[Python知识库]python库——matplotlib

安装

pip install matplotlib

在jupyter notebook里安装

! pip install matplotlib

图像结构

不同的类型数据需要选择合适的图显示

折线图

plt.plot()

折线样式

• color：折线的颜色
• alpha：透明度
• linestyle：样式
  ‘-’：实线
  ‘- -’：虚线
  ‘-.’：点虚线
  ’..’：点线
• linewidth：折线的宽度
• marker：折点样式
  '-' '--' '-.' ':' '.' ',' 'o' 'v' '^' '>' '<' '1' '2' '3' '4' 's' 'p' '*' 'h' 'H' '+' 'x' 'd' 'D' '|' '_'

设置图片

• figsize：设置图片的长宽，单位英寸
• dpi：每英寸像素点

保存图片：plt.savefig()，支持eps, jpeg, jpg, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz, tif, tiff格式

设置x轴的刻度：plt.xticks()
设置y轴的刻度：plt.yticks()

• rotation：旋转角度

显示中文
matplotlib默认不显示中文，要自行设置

1. 设置fontproperties

   plt.ylabel('温度',fontproperties='simHei')
   

2. import matplotlib
   matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
   

一图多线

设置图例

plt.legend(prop,loc)

• prop设置字体
• loc设置位置，默认upper left，可改为upper right upper center lower left center leftetc.

散点图

plt.scatter()

设置网格

plt.grid()

• linestyle网格样式
• alpha设置网格透明度

条形图

plt.bar()

• width设置柱形的宽度
• color设置颜色
  

直方图

'''
统计250部电影的时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量，出现的频率)
'''
import numpy as np
time = [131,98,125,131,124,139,131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114,119,128,121,142,127,130,124, 101, 110, 116, 
        117, 110, 128, 128, 115,99,136,126,134,95,138,117,111,78, 132, 124, 113, 150, 110, 117,86,95, 144,105, 126, 130,126, 
        130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 123,86, 101,99, 136,123,117,119,105,137, 123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127,105,
        120,107,129, 116,108,132,103,136, 118, 102, 120, 114,105, 115, 132, 145, 119, 121,112,139, 125,138,109,132,134,156,
        106, 117, 127, 144, 139, 139, 119, 140,83,110,102,123,107,143,115,136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133,112,
        114,122, 109,106,123,116,131,127, 115, 118, 112, 135,115,146,137,116,103,144,83,123,111,110,111,100,154,136, 100, 118,
        119, 133,134,106,129,126,110,111,109,141,120, 117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114, 125, 126,114, 140, 103,
        130,141, 117, 106, 114, 121, 114, 133, 137,92,121,112,146,97,137, 105,98,117,112,81,97, 139, 113,134, 106, 144, 110,
        137,137,111,104,117, 100, 111,101,110,105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112,83,94,146,133,101,131, 116,111,84, 137,
        115, 122, 106, 144, 109, 123, 116, 111,111, 133, 150]

plt.figure(figsize=(16,6))

# 设置组距
distance = 2
# 计算组数
group_num = int((max(time) - min(time)) / distance)
h = plt.hist(time,bins=group_num)
plt.xticks(range(min(time),max(time)+2)[::2])
plt.yticks(range(np.int(min(h[0])),np.int(max(h[0]))+1))
plt.grid(linestyle='--',alpha=0.5)
plt.xlabel('电影时长',fontproperties='simHei')
plt.ylabel('电影数量',fontproperties='simHei')
plt.title('250部电影的时长的分布状态',fontproperties='simHei',size=18)

plt.show()

print(h)

(array([ 1., 1., 3., 1., 2., 0., 0., 1., 3., 2., 4., 7., 6.,
8., 11., 8., 18., 12., 13., 17., 12., 9., 13., 9., 11., 8.,
10., 10., 7., 13., 10., 4., 2., 6., 3., 1., 2., 0., 2.]), array([ 78., 80., 82., 84., 86., 88., 90., 92., 94., 96., 98.,
100., 102., 104., 106., 108., 110., 112., 114., 116., 118., 120.,
122., 124., 126., 128., 130., 132., 134., 136., 138., 140., 142.,
144., 146., 148., 150., 152., 154., 156.]), <BarContainer object of 39 artists>)

饼图

plt.pie()

• size各部分大小
• explode设置各部分突出
• label各部分标签
• labeldistance标签文本距圆心位置，1.1表示1.1倍半径
• autopct 圆内文本
• shadow是否有阴影
• startangle起始角度，默认从0开始逆时针
• pctdistance圆内文本距圆心距离返回值
• l_text圆内文本，
• p_text圆外文本