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使用python繪制常用的圖表

阿新 • • 發佈：2017-12-05
nor show 位置 準備工作 mark pad 金額 ex18 柱狀圖

使用python繪制常用的圖表

本文介紹如果使用python匯總常用的圖表，與Excel的點選操作相比，用python繪制圖表顯得比較比較繁瑣，尤其提現在對原始數據的處理上。但兩者在繪制圖表過程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。為了更清晰的說明使用python繪制圖表的過程，我們在匯總圖表的代碼中進行註解，說明每一行代碼的具體作用。並在文章的最後給出了自定義字體和圖表配色的對應表。

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準備工作

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1 2 3 4 5 import numpy as np import pandas as pd #導入圖表庫以進行圖表繪制
import matplotlib.pyplot as plt loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘loan_data.xlsx‘))

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折線圖

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 #設置日期字段issue_d為loandata數據表索引字段 loandata = loandata.set_index(‘issue_d‘) #按月對貸款金額loan_amnt求均值，以0填充空值 loan_plot=loandata[‘loan_amnt‘].resample(
‘M‘).fillna(0) #圖表字體為華文細黑，字號為15 plt.rc(‘font‘, family=‘STXihei‘, size=15) #創建一個一維數組賦值給a a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]) #創建折線圖，數據源為按月貸款均值，標記點，標記線樣式，線條寬度，標記點顏色和透明度 plt.plot(loan_plot,‘g^‘,loan_plot,‘g-‘,color=‘#99CC01‘,linewidth=3,markeredgewidth=3,markeredgecolor=‘#99CC01‘,alpha=0.8) #添加x軸標簽 plt.xlabel(
‘月份‘) #添加y周標簽 plt.ylabel(‘貸款金額‘) #添加圖表標題 plt.title(‘分月貸款金額分布‘) #添加圖表網格線，設置網格線顏色，線形，寬度和透明度 plt.grid( color=‘#95a5a6‘,linestyle=‘--‘, linewidth=1 ,axis=‘y‘,alpha=0.4) #設置數據分類名稱 plt.xticks(a, (‘1月‘,‘2月‘,‘3月‘,‘4月‘,‘5月‘,‘6月‘,‘7月‘,‘8月‘,‘9月‘,‘10月‘,‘11月‘,‘12月‘) ) #輸出圖表 plt.show()

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柱狀圖

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 #按用戶等級grade字段對貸款金額進行求和匯總 loan_grade=loandata.groupby(‘grade‘)[‘loan_amnt‘].agg(sum) #圖表字體為華文細黑，字號為15 plt.rc(‘font‘, family=‘STXihei‘, size=15) #創建一個一維數組賦值給a a=np.array([1,2,3,4,5,6]) #創建柱狀圖，數據源為按用戶等級匯總的貸款金額，設置顏色，透明度和外邊框顏色 plt.bar([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color=‘#99CC01‘,alpha=0.8,align=‘center‘,edgecolor=‘white‘) #設置x軸標簽 plt.xlabel(‘用戶等級‘) #設置y周標簽 plt.ylabel(‘貸款金額‘) #設置圖表標題 plt.title(‘不同用戶等級的貸款金額分布‘) #設置圖例的文字和在圖表中的位置 plt.legend([‘貸款金額‘], loc=‘upper right‘) #設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度 plt.grid(color=‘#95a5a6‘,linestyle=‘--‘, linewidth=1,axis=‘y‘,alpha=0.4) #設置數據分類名稱 plt.xticks(a,(‘A級‘,‘B級‘,‘C級‘,‘D級‘,‘E級‘,‘F級‘)) #顯示圖表 plt.show()

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條形圖

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #圖表字體為華文細黑，字號為15 plt.rc(‘font‘, family=‘STXihei‘, size=15) #創建一個一維數組賦值給a a=np.array([1,2,3,4,5,6]) #創建條形圖，數據源為分等級貸款金額匯總，設置顏色，透明度和圖表邊框 plt.barh([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color=‘#99CC01‘,alpha=0.8,align=‘center‘,edgecolor=‘white‘) #添加x軸標題 plt.xlabel(‘貸款金額‘) #添加y軸標題 plt.ylabel(‘用戶等級‘) #添加圖表標題 plt.title(‘不同用戶等級的貸款金額分布‘) #添加圖例，並設置在圖表中的顯示位置 plt.legend([‘貸款金額‘], loc=‘upper right‘) #設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度 plt.grid(color=‘#95a5a6‘,linestyle=‘--‘, linewidth=1,axis=‘y‘,alpha=0.4) #設置數據分類名稱 plt.yticks(a,(‘A級‘,‘B級‘,‘C級‘,‘D級‘,‘E級‘,‘F級‘)) #顯示圖表 plt.show()

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餅圖

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #圖表字體為華文細黑，字號為15 plt.rc(‘font‘, family=‘STXihei‘, size=15) #設置餅圖中每個數據分類的顏色 colors = ["#99CC01","#FFFF01","#0000FE","#FE0000","#A6A6A6","#D9E021"] #設置餅圖中每個數據分類的名稱 name=[‘A級‘, ‘B級‘, ‘C級‘, ‘D級‘, ‘E級‘,‘F級‘] #創建餅圖，設置分類標簽，顏色和圖表起始位置等 plt.pie(loan_grade,labels=name,colors=colors,explode=(0, 0, 0.15, 0, 0, 0),startangle=60,autopct=‘%1.1f%%‘) #添加圖表標題 plt.title(‘不同用戶等級的貸款金額占比‘) #添加圖例，並設置顯示位置 plt.legend([‘A級‘,‘B級‘,‘C級‘,‘D級‘,‘E級‘,‘F級‘], loc=‘upper left‘) #顯示圖表 plt.show()

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散點圖

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 #按月匯總貸款金額，以0填充空值 loan_x=loandata[‘loan_amnt‘].resample(‘M‘,how=sum).fillna(0) #按月匯總利息金額，以0填充空值 loan_y=loandata[‘total_rec_int‘].resample(‘M‘,how=sum).fillna(0) #圖表字體為華文細黑，字號為15 plt.rc(‘font‘, family=‘STXihei‘, size=15) #創建散點圖，貸款金額為x，利息金額為y，設置顏色，標記點樣式和透明度等 plt.scatter(loan_x,loan_y,60,color=‘white‘,marker=‘o‘,edgecolors=‘#0D8ECF‘,linewidth=3,alpha=0.8) #添加x軸標題 plt.xlabel(‘貸款金額‘) #添加y軸標題 plt.ylabel(‘利息收入‘) #添加圖表標題 plt.title(‘貸款金額與利息收入‘) #設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度 plt.grid(color=‘#95a5a6‘,linestyle=‘--‘, linewidth=1,axis=‘both‘,alpha=0.4) #顯示圖表 plt.show()

氣泡圖

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #按月匯總貸款金額及利息 loan_x=loandata[‘loan_amnt‘].resample(‘M‘,how=sum).fillna(0) loan_y=loandata[‘total_rec_int‘].resample(‘M‘,how=sum).fillna(0) loan_z=loandata[‘total_rec_int‘].resample(‘M‘,how=sum).fillna(0) #圖表字體為華文細黑，字號為15 plt.rc(‘font‘, family=‘STXihei‘, size=15) #設置氣泡圖顏色 colors = ["#99CC01","#FFFF01","#0000FE","#FE0000","#A6A6A6","#D9E021",‘#FFF16E‘,‘#0D8ECF‘,‘#FA4D3D‘,‘#D2D2D2‘,‘#FFDE45‘,‘#9b59b6‘] #創建氣泡圖貸款金額為x，利息金額為y，同時設置利息金額為氣泡大小，並設置顏色透明度等。 plt.scatter(loan_x,loan_y,s=loan_z,color=colors,alpha=0.6) #添加x軸標題 plt.xlabel(‘貸款金額‘) #添加y軸標題 plt.ylabel(‘利息收入‘) #添加圖表標題 plt.title(‘貸款金額與利息收入‘) #設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度 plt.grid(color=‘#95a5a6‘,linestyle=‘--‘, linewidth=1,axis=‘both‘,alpha=0.4) #顯示圖表 plt.show()

箱線圖

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 #圖表字體為華文細黑，字號為15 plt.rc(‘font‘, family=‘STXihei‘, size=15) #創建箱線圖，數據源為貸款來源，設置橫向顯示 plt.boxplot(loandata[‘loan_amnt‘],1,‘rs‘,vert=False) #添加x軸標題 plt.xlabel(‘貸款金額‘) #添加圖表標題 plt.title(‘貸款金額分布‘) #設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度 plt.grid(color=‘#95a5a6‘,linestyle=‘--‘, linewidth=1,axis=‘both‘,alpha=0.4) #顯示圖表 plt.show()

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直方圖

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #圖表字體為華文細黑，字號為15 plt.rc(‘font‘, family=‘STXihei‘, size=15) #創建直方圖，數據源為貸款金額，將數據分為8等份顯示，設置顏色和顯示方式，透明度等 plt.hist(loandata[‘loan_amnt‘],8,normed=1, histtype=‘stepfilled‘,facecolor=‘#99CC01‘, rwidth=0.9,alpha=0.6,edgecolor=‘white‘) #添加x軸標題 plt.xlabel(‘貸款金額‘) #添加y軸標題 plt.ylabel(‘概率‘) #添加圖表標題 plt.title(‘貸款金額概率密度‘) #設置背景網格線的顏色，樣式，尺寸和透明度 plt.grid(color=‘#95a5a6‘,linestyle=‘--‘, linewidth=1,axis=‘y‘,alpha=0.4) #顯示圖表 plt.show()

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自定義字體及配色

圖表中所使用的字體，可以使用下面的字體名稱替換family=後面的內容以改變圖表中所顯示的字體。

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圖表中的顏色，可以直接使用顏色名稱，也可以使用簡稱來設置圖表中使用的顏色，本文中沒有使用默認的顏色，而是使用了自定義顏色。

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自定義顏色的色號，本文中使用的是Hex色號，下面給出了Hex和RGB的對應關系，以及相應的顏色。可以使用下面的Hex色號替換本文中圖表的顏色。

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