沉淀再出发:用python画各种图表

画坐标系沉淀再出发:用python画各种图表

一、前言

    最近需要用python来做一些统计和画图，因此做一些笔记。

二、python画各种图表

 2.1、使用turtle来画图

 1 import turtle as t #turtle库是python的内部库，直接import使用即可
 2 import time
 3 
 4 def draw_diamond(turt):
 5     for i in range(1,3):
 6         turt.forward(100) #向前走100步
 7         turt.right(45) #海龟头向右转45度
 8         turt.forward(100) #继续向前走100步
 9         turt.right(135) #海龟头再向右转135度
10 
11 
12 def draw_art():
13     window = t.Screen() #创建画布
14     window.bgcolor("green") #设置画布颜色
15     brad = t.Turtle() #创建一个Turtle的实例
16     brad.shape('turtle') #形状是一个海归turtle，也可以是圆圈circle，箭头(默认)等等
17 
18     brad.color("red") #海龟的颜色是红色red，橙色orange等
19     brad.speed('fast') #海龟画图的速度是快速fast，或者slow等
20 
21     for i in range(1,37): #循环36次
22         draw_diamond(brad) #海龟画一个形状/花瓣，也就是菱形
23         brad.right(10) #后海龟头向右旋转10度
24 
25         brad.right(90) #当图形画完一圈后，把海龟头向右转90度
26         brad.forward(300) #画一根长线/海龟往前走300步
27 
28     window.exitonclick() #点击屏幕退出
29 
30 draw_art() #调用函数开始画图
31 
32 
33 
34 t.color("red", "yellow")
35 t.speed(10)
36 t.begin_fill()
37 for _ in range(50):
38     t.forward(200)
39     t.left(170)
40 end_fill()
41 time.sleep(1)

 2.2、画坐标系

 1 import sys
 2 import math
 3 import random
 4 import matplotlib.pyplot as plt
 5 import pylab as pl
 6 import numpy as np
 7 
 8 pl.mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
 9 pl.mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
10 
11 x = range(10)  # 横轴的数据
12 y = [i*i for i in x]  # 纵轴的数据
13 y1 = [i*i+123 for i in x]  # 纵轴的数据
14 pl.title('title zyr') 
15 pl.plot(x, y, '1m:', label=u'compare')  # 加上label参数添加图例
16 pl.plot(x, y1, '>r--', label=u'set other')  # 加上label参数添加图例
17 pl.xlabel(u"横轴的数据")
18 pl.ylabel(u"纵轴的数据")
19 pl.legend()  # 让图例生效
20 pl.show()  # 显示绘制出的图

import sys
import math
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as pl
import numpy as np

pl.mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
pl.mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

x = list(range(10))+[100]
y = [i*i for i in x]
pl.plot(x, y, 'ob-', label=u'y=x^2')
pl.xlim(-1, 11)  # 限定横轴的范围
pl.ylim(-1, 110)  # 限定纵轴的范围

pl.show()  # 显示绘制出的图

 1 颜色（color 简写为 c）：
 2 # 蓝色： 'b' (blue)
 3 # 绿色： 'g' (green)
 4 # 红色： 'r' (red)
 5 # 蓝绿色(墨绿色)： 'c' (cyan)
 6 # 红紫色(洋红)： 'm' (magenta)
 7 # 黄色： 'y' (yellow)
 8 # 黑色： 'k' (black)
 9 # 白色： 'w' (white)
10 
11 # 线型（linestyle 简写为 ls）：
12 # 实线： '-'
13 # 虚线： '--'
14 # 虚点线： '-.'
15 # 点线： ':'
16 # 点： '.' 
17 
18 # 点型（标记marker）：
19 # 像素： ','
20 # 圆形： 'o'
21 # 上三角： '^'
22 # 下三角： 'v'
23 # 左三角： '<'
24 # 右三角： '>'
25 # 方形： 's'
26 # 加号： '+' 
27 # 叉形： 'x'
28 # 棱形： 'D'
29 # 细棱形： 'd'
30 # 三脚架朝下： '1'（像'丫'）
31 # 三脚架朝上： '2'
32 # 三脚架朝左： '3'
33 # 三脚架朝右： '4'
34 # 六角形： 'h'
35 # 旋转六角形： 'H'
36 # 五角形： 'p'
37 # 垂直线： '|'
38 # 水平线： '_'

2.3、柱状图

 1 import numpy as np
 2 import matplotlib.animation as animation
 3 import time
 4 
 5 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
 6 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
 7 
 8 source_data = {'mock_verify': 369, 'mock_notify': 192, 'mock_sale': 517}  # 设置原始数据
 9 
10 for a, b in source_data.items():
11     plt.text(a, b + 0.05, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=11)  # ha 文字指定在柱体中间， va指定文字位置 fontsize指定文字体大小
12 
13 # 设置X轴Y轴数据，两者都可以是list或者tuple
14 x_axis = tuple(source_data.keys())
15 y_axis = tuple(source_data.values())
16 plt.bar(x_axis, y_axis, color='rg')  # 如果不指定color，所有的柱体都会是一个颜色
17 
18 plt.xlabel(u"渠道名")  # 指定x轴描述信息
19 plt.ylabel(u"访问量")  # 指定y轴描述信息
20 plt.title("渠道访问量统计表")  # 指定图表描述信息
21 plt.ylim(0, 600)  # 指定Y轴的高度
22 # plt.savefig('{}.png'.format(time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')))  # 保存为图片
23 plt.show()

 2.4、扇形图

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import time
 3 from pylab import mpl
 4 import numpy as np
 5 import matplotlib.animation as animation
 6 import time
 7 
 8 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
 9 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
10 
11 data = {'8516464': 106, '8085460': 704, '7593813': 491, '8709362': 24, '8707829': 6, '8684658': 23, '8679301': 11,
12         '8665923': 29, '8660909': 23, '8652968': 31, '8631727': 31, '8622935': 24, '8620593': 18, '8521737': 33,
13         '8605441': 49, '8495205': 82, '8477276': 57,'8474489': 71, '8456502': 50, '8446529': 68, '8433830': 136,
14         '8254158': 103, '8176029': 88, '8081724': 58, '7922592': 185, '7850099': 62,'7617723': 61, '7615562': 90,
15         '7615052': 57, '7604151': 102, '7511294': 59,'6951654': 27, '6946388': 142, '6945373': 159, '6937716': 347,
16         '7460176': 64, '7246377': 87, '7240621': 145, '7204707': 645, '7028401': 671}
17 source_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
18 print(source_data)
19 labels = [source_data[i][0][:4] for i in range(len(source_data))]  # 设置标签
20 fracs = [source_data[i][1] for i in range(len(source_data))]
21 explode = [x * 0.01 for x in range(len(source_data))]  # 与labels一一对应，数值越大离中心区越远
22 plt.axes(aspect=1)  # 设置X轴 Y轴比例
23 # labeldistance标签离中心距离  pctdistance百分百数据离中心区距离 autopct 百分比的格式 shadow阴影
24 plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=explode, autopct='%3.1f %%',
25         shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, pctdistance=0.8, center=(-1, 0))
26 # 控制位置：bbox_to_anchor数组中，前者控制左右移动，后者控制上下。ncol控制 图例所列的列数。默认值为1。fancybox 圆边
27 plt.legend(loc=7, bbox_to_anchor=(1.2, 0.80), ncol=3, fancybox=True, shadow=True, fontsize=8)
28 plt.show()

 2.5、动图

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import time
 3 from pylab import mpl
 4 import numpy as np
 5 import matplotlib.animation as animation
 6 import time
 7 
 8 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
 9 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
10 
11 
12 # Fixing random state for reproducibility
13 np.random.seed(196)
14 # 初始数据绘图
15 dis = np.zeros(40)
16 dis2 = dis
17 fig, ax = plt.subplots()
18 line, = ax.plot(dis)
19 ax.set_ylim(-1, 1)
20 plt.grid(True)
21 ax.set_ylabel("distance: m")
22 ax.set_xlabel("time")
23 
24 def update(frame):
25     global dis
26     global dis2
27     global line
28     # 读入模拟
29     a = np.random.rand() * 2 - 1
30     time.sleep(np.random.rand() / 10)
31     # 绘图数据生成
32     dis[0:-1] = dis2[1:]
33     dis[-1] = a
34     dis2 = dis
35     # 绘图
36     line.set_ydata(dis)
37     # 颜色设置
38     plt.setp(line, 'color', 'c', 'linewidth', 2.0)
39 ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=None, interval=100)
40 plt.show()

 2.6、画其他图形

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 plt.rcdefaults()
 3  
 4 import numpy as np
 5 import matplotlib.pyplot as plt
 6 import matplotlib.path as mpath
 7 import matplotlib.lines as mlines
 8 import matplotlib.patches as mpatches
 9 from matplotlib.collections import PatchCollection
10  
11  
12 def label(xy, text):
13     y = xy[1] - 0.15  # shift y-value for label so that it's below the artist
14     plt.text(xy[0], y, text, ha="center", family='sans-serif', size=14)
15  
16  
17 fig, ax = plt.subplots()
18 # create 3x3 grid to plot the artists
19 grid = np.mgrid[0.2:0.8:3j, 0.2:0.8:3j].reshape(2, -1).T
20  
21 patches = []
22  
23 # add a circle
24 circle = mpatches.Circle(grid[0], 0.1, ec="none")
25 patches.append(circle)
26 label(grid[0], "Circle")
27  
28 # add a rectangle
29 rect = mpatches.Rectangle(grid[1] - [0.025, 0.05], 0.05, 0.1, ec="none")
30 patches.append(rect)
31 label(grid[1], "Rectangle")
32  
33 # add a wedge
34 wedge = mpatches.Wedge(grid[2], 0.1, 30, 270, ec="none")
35 patches.append(wedge)
36 label(grid[2], "Wedge")
37  
38 # add a Polygon
39 polygon = mpatches.RegularPolygon(grid[3], 5, 0.1)
40 patches.append(polygon)
41 label(grid[3], "Polygon")
42  
43 # add an ellipse
44 ellipse = mpatches.Ellipse(grid[4], 0.2, 0.1)
45 patches.append(ellipse)
46 label(grid[4], "Ellipse")
47  
48 # add an arrow
49 arrow = mpatches.Arrow(grid[5, 0] - 0.05, grid[5, 1] - 0.05, 0.1, 0.1, width=0.1)
50 patches.append(arrow)
51 label(grid[5], "Arrow")
52  
53 # add a path patch
54 Path = mpath.Path
55 path_data = [
56     (Path.MOVETO, [0.018, -0.11]),
57     (Path.CURVE4, [-0.031, -0.051]),
58     (Path.CURVE4, [-0.115,  0.073]),
59     (Path.CURVE4, [-0.03 ,  0.073]),
60     (Path.LINETO, [-0.011,  0.039]),
61     (Path.CURVE4, [0.043,  0.121]),
62     (Path.CURVE4, [0.075, -0.005]),
63     (Path.CURVE4, [0.035, -0.027]),
64     (Path.CLOSEPOLY, [0.018, -0.11])
65     ]
66 codes, verts = zip(*path_data)
67 path = mpath.Path(verts + grid[6], codes)
68 patch = mpatches.PathPatch(path)
69 patches.append(patch)
70 label(grid[6], "PathPatch")
71  
72 # add a fancy box
73 fancybox = mpatches.FancyBboxPatch(
74     grid[7] - [0.025, 0.05], 0.05, 0.1,
75     boxstyle=mpatches.BoxStyle("Round", pad=0.02))
76 patches.append(fancybox)
77 label(grid[7], "FancyBboxPatch")
78  
79 # add a line
80 x, y = np.array([[-0.06, 0.0, 0.1], [0.05, -0.05, 0.05]])
81 line = mlines.Line2D(x + grid[8, 0], y + grid[8, 1], lw=5., alpha=0.3)
82 label(grid[8], "Line2D")
83  
84 colors = np.linspace(0, 1, len(patches))
85 collection = PatchCollection(patches, cmap=plt.cm.hsv, alpha=0.3)
86 collection.set_array(np.array(colors))
87 ax.add_collection(collection)
88 ax.add_line(line)
89  
90 plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1)
91 plt.axis('equal')
92 plt.axis('off')
93  
94 plt.show()

 2.7、画点图

 1 from numpy import *;
 2 import numpy as np
 3 import matplotlib.pyplot as plt
 4  
 5 N = 50 
 6 x = np.random.rand(N) 
 7 y = np.random.rand(N) 
 8 colors = np.random.rand(N) 
 9 area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2  
10 plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5, marker=(9, 3, 30))
11 plt.show()

三、总结

       使用python中的库，我们可以按照自己的想法来画图，但是需要注意一些细节上的东西，比如尺寸和刻度，比如颜色，字体，以及相应对比的数据，特别是用于数据分析上面的对比，我们需要重点掌握。