Python数据可视化：折线图、柱状图、饼图代码
2021-03-06 02:29
标签：plt bar 样式 load exp bottom line rgba import 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：godweiyang 来源：算法码上来 Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看 有很多很牛b的作图教程，我也学不来，就扔给大家自己学吧： 代码 效果 代码 效果 代码 效果 Python数据可视化：折线图、柱状图、饼图代码 标签：plt bar 样式 load exp bottom line rgba import 原文地址：https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/14307755.htmlhttps://space.bilibili.com/523606542
折线图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# x轴刻度标签
x_ticks = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘]
# x轴范围（0, 1, ..., len(x_ticks)-1）
x = np.arange(len(x_ticks))
# 第1条折线数据
y1 = [5, 3, 2, 4, 1, 6]
# 第2条折线数据
y2 = [3, 1, 6, 5, 2, 4]
# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 画第1条折线，参数看名字就懂，还可以自定义数据点样式等等。
plt.plot(x, y1, color=‘#FF0000‘, label=‘label1‘, linewidth=3.0)
# 画第2条折线
plt.plot(x, y2, color=‘#00FF00‘, label=‘label2‘, linewidth=3.0)
# 给第1条折线数据点加上数值，前两个参数是坐标，第三个是数值，ha和va分别是水平和垂直位置（数据点相对数值）。
for a, b in zip(x, y1):
plt.text(a, b, ‘%d‘%b, ha=‘center‘, va= ‘bottom‘, fontsize=18)
# 给第2条折线数据点加上数值
for a, b in zip(x, y2):
plt.text(a, b, ‘%d‘%b, ha=‘center‘, va= ‘bottom‘, fontsize=18)
# 画水平横线，参数分别表示在y=3，x=0~len(x)-1处画直线。
plt.hlines(3, 0, len(x)-1, colors = "#000000", linestyles = "dashed")
# 添加x轴和y轴刻度标签
plt.xticks([r for r in x], x_ticks, fontsize=18, rotation=20)
plt.yticks(fontsize=18)
# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel(u‘x_label‘, fontsize=18)
plt.ylabel(u‘y_label‘, fontsize=18)
# 标题
plt.title(u‘Title‘, fontsize=18)
# 图例
plt.legend(fontsize=18)
# 保存图片
plt.savefig(‘./figure.pdf‘, bbox_inches=‘tight‘)
# 显示图片
plt.show()
柱状图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# x轴刻度标签
x_ticks = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘]
# 柱的宽度
barWidth = 0.25
# 第1个柱的x轴范围（每个柱子的中点）（0, 1, ..., len(x_ticks)-1）
x1 = np.arange(len(x_ticks))
# 第2个柱的x轴范围（每个柱子的中点）
x2 = [x + barWidth for x in x1]
# 第1个柱数据
y1 = [5, 3, 2, 4, 1, 6]
# 第2个柱数据
y2 = [3, 1, 6, 5, 2, 4]
# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 画第1个柱
plt.bar(x1, y1, color=‘#FF0000‘, width=barWidth, label=‘label1‘)
# 画第2个柱
plt.bar(x2, y2, color=‘#00FF00‘, width=barWidth, label=‘label2‘)
# 给第1个柱数据点加上数值，前两个参数是坐标，第三个是数值，ha和va分别是水平和垂直位置（数据点相对数值）。
for a, b in zip(x1, y1):
plt.text(a, b, ‘%d‘%b, ha=‘center‘, va= ‘bottom‘, fontsize=18)
# 给第2个柱数据点加上数值
for a, b in zip(x2, y2):
plt.text(a, b, ‘%d‘%b, ha=‘center‘, va= ‘bottom‘, fontsize=18)
# 画水平横线
plt.hlines(3, 0, len(x_ticks)-1+barWidth, colors = "#000000", linestyles = "dashed")
# 添加x轴和y轴刻度标签
plt.xticks([r + barWidth/2 for r in x1], x_ticks, fontsize=18)
plt.yticks(fontsize=18)
# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel(u‘x_label‘, fontsize=18)
plt.ylabel(u‘y_label‘, fontsize=18)
# 标题
plt.title(u‘Title‘, fontsize=18)
# 图例
plt.legend(fontsize=18)
# 保存图片
plt.savefig(‘./figure.pdf‘, bbox_inches=‘tight‘)
# 显示图片
plt.show()
饼图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(10, 10))
# 设置每块区域的标签
labels = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘]
# 设置每块区域离圆心的距离，这里a区域凸出一点点
explode = [0.05, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01]
# 设置每块区域的值
values = [1, 5, 2, 4, 3]
# 设置每块区域的颜色
colors = [‘#F5DEB3‘, ‘#87CEFA‘, ‘#FFB6C1‘, ‘#90EE90‘, ‘#D3D3D3‘]
_, l_text, p_text = plt.pie(values, explode=explode, labels=labels, autopct=‘%1.1f%%‘, colors=colors)
# 设置标签字体大小
for t in l_text:
t.set_size(18)
# 设置数值字体大小
for t in p_text:
t.set_size(18)
# 标题
plt.title(u‘Title‘, fontsize=18)
# 图例
plt.legend(fontsize=18)
# 保存图片
plt.savefig(‘./figure.pdf‘, bbox_inches=‘tight‘)
# 显示图片
plt.show()
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