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Matplotlib基础用法

Matplotlib基础用法

作者: 囧书 | 来源:发表于2018-11-13 11:24 被阅读19次

    绘制条形图

    pyplot.bar(x轴数据,y轴数据)

    条形图
    from matplotlib import pyplot as plt
    from matplotlib import font_manager
    
    # 图尺寸
    plt.figure(figsize=(16, 10), dpi=80)
    
    # 电影数据
    names = ["猩球崛起3:终极之战", "敦刻尔克", "蜘蛛侠:英雄归来", "战狼2"]
    # 14号、15号和16的票房
    y_14 = [2358, 399, 2358, 362]
    y_15 = [12357, 156, 2045, 168]
    y_16 = [15746, 312, 4497, 319]
    
    # 由于想把三个日期的直方图叠加在同一张图显示,所以要特别设计刻度来错开
    # 每部电影的x轴单位长度,3天+1个空白
    unit_len = 3 + 1
    # 14号数据的x轴刻度分别为 [0, 4, 8, 12]
    x_tick_14 = [i * unit_len for i in range(len(names))]
    # 15号数据的x轴刻度分别为 [1, 5, 9, 13]
    x_tick_15 = [i * unit_len + 1 for i in range(len(names))]
    # 16号数据的x轴刻度分别为 [2, 6, 10, 14]
    x_tick_16 = [i * unit_len + 2 for i in range(len(names))]
    
    # 柱宽
    bar_width = (unit_len - 1) / 3
    
    # 分别画14号、15号和16号三张图
    plt.bar(x_tick_14, y_14, width=bar_width, label="14号")
    plt.bar(x_tick_15, y_15, width=bar_width, label="15号")
    plt.bar(x_tick_16, y_16, width=bar_width, label="16号")
    
    # 要显示中文,必须创建支持中文的字体对象,在需要显示的地方指定字体
    my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/PingFang.ttc")
    # 显示图例
    plt.legend(prop=my_font)
    
    # 设置刻度,每部电影只显示中间那个刻度,即15号的
    plt.xticks(x_tick_15, names, fontproperties=my_font)
    
    # 设置y轴标签
    plt.ylabel("票房", fontproperties=my_font)
    
    # 显示图形
    plt.show()
    
    

    绘制频数/频率分布直方图

    pyplot.hist(原始数据, x轴刻度序列)

    频数分布

    plt.hist(data, bins)

    频数分布直方图
    from matplotlib import pyplot as plt
    from matplotlib import font_manager
    import math
    
    my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/PingFang.ttc")
    
    # 图尺寸
    plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=70)
    
    # 统计如下数据的分布
    data = [131,  98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130, 124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115,  99, 136, 126, 134,  95, 138, 117, 111,78, 132, 124, 113, 150, 110, 117,  86,  95, 144, 105, 126, 130,126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 123,  86, 101,  99, 136,123, 117, 119, 105, 137, 123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127,105, 120, 107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120, 114,105, 115, 132, 145, 119, 121, 112, 139, 125, 138, 109, 132, 134,156, 106, 117, 127, 144, 139, 139, 119, 140,  83, 110, 102,123,107, 143, 115, 136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133,112, 114, 122, 109, 106, 123, 116, 131, 127, 115, 118, 112, 135,115, 146, 137, 116, 103, 144,  83, 123, 111, 110, 111, 100, 154,136, 100, 118, 119, 133, 134, 106, 129, 126, 110, 111, 109, 141,120, 117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114, 125, 126,114, 140, 103, 130, 141, 117, 106, 114, 121, 114, 133, 137,  92,121, 112, 146,  97, 137, 105,  98, 117, 112,  81,  97, 139, 113,134, 106, 144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101, 110,105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112,  83,  94, 146, 133, 101,131, 116, 111,  84, 137, 115, 122, 106, 144, 109, 123, 116, 111,111, 133, 150]
    
    # 最小值
    min_data = min(data)
    # 最大值
    max_data = max(data)
    # 组长度,组距
    bin_width = 5
    # 组数量,需要+1,以完整显示最后一组
    num_bins = math.ceil((max_data - min_data) / bin_width) + 1
    print("最小值:%d, 最大值:%d, 组数:%d" % (min_data, max_data, num_bins))
    # 最小值:78, 最大值:156, 组数:16
    
    # x轴刻度序列
    bins = []
    for index in range(num_bins):
        # 最后一组特殊处理,处理成以最大值结尾,而非整除刻度结尾
        if index == num_bins - 1:
            bins.append(max_data)
        else:
            bins.append(min_data + index * bin_width)
    print("x轴刻度序列:%s" % bins)
    # x轴刻度序列:[78, 83, 88, 93, 98, 103, 108, 113, 118, 123, 128, 133, 138, 143, 148, 156]
    
    # 分布直方图
    # 第一个参数是数据源,第二个参数是组数
    # 频数分布直方图
    plt.hist(data, bins)
    # 频率分布直方图:density=True
    # plt.hist(data, bins, density=True)
    
    # 设置x轴显示
    plt.xticks(bins)
    plt.title("电影时长分布", fontproperties=my_font)
    plt.xlabel("电影时长", fontproperties=my_font)
    plt.ylabel("电影数量", fontproperties=my_font)
    plt.grid(alpha=0.5)
    plt.show()
    
    

    频率分布

    只需在hist()方法指定参数density=True,即为频率统计。
    plt.hist(data, bins, density=True)

    频率分布直方图

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