出彩的毕业论文岂能没有几张炫酷图表？？？（来看一下matplotlib怎样绘制炫酷表格）（下）

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本文详细介绍了如何使用matplotlib库绘制极坐标图和箱型图，包括雷达图的绘制方法和箱型图的参数设置，以及如何创建极坐标柱状图。

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上一篇博客有写面积图，柱状图，填图等几种基本图表绘制方法，这篇博客写一下极坐标图和箱型图的绘制方法
（1）极坐标图
绘制极坐标图的时候，我们通过调用subplot()创建子图时通过设置projection='polar’来实现
首先创建数据

s = pd.Series(np.arange(20))
theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
print(s.head())
print(theta[:10])

数据展示：
在这里插入图片描述
创建极坐标子图

fig = plt.figure(figsize=(8,4))
ax1 = plt.subplot(121, projection = 'polar')
ax2 = plt.subplot(122)

绘制极坐标图

ax1.plot(theta,theta*3,linestyle = '--',lw=1)  
ax1.plot(s, linestyle = '--', marker = '.',lw=2)
ax2.plot(theta,theta*3,linestyle = '--',lw=1)
ax2.plot(s)
plt.grid()
# 创建极坐标图，参数1为角度（弧度制），参数2为value
# lw → 线宽

输出结果：
在这里插入图片描述
再来看一下极坐标参数是怎样设置的
创建极坐标子图ax

theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
plt.figure(figsize=(8,4))
ax1= plt.subplot(121, projection='polar')
ax2= plt.subplot(122, projection='polar')
ax1.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)
ax2.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)

设置坐标轴正方向，默认为逆时针

ax2.set_theta_direction(-1)

设置极坐标轴角度网格线

ax2.set_thetagrids(np.arange(0.0, 360.0, 90),['a','b','c','d'])
ax2.set_rgrids(np.arange(0.2,2,0.4))
# set_thetagrids()：设置极坐标角度网格线显示及标签 → 网格和标签数量一致
# set_rgrids()：设置极径网格线显示，其中参数必须是正数

设置角度偏移，逆时针，弧度制

ax2.set_theta_offset(np.pi/2)

设置极径范围，最大值和网格线显示范围

ax2.set_rlim(0.2,1.2)
ax2.set_rmax(2)
ax2.set_rticks(np.arange(0.1, 1.5, 0.2))
# set_rlim()：设置显示的极径范围
# set_rmax()：设置显示的极径最大值
# set_rticks()：设置极径网格线的显示范围

绘制结果：
在这里插入图片描述
（2）雷达图
雷达图看起来像是极坐标图的折线图和填图组合
创建极坐标图

plt.figure(figsize=(8,4))

ax1= plt.subplot(111, projection='polar')
ax1.set_title('radar map\n')  # 创建标题
ax1.set_rlim(0,12)

创建数据

data1 = np.random.randint(1,10,10)
data2 = np.random.randint(1,10,10)
data3 = np.random.randint(1,10,10)
theta=np.arange(0,2*np.pi,2*np.pi/10)

绘制雷达线

ax1.plot(theta,data1,'.--',label='data1')
ax1.fill(theta,data1,alpha=0.2)
ax1.plot(theta,data2,'.--',label='data2')
ax1.fill(theta,data2,alpha=0.2)
ax1.plot(theta,data3,'.--',label='data3')
ax1.fill(theta,data3,alpha=0.2)

绘制结果：
在这里插入图片描述

再来看一下绘制首尾闭合的雷达图
生成数据

labels = np.array(['a','b','c','d','e','f']) # 标签
dataLenth = 6 # 数据长度
data1 = np.random.randint(0,10,6) 
data2 = np.random.randint(0,10,6) # 数据

闭合

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False) # 分割圆周长
data1 = np.concatenate((data1, [data1[0]])) # 闭合
data2 = np.concatenate((data2, [data2[0]])) # 闭合
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合

做极坐标系并填充

plt.polar(angles, data1, 'o-', linewidth=1) #做极坐标系
plt.fill(angles, data1, alpha=0.25)# 填充
plt.polar(angles, data2, 'o-', linewidth=1) #做极坐标系
plt.fill(angles, data2, alpha=0.25)# 填充

plt.thetagrids(angles * 180/np.pi, labels) # 设置网格、标签
plt.ylim(0,10)  # polar的极值设置为ylim

输出结果：
在这里插入图片描述
再来绘制一下极坐标的柱状图
创建数据和标题

plt.figure(figsize=(8,4))

ax1= plt.subplot(111, projection='polar')
ax1.set_title('radar map\n')  # 创建标题
ax1.set_rlim(0,12)

data = np.random.randint(1,10,10)
theta=np.arange(0,2*np.pi,2*np.pi/10)

绘制图像

bar = ax1.bar(theta,data,alpha=0.5)
for r,bar in zip(data, bar):
    bar.set_facecolor(plt.cm.jet(r/10.))  # 设置颜色
plt.thetagrids(np.arange(0.0, 360.0, 90), []) # 设置网格、标签（这里是空标签，则不显示内容）

输出结果：
在这里插入图片描述

（3）箱型图

箱型图：又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图
包含一组数据的：最大值、最小值、中位数、上四分位数（Q3）、下四分位数（Q1）、异常值
① 中位数 → 一组数据平均分成两份，中间的数
② 上四分位数Q1 → 是将序列平均分成四份，计算(n+1)/4与(n-1)/4两种，一般使用(n+1)/4
③ 下四分位数Q3 → 是将序列平均分成四份，计算(1+n)/4*3=6.75
④ 内限 → T形的盒须就是内限，最大值区间Q3+1.5IQR,最小值区间Q1-1.5IQR （IQR=Q3-Q1）
⑤ 外限 → T形的盒须就是内限，最大值区间Q3+3IQR,最小值区间Q1-3IQR （IQR=Q3-Q1）
⑥ 异常值 → 内限之外 - 中度异常，外限之外 - 极度异常

绘制箱型图可以通过plt.plot.box()来绘制
绘制纵向箱型图
创建数据及设置参数

fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize=(10,6))
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
color = dict(boxes='DarkGreen', whiskers='DarkOrange', medians='DarkBlue', caps='Gray')
# 箱型图着色
# boxes → 箱线
# whiskers → 分位数与error bar横线之间竖线的颜色
# medians → 中位数线颜色
# caps → error bar横线颜色

绘制纵向箱型图

df.plot.box(ylim=[0,1.2],
           grid = True,
           color = color,
           ax = axes[0])

输出结果：
在这里插入图片描述
绘制横向箱型图

df.plot.box(vert=False, 
            positions=[1, 4, 5, 6, 8],
            ax = axes[1],
            grid = True,
           color = color)
# vert：是否垂直，默认True
# position：箱型图占位

输出结果：
在这里插入图片描述
可以通过plt.boxplot()函数来设置箱型图参数

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
plt.figure(figsize=(10,4))
# 创建图表、数据

f = df.boxplot(sym = 'o',  # 异常点形状，参考marker
               vert = True,  # 是否垂直
               whis = 1.5,  # IQR，默认1.5，也可以设置区间比如[5,95]，代表强制上下边缘为数据95%和5%位置
               patch_artist = True,  # 上下四分位框内是否填充，True为填充
               meanline = False,showmeans=True,  # 是否有均值线及其形状
               showbox = True,  # 是否显示箱线
               showcaps = True,  # 是否显示边缘线
               showfliers = True,  # 是否显示异常值
               notch = False,  # 中间箱体是否缺口
               return_type='dict'  # 返回类型为字典
              ) 
plt.title('boxplot')

设置箱体边框和内部填充颜色

for box in f['boxes']:
    box.set( color='b', linewidth=1)        # 箱体边框颜色
    box.set( facecolor = 'b' ,alpha=0.5)    # 箱体内部填充颜色
for whisker in f['whiskers']:
    whisker.set(color='k', linewidth=0.5,linestyle='-')
for cap in f['caps']:
    cap.set(color='gray', linewidth=2)
for median in f['medians']:
    median.set(color='DarkBlue', linewidth=2)
for flier in f['fliers']:
    flier.set(marker='o', color='y', alpha=0.5)
# boxes, 箱线
# medians, 中位值的横线,
# whiskers, 从box到error bar之间的竖线.
# fliers, 异常值
# caps, error bar横线
# means, 均值的横线,

绘制结果：
在这里插入图片描述
当然也可以分组汇总绘制箱型图

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2), columns=['Col1', 'Col2'] )
df['X'] = pd.Series(['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B'])
df['Y'] = pd.Series(['A','B','A','B','A','B','A','B','A','B'])
print(df.head())
df.boxplot(by = 'X')
df.boxplot(column=['Col1','Col2'], by=['X','Y'])
# columns：按照数据的列分子图
# by：按照列分组做箱型图