Python and data analysis--Matplotlib-2

Table of contents

1.Write in front of the text

2. Example 1--Wuhan COVID-19 Trend Chart

3. Simple scatter plot example

4. Flexible scatter plot example

5. Pie chart operation example

1.Write in front of the text

"""
Matplotlib库我们大致已经学完了,但是缺乏一定的实战经验。
今天我们就来进行一下matplotlib的实战操作。
"""
#导入对应的库函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号

2. Example 1--Wuhan COVID-19 Trend Chart

#实例一:武汉新冠趋势图
day=['01-20','01-21','01-22','01-23','01-24','01-25','01-26','01-27','01-28']
y1=[72,105,69,105,180,323,371,1291,840]
y2=[270,375,444,549,729,1052,1423,2714,3554]
x=np.arange(9)
plt.plot(x,y1,'g*-',label='新增确诊病例')
plt.plot(x,y2,'rx-',label='累计确诊病例')
plt.title("湖北省疫情病例(01-20至01-28)")
plt.legend(edgecolor='y')
plt.yticks(size=12)
plt.xticks(x,day,size=12)
plt.ylabel("人数")
plt.grid(ls='--',color='b')
plt.savefig(r"C:\Users\Zeng Zhong Yan\Desktop\py.vs\python学习\1.武汉新冠趋势图.png",dpi=5000)
plt.show()

 

3. Simple scatter plot example

#2.简单散点图
x=10*np.random.randn(50)
y=10*np.random.randn(50)
plt.scatter(x,y,color='r',s=25)
plt.grid(ls='--',color='green')
plt.title("随机散点分布图")
plt.savefig(r"C:\Users\Zeng Zhong Yan\Desktop\py.vs\python学习\随机散点分布图.png",dpi=500)
plt.show()

 

4. Flexible scatter plot example

"""
颜色盘:(个人比较喜欢的颜色盘)
1.ocean            6.rainbow
2.terrain          7.jet
3.brg              8.winter
4.hsv              9.summer
5.gist_rainbow     10.cool
11.spring          12.coolwarm
"""
#3.灵活散点图
plt.figure(figsize=[8,6])
x=np.random.random(50)
y=np.random.random(50)
psizes=1000*x
pcolors=np.random.rand(50)
plt.scatter(x,y,s=psizes,c=pcolors,alpha=0.5,cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.savefig(r"C:\Users\Zeng Zhong Yan\Desktop\py.vs\python学习\灵活散点分布图.png",dpi=500)
plt.show()

5. Pie chart operation example

"""
plt.pie()
1.explode:指定饼图某些部分的突出显示,即呈现爆炸式;
2.labels:为饼图添加标签说明,类似于图例说明;
3.colors:指定饼图的填充色;
4.autopct:自动添加百分比显示,采用格式化的方法显示;
5.pctdistance:设置百分比标签与圆心的距离;默认值为0.6
6.shadow:是否添加饼图的阴影效果;
7.startangle:默认图是从x轴正方向画起,如设定=90,则从y轴正方向画起
8.radius:设置饼图的半径大小;默认值为1
9.counterclock:是否让饼图按逆时针顺序呈现,True,逆时针(默认),False:顺时针
10.wedgeprops:设置饼图内外边界的属性,如边界线的粗细、颜色等;---字典类型
11.textprops:设置饼图中文本的属性,如字体大小、颜色等;---字典类型
12.center:指定饼图的中心点位置,默认为原点
"""
plt.figure(figsize=[10,5],dpi=500)
data=[10,30,40,15,5]
explodes=[0.1,0,0,0,0]
x_label=['A','B','C','D','E']

plt.subplot(1,3,1)
plt.pie(data,explode=explodes,labels=x_label)
plt.title("图1:初级饼图")

plt.subplot(1,3,2)
plt.pie(data,explode=explodes,labels=x_label,counterclock=False,startangle=90,autopct="%0.0f%%")
plt.title("图2:占比显示饼图")

plt.subplot(1,3,3)
colors1=['orange','pink','red','plum','lightcoral','lightgreen']
plt.pie(data,labels=x_label,explode=explodes,autopct="%0.0f%%",colors=colors1,pctdistance=0.6)
plt.title("图3:颜色变化饼图")

plt.savefig(r"C:\Users\Zeng Zhong Yan\Desktop\py.vs\python学习\饼形变化图.png",dpi=500)
plt.show()

 

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