matplotlib 绘图

目录

1、散点图

2、折线图

3、柱状图

4、饼图

5、子图

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Matplotlib 是一个Python 的 2D绘图库，通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，比如散点图、折线图、柱状图、饼图等。

接下来，将以代码案例展示最简单的Matplotlib绘图。在绘图之前，我们先准备用于案例的数据。

x=['2000年','2001年','2002年','2003年','2004年']
y=[72085,72797,73280,73736,74264]

1、散点图

导入matplotlib中的pyplot，同时设置中文正常显示、负号正常显示。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

 scatter()函数可以绘制散点图，title()用于设置图片标题、xlabel()和ylabel()分别设置横纵坐标的标签。

plt.scatter(x,y)
plt.title('散点图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('就业人员（万人）')
plt.show()

 结果：

2、折线图

 plot()函数用来绘制折线图

plt.plot(x,y)
plt.title('折线图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('就业人员（万人）')
plt.show()

结果：

3、柱状图

bar()函数可以用来绘制柱状图

plt.bar(x,y)
plt.title('柱状图')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('就业人员（万人）')
plt.show()

结果：

4、饼图

pie()函数可以绘制饼图，labels可以设置饼图中每部分的标签，colors可以指定设置饼图中每部分的颜色（这里我没有设置，采用了它默认的颜色）。

plt.pie(y,labels=x)
plt.title('饼图')
plt.show()

 结果：

5、子图

有的时候，我们为了更好的分析，需要将多个结果图绘制在一张图上，这时候我们就需要用到子图来实现这个做法了。

首先，我们通过subplots(2,2,figsize=(9,9))绘制一个两行两列，大小9 x 9的画布，并通过subplots_adjust(hspace=0.4,wspace=0.3)设置子图之间的间隙，hspace是垂直方向的间隙、wspace是水平方向的间隙。

fig,axs=plt.subplots(2,2,figsize=(9,9))  #绘制两行两列
#设置子图之间的间隙，hspace是垂直方向的间隙、wspace是水平方向的间隙
plt.subplots_adjust(hspace=0.4,wspace=0.3) 

效果：

 在每个子图上分别画图，其中axs[0,0]代表第一行第一列的子图、axs[0,1]代表第一行第二列的子图，axs[1,0]和axs[1,1]也是类似。

set_title()：设置子图标题

set_xlabel()：设置x轴的标签

set_ylabel() ：用于设置y轴的标签

axs[0,0].scatter(x,y)
axs[0,0].set_title('散点图')
axs[0,0].set_xlabel('年份')
axs[0,0].set_ylabel('就业人员（万人）')

axs[0,1].plot(x,y)
axs[0,1].set_title('折线图')
axs[0,1].set_xlabel('年份')
axs[0,1].set_ylabel('就业人员（万人）')

axs[1,0].bar(x,y)
axs[1,0].set_title('柱状图')
axs[1,0].set_xlabel('年份')
axs[1,0].set_ylabel('就业人员（万人）')

axs[1,1].pie(y,labels=x)
axs[1,1].set_title('饼图')

plt.show()

 结果：