在平常的生活和工作中，折线图和散点图常用且实用，但是这并不能满足我们的作图需求。
因此我们有必要尝试更多常见的统计图形，比如条形图、直方图、饼图等，我们的目标是掌握工作学习过程中使用最频繁的图形技能。
1. 柱状图（条形图） —— bar() / barh()
柱状图又叫条形图，用于绘制定性（分类）数据的分布特征，比如不同国家的GDP、不同年龄段的平均体重等。这次，我们以一组学生的身高来演示它的作图方法。
参数：
align：对齐方式，即条形相对于刻度的位置
color：颜色
tick_label：刻度的标签
hatch：填充
我们还可以使用barh画水平（horizontal）方向的条形图，它们两个函数的参数基本一致，只是我们要将xlabel和ylabel的值对调一下（注意：x和y不需要对调）:
2. 直方图 —— hist()
直方图跟条形图很像，但是直方图是用于表现定量数据的分布，比如说中国人口的年龄分布情况、一所高中高三所有学生的高考成绩的分布情况等。跟bar()和barh()不同的是，hist()函数输入的只有一组数据，在输出的图形中，横坐标对应着不同的分组，纵坐标则对应着该组的计数。
参数：
bins：如果参数是一个整数，则相当于我们制定了分桶的数量，如果参数是一个列表，则相当于我们指定了每个分桶的边界。
histtype：分桶样式
rwidth：相对宽度，即每个柱子宽度相对于两个刻度之间宽度的比例。
alpha：透明度
3. 饼图 —— pie()
饼图主要用于绘制不同类型的百分比，比如不同国家的人口占比、一个员工的薪资构成等。我们假设有ABCD四个公司，他们瓜分了一块市场，我们用饼图来将他们的市场占有情况表现出来：
参数：
labels: 类别标签/名称
autopct：饼图种比例数字的格式
startangle：起始角度，默认会逆时针从水平0度角开始排列
color：我们可以用一个列表指定不同分类的颜色ß
4. 极线图 —— polar()
这一函数用于在极坐标轴上绘制折线图。
5. 散点图 —— scatter()
我们在之前已经接触过散点图了，但是这次我们将展示更强大的散点图。
我们指定了横纵坐标的数据、每个点的大小、每个点的颜色以及浮点数到颜色的映射表、标记的形状以及透明度，看，通过这种方式，我们可以对多维数据进行可视化。
6. 杆图 —— stem()
刘大成先生在《Python数据可视化之matplotlib实践》一书中将其翻译为棉棒图，挺形象的，但是我还是强行使用了杆图的名字，虽然这个名字简直难听到了天际……
杆图用于绘制离散而有序的数据，在图中，这些离散的点会分布在一条基线的上下两侧，我们可以直观地感受到它们的波动趋势以及分布情况。
参数：
linefmt：离散点到基线的垂线的样式
markerfmt：离散点的样式
basefmt：基线的样式
这里fmt是format的简写。
7. 箱线图 —— boxplot()
箱线图是非常经典、实用且常用的一种用于观察连续数据分布的图形，它能清晰地展示出数据的上下四分位数、上下边缘、中位数的位置，还能根据规则帮助我们确定一些异常值，是观察数据分布的一大利器。
8. 误差棒图 —— errorbar()
此函数用于绘制y轴方向或者x轴方向的误差范围：
这里我们使用横坐标的平方作为y轴方向上的误差，同时使用一个常数0.02作为x轴方向上的误差。在fmt(format)参数下，我们使用’:og’将线条设置为虚线、将数据点设置为大圆点、将颜色设置为绿色。
好了，以上就是今天要分享的几种常用的统计图形，今天我们的目标就是掌握这些图形对应的函数的基本调用，后边我们再来详细探索它们在实际的数据分析过程中的应用。
喜欢本文的小伙伴或者觉得本文对你有帮助可以点播关注或转发喔。
最后：
小编推荐一个Python学习交流群，欢迎各位Python大佬、Python小白、想学Python的朋友加入，一起交流，分享与学习。群号959997225！！
本文来自网络，如有侵权，请联系小编删除！