Python資料視覺化：折線圖、柱狀圖、餅圖程式碼

阿新 • • 發佈：2021-01-21

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作者：godweiyang

來源：演算法碼上來

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有很多很牛b的作圖教程，我也學不來，就扔給大家自己學吧：

折線圖

程式碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# x軸刻度標籤
x_ticks = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
# x軸範圍（0, 1, ..., len(x_ticks)-1） 

x = np.arange(len(x_ticks))
# 第1條折線資料
y1 = [5, 3, 2, 4, 1, 6]
# 第2條折線資料
y2 = [3, 1, 6, 5, 2, 4]

# 設定畫布大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 畫第1條折線，引數看名字就懂，還可以自定義資料點樣式等等。
plt.plot(x, y1, color='#FF0000', label='label1', linewidth=3.0)
# 畫第2條折線
plt.plot(x, y2, color='#00FF00', label='label2', linewidth=3.0)

# 給第1條折線資料點加上數值，前兩個引數是座標，第三個是數值，ha和va分別是水平和垂直位置（資料點相對數值）。 

for a, b in zip(x, y1):
    plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18)
# 給第2條折線資料點加上數值
for a, b in zip(x, y2):
    plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18)

# 畫水平橫線，引數分別表示在y=3，x=0~len(x)-1處畫直線。
plt.hlines(3, 0, len(x)-1, colors = "#000000", linestyles = "dashed")

 
# 新增x軸和y軸刻度標籤
plt.xticks([r for r in x], x_ticks, fontsize=18, rotation=20)
plt.yticks(fontsize=18)

# 新增x軸和y軸標籤
plt.xlabel(u'x_label', fontsize=18)
plt.ylabel(u'y_label', fontsize=18)

# 標題
plt.title(u'Title', fontsize=18)

# 圖例
plt.legend(fontsize=18)

# 儲存圖片
plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight')
# 顯示圖片
plt.show()

效果

柱狀圖

程式碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# x軸刻度標籤
x_ticks = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
# 柱的寬度
barWidth = 0.25
# 第1個柱的x軸範圍（每個柱子的中點）（0, 1, ..., len(x_ticks)-1）
x1 = np.arange(len(x_ticks))
# 第2個柱的x軸範圍（每個柱子的中點）
x2 = [x + barWidth for x in x1]
# 第1個柱資料
y1 = [5, 3, 2, 4, 1, 6]
# 第2個柱資料
y2 = [3, 1, 6, 5, 2, 4]

# 設定畫布大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 畫第1個柱
plt.bar(x1, y1, color='#FF0000', width=barWidth, label='label1')
# 畫第2個柱
plt.bar(x2, y2, color='#00FF00', width=barWidth, label='label2')

# 給第1個柱資料點加上數值，前兩個引數是座標，第三個是數值，ha和va分別是水平和垂直位置（資料點相對數值）。
for a, b in zip(x1, y1):
    plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18)
# 給第2個柱資料點加上數值
for a, b in zip(x2, y2):
    plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18)

# 畫水平橫線
plt.hlines(3, 0, len(x_ticks)-1+barWidth, colors = "#000000", linestyles = "dashed")

# 新增x軸和y軸刻度標籤
plt.xticks([r + barWidth/2 for r in x1], x_ticks, fontsize=18)
plt.yticks(fontsize=18)

# 新增x軸和y軸標籤
plt.xlabel(u'x_label', fontsize=18)
plt.ylabel(u'y_label', fontsize=18)

# 標題
plt.title(u'Title', fontsize=18)

# 圖例
plt.legend(fontsize=18)

# 儲存圖片
plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight')
# 顯示圖片
plt.show()

效果

餅圖

程式碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 設定畫布大小
plt.figure(figsize=(10, 10))
# 設定每塊區域的標籤
labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
# 設定每塊區域離圓心的距離，這裡a區域凸出一點點
explode = [0.05, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01]
# 設定每塊區域的值
values = [1, 5, 2, 4, 3]
# 設定每塊區域的顏色
colors = ['#F5DEB3', '#87CEFA', '#FFB6C1', '#90EE90', '#D3D3D3']

_, l_text, p_text = plt.pie(values, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', colors=colors)

# 設定標籤字型大小
for t in l_text:
    t.set_size(18)
# 設定數值字型大小
for t in p_text:
    t.set_size(18)

# 標題
plt.title(u'Title', fontsize=18)

# 圖例
plt.legend(fontsize=18)

# 儲存圖片
plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight')
# 顯示圖片
plt.show()