Matplotlib中几种常用的图形（四）

条形图

条形图常常用来描述一组数据的对比情况，例如：一周七天，每天的城市车流量等。【条形图有两个参数x,y】bar()绘制竖直条形图、barh()绘制水平条形图。
导入绘图工具包：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

绘制竖直条形图

x = np.linspace(0, 5, 5)
y = np.random.randint(0, 20, size=5)
# 表示先生成15(5*3)个随机数，然后将它们组装成5行，那么每行三个数，对应了颜色的sane组成部分
color = np.random.rand(15).reshape(5, 3)
plt.bar(x, y, alpha=0.8, color=color)
plt.show()

绘制出来的图形如下：
这里写图片描述
水平条形图的绘制：

plt.barh(x, y)
plt.show()

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直方图

直方图描述了数据中某个范围内数据出现的频度。【直方图的参数只有一个x，不像条形图需要传入x,y】。
hist()函数：
—bins：可以使一个bin数量的整数值，也可以使表示bin的一个序列，默认值为10.
—normed：如果值是True，直方图的值将进行归一化处理，形成概率密度，默认值时False。
—color：指定直方图的颜色，可以使单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色。
—orientation：通过设置orientation为horizontal创建水平直方图，默认值为vertical。

x = [np.random.randint(0, n, n) for n in [3000, 4000, 5000]]
bins = [0, 100, 500, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
labels = ["3k", "4k", "5k"]
plt.hist(x, bins=bins, label=labels)
plt.legend()
plt.show()

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饼图

饼状图通常用来表达集合中各个部分的百分比，【饼图也只有一个参数x!】pie()饼图适合展示各部分占总体的比例，条形图适合比较各部分的大小
普通各部分占满饼图、普通未占满饼图，饼图阴影、分裂等属性设置：
—#label参数设置每一块的标签；labeldistance参数设置标签距离圆心的距离(比例值)。
—#autopct参数设置比例值的显示格式(%1.1f%%); pctdistance参数设置比例值文字距离圆心的距离。
—#explode参数设置每一块顶点距圆形的长度(比例值);color参数设置每一块的颜色。
—#shadow参数为布尔值，设置是否绘制阴影。
—#startangle设置旋转角度”’。

普通各部分占满饼图

plt.figure(figsize=(6, 9))    # 调节图形大小，宽，高
p = np.array([0.7, 0.2, 0.1])
colors = ['red', 'yellow', 'green']
labels = ["dog", "cat", "other"]
plt.pie(p, labels=labels, autopct="%1.2f%%", colors=colors)
plt.axis("equal")               # plt.figure(figsize=(4, 4))
plt.legend()                   # 指明要绘制的图例
plt.title("Pie chart")
plt.savefig("PieChart.jpg")
plt.show()

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普通未占满饼图

plt.figure(figsize=(6, 9))
p = np.array([0.6, 0.2, 0.1])
colors = ['red', 'yellow', 'green']
labels = ["dog", "cat", "other"]
plt.pie(p, labels=labels, autopct="%1.2f%%", colors=colors)
plt.axis("equal")
plt.title("Pie chart")
plt.savefig("Pie.jpg")
plt.show()

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饼图分裂及阴影

plt.figure(figsize=(6, 6))
p = np.array([0.4, 0.2, 0.15, 0.15, 0.1])
colors = ['red', 'yellow', 'green', 'blue', 'purple']
labels = ["dog", "cat", "bird", "cow", "sheep"]
plt.pie(p, labels=labels, autopct="%1.2f%%", colors=colors, labeldistance=1.2,
        pctdistance=0.5, explode=[0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.1], shadow=True,
        startangle=90)
plt.axis("equal")
plt.title("Animal Pie Chart")
plt.show()

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散点图

【散点图需要两个参数x,y，但此时x不是表示x轴的刻度，而是每个点的横坐标！】

x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
color = np.random.random(3000).reshape(1000, 3)   # 设置颜色
size = np.random.randint(0, 100, 1000)  # 设置大小
plt.scatter(x, y, color=color, s=size, alpha=0.5)   # alpha设置透明度
plt.show()

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