2 = [3, 4, 1, 6, 5]
labels = ["BluePlanet", "BrownPlanet", "GreenPlanet"]
colors = ["#8da0cb", "#fc8d62", "66c2a5"]
plt.stackplot(x, y, y1, y2, labels=labels, colors=colors)
plt.legend(loc = "upper left")
plt.show()
(五)函数broken_barh()-------绘制间断条形图,在条形图的基础上绘制而成的,可视化定性数据的相同指标在时间维度上的指标值变化
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["LiSu"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
plt.broken_barh([(30, 100), (180, 50), (260, 70)], (20, 8), facecolors="#1f78b4")
plt.broken_barh([(60, 90), (190, 20), (230, 30), (280, 60)], (10, 8), facecolors=("#7fc97f", "#beaed4", "#fdc086", "#ffff99"))
'''
(30, 100)------->以30为起点,移动100个单位
(20, 8)--------->Y轴以20为起点,移动8单位
facecolor--------->指柱体的颜色
'''
plt.xlim(0, 360)
plt.ylim(5, 35)
plt.xlabel("演出时间") plt.xticks(np.arange(0, 361, 60))
plt.yticks([15, 25], ["歌剧院A", "歌剧院B"])
#显示tick的位置
plt.grid(ls = "-", lw = 1, color = "r")
#网格线
plt.title("不同地区的歌剧院的演出时间比较") plt.show()
(六)函数step()----------绘制阶梯图,使用在时间序列数据的可视化任务中
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np x = np.linspace(1, 10, 10)
y = np.sin(x)
#where------>pre--->左开右闭区间,post---->左闭右开区间
plt.step(x, y, color="#8dd3c7", where="pre", lw = 2) plt.xlim(0, 11)
plt.xticks(np.arange(1, 11, 1))
plt.ylim(-1.2, 1.2)
plt.show()
(七)函数hist()---------直方图,定量数据或者连续数据的可视化展示
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["LiSu"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
scoresT = np.random.randint(0, 100, 100)
x = scoresT bins = range(0, 101, 10) plt.hist(x, bins=bins, color="#377eb8", histtype="bar", rwidth=1.0)
'''
bins------->用于确定柱体的个数或者柱体边缘范围
histtype----->柱体类型
''' plt.xlabel("测试成绩")
plt.ylabel("学生人数")
plt.show()
(八)堆积直方图
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["LiSu"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
scoresT1 = np.random.randint(0, 100, 100)
scoresT2 = np.random.randint(0, 100, 100)
x = [scoresT1, scoresT2]
colors = ["#8dd3c7", "#bebada"]
labels = ["班级A", "班级B"]
bins = range(0, 101, 10) plt.hist(x, bins=bins, color=colors, histtype="bar", rwidth=1.0, stacked=True, label=labels)
# stacked决定着是否堆积,True为堆积,False不堆积
plt.xlabel("测试成绩")
plt.ylabel("学生人数") plt.title("不同班级的测试成绩直方图")
plt.legend(loc = "upper left")
plt.show()
(九)直方图的不同形状-----------改变hist的histtype参数
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["LiSu"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
scoresT1 = np.random.randint(0, 100, 100)
scoresT2 = np.random.randint(0, 100, 100)
x = [scoresT1, scoresT2]
colors = ["#8dd3c7", "#bebada"]
labels = ["班级A", "班级B"]
bins = range(0, 101, 10) plt.hist(x, bins=bins, color=colors, histtype="stepfilled", rwidth=1.0, stacked=True, label=labels)
# stacked决定着是否堆积,True为堆积,False不堆积
plt.xlabel("测试成绩")
plt.ylabel("学生人数") plt.title("不同班级的测试成绩直方图")
plt.legend(loc = "upper left")
plt.show()
matplotlib学习日记(四)-绘制直方统计图形的更多相关文章
- matplotlib学习日记(五)-各种饼状图的绘制
(一)分裂式饼状图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mpl.rcParams[& ...
- matplotlib学习日记(一)------图表组成元素
1.使用函数绘制matplotlib的图表组成元素 (1)函数plot---变量的变化趋势 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x ...
- matplotlib学习日记(十)-划分画布的主要函数
(1)函数subplot()绘制网格区域中的几何形状相同的子区布局 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np '''函数subplot的介绍 ...
- matplotlib学习日记(十一)---坐标轴高阶应用
(一)设置坐标轴的位置和展示形式 (1)向画布中任意位置添加任意数量的坐标轴 ''' 通过在画布的任意位置和区域,讲解设置坐标轴的位置和坐标轴的展示形式的实现方法, 与subplot,subplots ...
- matplotlib学习日记(三)------简单统计图
(一)函数bar()---------绘制柱状图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams[" ...
- matplotlib学习记录 四
# 绘制3月每天最高温和10月每天最高温散点图 from matplotlib import pyplot as plt # 让matplotlib能够显示中文 plt.rcParams['font. ...
- Python学习日记(四) 集合和元祖
元祖的特性:是一个只读列表.可以循环.可以切片,修改数据遵循'儿子'不能改但'孙子'可能可以改. iterable:可迭代对象(元祖.列表.字串.集合) 元祖宣告方式: tu = (1,2,3,['a ...
- matplotlib学习日记(十)-共享绘图区域的坐标轴
(1)共享单一绘图区域的坐标轴 ''' 上一讲介绍了画布的划分,有时候想将多张图放在同一个绘图区域, 不想在每个绘图区域只绘制一幅图形,这时候借助共享坐标轴的方法实现在一个绘图区 绘制多幅图形的目的. ...
- matplotlib学习日记(九)-图形样式
(一)刻度线定位器和刻度格式器的使用方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.ticker impor ...
随机推荐
- P1163 银行贷款
考虑从一个月转移到下一个月.假设前一个月的欠款是 \(s\),月利息为 \(d\),月末还款为 \(b\),那么下一个月的欠款就是 \(s\left(1+d\right)-b\). 很容易看出月利息越 ...
- Luogu P4306 JSOI2010 连通数
tarjan有向图缩点的基础应用.把原图中某点的连通数转化为反向图中"能够到达某点的个数".缩点后,每个新点的贡献等于 原dcc大小 * f[i] 其中f[i]表示(包括该点自身) ...
- 【操作系统】先来先服务和短作业优先算法(C语言实现)
[操作系统] 先来先服务算法和短作业优先算法实现 介绍: 1.先来先服务 (FCFS: first come first service) 如果早就绪的进程排在就绪队列的前面,迟就绪的进程排在就绪队列 ...
- java44
1.使用封装工具类思想:三种输入模式下的工具类. dateUtils类, StringUtils类(判断字符串值是否为空), 调用工具类: String res = dateUtils.datetoS ...
- Spring 源码学习 04:初始化容器与 DefaultListableBeanFactory
前言 在前一篇文章:创建 IoC 容器的几种方式中,介绍了四种方式,这里以 AnnotationConfigApplicationContext 为例,跟进代码,看看 IoC 的启动流程. 入口 从 ...
- jwt介绍
jwt原理 最简单理解:jwt本质就是, 把用户信息通过加密后生成的一个字符串 JWT的原则是在服务器身份验证之后,将生成一个JSON对象并将其发送回用户 { "UserName" ...
- Why系统:0.1 + 0.2 != 0.3
为了知道更多一点,打算自己来一个why系列. 面试官:同学, 请问 0.1 + 0.2 等于多少 同学:不等于0.3, 因为精度问题 面试官:能更深入的说一下嘛 同学:...... 上面的同学,就是曾 ...
- 你说说对Java中SPI的理解吧
前言 最近在面试的时候被问到SPI了,没回答上来,主要也是自己的原因,把自己给带沟里去了,因为讲到了类加载器的双亲委派模型,后面就被问到了有哪些是破坏了双亲委派模型的场景,然后我就说到了SPI,JND ...
- moviepy音视频剪辑:与大小相关的视频变换函数crop、even_size、margin、resize介绍
☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 在<moviepy音视频剪辑:moviepy中的剪辑基类Clip详解>介绍了剪辑基类的fl.fl_time.fx方法,在<movi ...
- 第9.2节 Python的文件打开函数open详解
一. 引言 在操作一个文件前,大部分情况需要先打开文件,才能进行,在Python中使用内置函数open来打开一个文件.open函数是Python的一个内置函数,io模块 定义的函数open是该内置函数 ...