数据分析 — Matplotlib 、Pandas、Seaborn 绘图

最新推荐文章于 2025-04-04 12:06:46 发布

永远十八的小仙女~

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分类专栏：数据分析文章标签：数据分析 matplotlib pandas sklearn

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本文详细介绍了如何使用Python的Matplotlib、pandas和seaborn库进行数据可视化，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、箱线图、直方图、核密度图以及成对图的创建方法。这些图表在数据分析和报告中具有重要作用。

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一、Matplotlib

Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图形的 Python 库。它提供了丰富的绘图工具，可以用于创建各种类型的图表。

安装和导入：

pip install matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt # 导入 Matplotlib 库

1、折线图

import numpy as np  # 导入 NumPy 库并使用别名 np
import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入 Matplotlib 库
# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(10, 5))
# 设置字体为中文黑体
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 设置字体大小为 15
plt.rcParams['font.size'] = 15
# 定义 x 和 y 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]  # 星期
y = [25, 27, 22, 30, 32]  # 气温

# 绘制折线图
plt.plot(x, y, marker='D',  # 设置点的形状
         markerfacecolor='gold',  # 设置折点填充颜色
         markersize=10,  # 设置折点大小
         markeredgecolor='red',  # 设置边缘颜色为红色
         color='green',  # 设置折线颜色为绿色
         linewidth=3,  # 设置折线宽度为3
         linestyle=':',  # 设置折线样式为虚线（折线样式：'-', '--', '-.', ':', ''）
         label='温度'  # 设置标签为'温度'
        )

# 设置 x 轴刻度标签为中文星期名
tick_labels = ['星期一', '星期二', '星期三', '星期四', '星期五']
plt.xticks(x, tick_labels)

# 设置 y 轴标签
plt.ylabel('气温(℃)')
# 设置 x 轴标签
plt.xlabel('星期')
# 设置图形标题
plt.title("一周的温度变化情况")
# 显示图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()

在这里插入图片描述

2、柱状图

import numpy as np  # 导入 NumPy 库并使用别名 np
import pandas as pd  # 导入 Pandas 库并使用别名 pd
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入 Matplotlib 库
import random  # 导入 random 库，用于生成随机数
# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 设置字体为中文黑体
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 定义 x 轴的城市名称
x = ['北京市', '上海市', '天津市', '重庆市']
# 生成包含4个随机整数的列表，表示每个城市的数据
y = [random.randint(10000, 14000) for i in range(4)]
# 绘制柱状图，设置柱宽为0.6
plt.bar(x, y, width=0.6)<