Python与统计图,你必须知道(2)——折线图

本文介绍了如何使用Python的matplotlib库绘制饼图和折线图,包括设置字体、准备数据、调用pyplot.plot()函数、添加标题和标签、以及生成图例。对于复式折线图,文章强调了准备多组数据和使用legend()函数的重要性。

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在我的上一篇文章中,我在结尾说过把绘制饼图的完整代码展示出来,大家要用的把data和lab的内容改一下就可以了,注意按照上一篇文章的要求改:

from matplotlib import pyplot

#windows系统字体: 'simhei' 
#苹果电脑使用: 'Arial Unicode MS'
pyplot.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei'

data = [950, 220, 610, 530]
lab = ['X', 'XX', 'XXX', 'XXXX']
#在pie()函数中添加参数
pyplot.pie(data, labels=lab,autopct = '%.2f%%')

pyplot.show()

目录

1.回顾如何绘制统计图

2.开始我们今天的内容

1.认识折线图

2.准备数据

3.编写代码

3.优化我们的折线图

加上标题和标签

3.讲一讲复式折线图

1.如何画?

2.添加图例

3.设计新花样


1.回顾如何绘制统计图

编写代码顺序:

1、导入matplotlib库中的pyplot模块

2、准备数据

3、画图

2.开始我们今天的内容

1.认识折线图

折线统计图是折线的升降来表示统计数据变动趋势的图形,也叫曲线统计图。

2.准备数据

同样,我们要建立两个列表,但是……

lab = ['标签', '标签1', '标签2', '标签3', '标签4', '标签5', '标签6', '标签7']
data = [120, 126, 132, 136, 142, 147, 155, 163]

首先,两个列表的项目数必须相同;其次,一个是字符,一个只是数字。

3.编写代码

导入都会吧,设置中文字体也会吧?

from matplotlib import pyplot

pyplot.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS', 'simhei']

然后把我们统计的数据放在上面这段代码的下面。

pyplot.plot(lab,data)#这次是一个新的指令,格式与画饼图的差不多。

展示完之后得把它关掉吧?

pyplot.show()

现在画出来的折线图是不是光秃秃的,至少得加一个标签吧。

3.优化我们的折线图

加上标题和标签

 自己看着弄吧代码如下:

pyplot.title('标题')
pyplot.xlabel('X轴标签')
pyplot.ylabel('Y轴标签')

到这里,单式折线图(就是只有一条折线的)就绘制完成了,但是折线图有复式(就是有两条甚至更多的折线)的啊?这怎么办呢?

3.讲一讲复式折线图

1.如何画?

准备两份数据,以列表的形式呈现,然后调用两次绘制命令,就像这样

pyplot.plot(lab_1, data_1)
pyplot.plot(lab_2, data_2)

当然,画的越多,调用次数就越多。

2.添加图例

因为折线图中有两条及以上的折线,Python会自动为它们画上不同的颜色,但是我们光凭看这个折线图,你肯定不能直接了解每种颜色的意思吧,这时候我们就需要生成一个图例。介绍我就不多说了,如果想了解可以看一看站内其他博主的文章。

添加图例的代码:

pyplot.legend(['这里填写lab_1 & data_1所呈现的图例','这里填写lab_2 & data_2所呈现的图例'])

3.设计新花样

pyplot.plot(lab_1, data_1,color = 'X',linestyle='XX')
pyplot.plot(lab_2, data_2,color = 'X',linestyle='XX')

最后来展示一下完整的函数表格:

 

 【笔记】 绘制图表 pyplot.plot()

plot()函数的参数:

设置颜色 color

设置线形 linestyle

绘制折线图的完整代码会在下一篇文章开头分享~


THE END


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