3.5 Python 数据可视化——图表辅助元素的定制

3.5　添加参考线和参考区域

3.5.1　添加参考线

参考线是一条或多条贯穿绘图区域的线条，用于为绘图区域中图形数据之间的比较提供

参考依据，常见于财务分析、经营分析中，例如目标线、平均线、预算线等。参考线按方向

的不同可分为水平参考线和垂直参考线。matplotlib 中提供了 axhline() 和 axvline() 函数，分别

用于添加水平参考线和垂直参考线，具体介绍如下。

1．使用 axhline() 绘制水平参考线

axhline() 函数的语法格式如下所示 ：

axhline(y=0, xmin=0, xmax=1, linestyle='-', ** kwargs)

该函数常用参数的含义如下。

·y ：表示水平参考线的纵坐标。

·xmin ：表示水平参考线的起始位置，默认为 0。

·xmax ：表示水平参考线的终止位置，默认为 1。

·linestyle ：表示水平参考线的类型，默认为实线。

2．使用 axvline() 绘制垂直参考线

axvline() 函数的语法格式如下所示 ：

axvline(x=0, ymin=0, ymax=1, linestyle='-', ** kwargs)

该函数常用参数的含义如下。

·x ：表示垂直参考线的横坐标。

·ymin ：表示垂直参考线的起始位置，默认为 0。

·ymax ：表示垂直参考线的终止位置，默认为 1。

·linestyle ：表示垂直参考线的类型，默认为实线。

在 3.4.1 节绘制的正弦和余弦曲线图中添加参考线，增加的代码如下。

# 添加参考线

plt.axvline(x=0, linestyle='--')

plt.axhline(y=0, linestyle='--')

上述代码通过 linestyle 参数将参考线的类型设为虚线，避免了参考线与曲线混淆，关于

线条的类型会在第 4 章进行介绍。

运行程序，效果如图 3-11 所示。

3.5.2　添加参考区域

pyplot 模块中提供了 axhspan() 和 axvspan() 函数，分别用于为图表添加水平参考区域和垂

直参考区域，具体介绍如下。

1．使用 axhspan() 绘制水平参考区域

axhspan() 函数的语法格式如下所示 ：

axhspan(ymin, ymax, xmin=0, xmax=1, ** kwargs)

该函数常用参数的含义如下。

·ymin ：表示水平跨度的下限，以数据为单位。

·ymax ：表示水平跨度的上限，以数据为单位。

·xmin ：表示垂直跨度的下限，以轴为单位，默认为 0。

·xmax ：表示垂直跨度的上限，以轴为单位，默认为 1。

2．使用 axvspan() 绘制垂直参考区域

axvspan() 函数的语法格式如下所示 ：

axvspan(xmin, xmax, ymin=0, ymax=1, ** kwargs)

该函数常用参数的含义如下。

·xmin ：表示垂直跨度的下限。

·xmax ：表示垂直跨度的上限。

在 3.5.1 节绘制的正弦和余弦曲线图中添加参考区域，增加的代码如下。

# 添加参考区域

plt.axvspan(xmin=0.5, xmax=2.0, alpha=0.3)

plt.axhspan(ymin=0.5, ymax=1.0, alpha=0.3)

运行程序，效果如图 3-12 所示。

3.5.3　实例 4 ：全校高二年级各班男女生英语成绩评估

某高中高二年级期中模拟考试后，学校对该年级各班各学科的平均成绩进行统计，计算出

全体高二年级的英语平均成绩为 88.5，其中高二各班男生、女生的英语平均成绩如表 3-3 所示。

根据表 3-3 的数据，将“班级名称”一列的数据作为 x 轴的刻度标签，将“男生”和“女生”

两列的数据作为刻度标签对应的数值，使用 bar() 绘制各班级男生、女生英语平均成绩的柱形图，

并将高二年级的英语平均成绩作为参考线，比较哪些班级的英语成绩有待提高，具体代码如下。

In [5]:

# 04_average_score_of_english

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False　　

men_means = (90.5, 89.5, 88.7, 88.5, 85.2, 86.6)

women_means = (92.7, 87.0, 90.5, 85.0, 89.5, 89.8)

ind = np.arange(len(men_means)) # 每组柱形的 x 位置

width = 0.2　　　　　　　　　　　 # 各柱形的宽度

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.bar(ind - width / 2, men_means, width, label=' 男生平均成绩 ')

ax.bar(ind + 0.2, women_means, width, label=' 女生平均成绩 ')

ax.set_title(' 高二各班男生、 女生英语平均成绩 ')

ax.set_ylabel(' 分数 ')

ax.set_xticks(ind)

ax.set_xticklabels([' 高二 1 班 ', ' 高二 2 班 ', ' 高二 3 班 ', ' 高二 4 班 ',

　　　　　 ' 高二 5 班 ', ' 高二 6 班 '])

# 添加参考线

ax.axhline(88.5, ls='--', linewidth=1.0, label=' 全体平均成绩 ')

ax.legend(loc="lower right")

plt.show()

运行程序，效果如图 3-13 所示。

图 3-13 中，蓝色的虚线代表高二年级的英语平均成绩。由图 3-13 可知，高二 2 班、4

班女生和 5 班、6 班男生的平均成绩均低于高二年级的英语平均成绩。