Matplotlib数据可视化基础

Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。

1.引例

In [ ]:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

In [ ]:

#创建画布，指定画布大小
plt.figure(figsize=(4,4))

Out[ ]:

<Figure size 288x288 with 0 Axes>
<Figure size 288x288 with 0 Axes>

In [ ]:

# 生成0-9的十个整数数据
np.arange(10)

Out[ ]:

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [ ]:

x=np.arange(10)
# 设置图像标题
plt.title('lines')
#绘制图线一
plt.plot(x,np.sin(x))
#绘制图线二
plt.plot(x,np.cos(x))
#设置区分图线标志
plt.legend(['sin','cos'])
#保存图片
plt.savefig('./tmp/tmp.png')
#展示图片
plt.show()

2.数据导入

In [ ]:

data=np.load('./data/国民经济核算季度数据.npz',allow_pickle=True)

In [ ]:

data.files

Out[ ]:

['columns', 'values']

In [ ]:

data['columns']

Out[ ]:

array(['序号', '时间', '国内生产总值_当季值(亿元)', '第一产业增加值_当季值(亿元)', '第二产业增加值_当季值(亿元)',
       '第三产业增加值_当季值(亿元)', '农林牧渔业增加值_当季值(亿元)', '工业增加值_当季值(亿元)',
       '建筑业增加值_当季值(亿元)', '批发和零售业增加值_当季值(亿元)', '交通运输、仓储和邮政业增加值_当季值(亿元)',
       '住宿和餐饮业增加值_当季值(亿元)', '金融业增加值_当季值(亿元)', '房地产业增加值_当季值(亿元)',
       '其他行业增加值_当季值(亿元)'], dtype=object)

In [ ]:

data['values']

Out[ ]:

array([[1, '2000年第一季度', 21329.9, ..., 1235.9, 933.7, 3586.1],
       [2, '2000年第二季度', 24043.4, ..., 1124.0, 904.7, 3464.9],
       [3, '2000年第三季度', 25712.5, ..., 1170.4, 1070.9, 3518.2],
       ...,
       [67, '2016年第三季度', 190529.5, ..., 15472.5, 12164.1, 37964.1],
       [68, '2016年第四季度', 211281.3, ..., 15548.7, 13214.9, 39848.4],
       [69, '2017年第一季度', 180682.7, ..., 17213.5, 12393.4, 42443.1]],
      dtype=object)

3.绘制散点图

In [ ]:

#绘制散点图
plt.scatter(range(69),data['values'][:,2])
plt.show()

In [ ]:

#多种数据散点图
for i in [3,4,5]:
    plt.scatter(range(69),data['values'][:,i])
plt.legend(['1','2','3'])
plt.show()

4.绘制折线图

In [ ]:

#绘制折线图
plt.plot(range(69),data['values'][:,2])
plt.show()

In [ ]:

#多种数据绘制折线图
l=['r','g','b'] #颜色
m=['o','*','D'] #标记样式
for j,i in enumerate([3,4,5]):
    plt.plot(range(69),data['values'][:,i],c=l[j],marker=m[j],alpha=0.5)
plt.legend(['1','2','3'])
plt.show()

5.绘制直方图

In [ ]:

#直方图
data['values'][68,3:6]

Out[ ]:

array([8654.0, 70004.5, 102024.2], dtype=object)

In [ ]:

#赋值绘图数据
num=data['values'][68,3:6]

In [ ]:

#绘制直方图添加数据
plt.bar(range(len(num)),num)
#给x轴标注刻度和取值
plt.xticks(range(len(num)),['1','2','3'])
plt.show()

6.绘制饼图

In [ ]:

#设置绘图区域为正方形
plt.figure(figsize=(4,4))
plt.pie(num,autopct='%.2f %%',explode=[0.1,0,0],labels=['1','2','3'],labeldistance=1.4)
plt.show()

7.绘制箱线图

In [ ]:

#设置单个数据绘制箱线图
num=data['values'][:,3]
plt.boxplot(num)
plt.show()

In [ ]:

#设置多个箱线图绘制在一张图中
num=(list(data['values'][:,3]),list(data['values'][:,4]),list(data['values'][:,5]))
plt.boxplot(num)
plt.show()

5.参考文章

Matplotlib

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