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40张Python可视化图形

花匠小妙招
2025-01-12 00:09

40张Python可视化图形

1.熊猫基本花图

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 数据集1：4组只有4个值： df = pd.DataFrame([8,8,1,2], index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['x']) # 制定计划 df.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8)) # 显示情节 plt.show() 1234567891011

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2.堆叠面积图的基线选项

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 创建数据 X = np.arange(0, 10, 1) Y = X + 5 * np.random.random((5, X.size)) # 我们可以使用4种类型的基线： baseline = ["zero", "sym", "wiggle", "weighted_wiggle"] # 让我们绘制4个图，每个基线1个 for n, v in enumerate(baseline): if n<3 : plt.tick_params(labelbottom='off') plt.subplot(2 ,2, n + 1) plt.stackplot(X, *Y, baseline=v) plt.title(v) plt.tight_layout()

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3.柱形图

import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据集 height = [3, 12, 5, 18, 45] bars = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E') # 选择每个条形图在x轴上的位置（间距=1,4,3.1） x_pos = [0,1,5,8,9] # 创建条形图 plt.bar(x_pos, height) # 在x轴上创建名称 plt.xticks(x_pos, bars) # 显示图形 plt.show()

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4.散点图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd # 创建数据集： df=pd.DataFrame({ 'x_values': range(1,101), 'y_values': np.random.randn(100)*15+range(1,101) }) # 情节 plt.plot( 'x_values', 'y_values', data=df, linestyle='none', marker='o') plt.show() 1234567891011

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5.基本气泡图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.random.rand(40) y = np.random.rand(40) z = np.random.rand(40) # 使用散射函数 plt.scatter(x, y, s=z*1000, alpha=0.5) # 显示图表 plt.show() 12345678910111213

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6.面积图和饰面

import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 设定海狮风格 sns.set_style("whitegrid") # 调色板 blue, = sns.color_palette("muted", 1) # 创建数据 x = np.arange(23) y = np.random.randint(8, 20, 23) # 绘制绘图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y, color=blue, lw=3) ax.fill_between(x, 0, y, alpha=.3) ax.set(xlim=(0, len(x) - 1), ylim=(0, None), xticks=x) # 显示图形 plt.show()

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7.自定义matplotlib标题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据 x = np.random.normal(size=50000) y = x * 3 + np.random.normal(size=50000) # 2D直方图 plt.hist2d(x, y, bins=(50, 50), cmap=plt.cm.Reds) # 添加基本标题 plt.title("A 2D histogram") # 显示图形 plt.show() 123456789101112131415

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8.基本甜甜圈图

import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 size_of_groups=[12,11,3,30] # 创建饼图 plt.pie(size_of_groups) #plt.show() # 在中心添加一个白色圆圈 my_circle=plt.Circle( (0,0), 0.7, color='white') p=plt.gcf() p.gca().add_artist(my_circle) # 显示图表 plt.show()

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9.有条件颜色的棒棒糖图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns # 数据 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) + np.random.uniform(size=len(x)) - 0.2 # 如果y轴值等于或大于0，则创建颜色 my_color = np.where(y>=0, 'orange', 'skyblue') # 使用vline函数绘制垂直图 plt.vlines(x=x, ymin=0, ymax=y, color=my_color, alpha=0.4) plt.scatter(x, y, color=my_color, s=1, alpha=1) # 添加标题和轴名称 plt.title("Evolution of the value of ...", loc='left') plt.xlabel('Value of the variable') plt.ylabel('Group') # 显示图形 plt.show(

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10.基本堆积面积图

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 你的x轴和y轴 x=range(1,6) y=[ [1,4,6,8,9], [2,2,7,10,12], [2,8,5,10,6] ] # 基本堆积面积图。 plt.stackplot(x,y, labels=['A','B','C']) plt.legend(loc='upper left') plt.show() 123456789101112

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11.控制堆叠区域图中的颜色

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 你的x轴和y轴 x = range(1,6) y = [ [10,4,6,5,3], [12,2,7,10,1], [8,18,5,7,6] ] # 使用已知的调色板 pal = sns.color_palette("Set1") plt.stackplot(x,y, labels=['A','B','C'], colors=pal, alpha=0.4 ) plt.legend(loc='upper right') # 创建调色板 pal = ["#9b59b6", "#e74c3c", "#34495e", "#2ecc71"] plt.stackplot(x,y, labels=['A','B','C'], colors=pal

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