python matplotlib 可视化绘图常用的图表绘制代码汇总

司代芬粥粥

已于 2024-11-15 18:15:06 修改

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文章标签： python 开发语言数据分析 pandas matplotlib

于 2022-07-19 17:10:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43802594/article/details/125875475

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本文介绍了Python中使用matplotlib库进行数据可视化的各种方法，包括散点图、气泡图、折线图、条形图（普通和堆积）、横向条形图、饼图以及箱型图。通过实例展示了如何设置图表大小、标签、刻度和图例，以及如何展示数据的分布和对比。

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导入库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

设置rc动态参数，为了保证中文的正确显示

#设置rc动态参数
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']  #显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False    #设置显示中文后,负号显示受影响,显示负号

散点图

plt.figure(figsize=(8,6)) #设置画布大小
plt.scatter(df_cl["经度"],df_cl["纬度"]) #设置数据源，x轴数据源和y轴数据源
plt.xlabel("经度",fontsize = 12)#设置x轴标签
plt.ylabel("纬度",fontsize = 12)#设置y轴标签
plt.title("农作物分布",fontsize = 14)#设置标题
plt.yticks(range(0,91,30))#设置y轴的刻度
plt.xticks(range(0,181,30))#设置x轴的刻度
plt.show()

气泡图

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(df_cl["经度"],df_cl["纬度"],s=df_cl["产量"],alpha=0.6) #增加s气泡的大小取值，alpha设置透明度
#s设置点的尺寸,可以是标量,也可以是序列,alpha设置点的透明度
plt.xlabel("经度",fontsize = 12)#设置x轴标签
plt.ylabel("纬度",fontsize = 12)#设置y轴标签
plt.title("农作物分布",fontsize = 14)#设置标题
plt.yticks(range(0,91,30))#设置y轴的刻度
plt.xticks(range(0,181,30))