Python 进阶 (四十) 应用 matplotlib 绘图实战

2022-11-16
江苏
本文字数：4101 字
阅读完需：约 13 分钟

一、前言

matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。我将在这篇文章中介绍 matplotlib API 的核心对象，并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上，matplotlib 的对象体系严谨而有趣，为使用者提供了巨大的发挥空间。用户在熟悉了核心对象之后，可以轻易的定制图像。matplotlib 的对象体系也是计算机图形学的一个优秀范例。即使你不是 Python 程序员，你也可以从文中了解一些通用的图形绘制原则。

matplotlib使用numpy进行数组运算，并调用一系列其他的 Python 库来实现硬件交互。matplotlib 的核心是一套由对象构成的绘图 API。

应毕业论文要求，分析互联网购药平台——“立马送药”中用户的购药规律，实现用户购药信息可视化。在学习完 Python 基础知识之后决定使用 python 结合 matplotlib 绘制折线图、柱形图和饼图，分别统计每个平台用户每月的购药量(折线图或柱形图-药品数量趋势)和药品种类(饼图)。现把相关知识整理如下：

二、环境准备

首先是需要下载安装相关的工具包，分别输入下面的代码进行安装：

    pip install numpy      pip install matplotlib

复制代码

三、绘图实战

3.1 简单直线图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
#设置x轴范围x=[0,1]#设置y轴范围y=[0,1]#创建绘图对象plt.figure()#创建绘图对象，figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，一英寸=80px#plt.figure(figsize=(8,4))#在当前绘图对象进行绘图，两个参数是x、y轴的数据plt.plot(x,y)#在当前绘图对象中画图（x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字，画线颜色，画线宽度）#plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)#设置x轴标签plt.xlabel("time(s)")#设置y轴标签plt.ylabel("value(m)")#设置标题plt.title("A simple plot")#图表的标题plt.title("PyPlot First Example")#Y轴的范围plt.ylim(-1.2,1.2)#显示图示plt.legend()#显示图plt.show()#保存图像plt.savefig("easyplot.png")

复制代码

3.2 折线图

#在当前绘图对象绘图（X轴，Y轴，蓝色虚线，线宽度）plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1)

复制代码

简单实现了一个给定数值的折线图的绘制，暂未实现 python 读取 Excel 数值的部分，因此代码比较繁琐。

#-*- coding: utf-8 -*-from importlib import reload
import xlrdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import  MultipleLocator
import numpy as npimport sysreload(sys)# sys.setdefaultencoding('utf-8')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
data0 = xlrd.open_workbook('F:/11data.xlsx')table0 = data0.sheets()[0]
source = []# 每日日期 x值source.extend(table0.col_values(0))# 来源（无重复）set1 = set(source)# 存储来源及来源对应的数目dict1 = {}
# 得到dict1def getDict():    for item in set1:        dict1.update({item: source.count(item)})
    return dict1
group_labels = ['1日','2日','3日','4日','5日','6日','7日','8日','9日','10日','11日','12日','13日','14日','15日','16日','17日','18日','19日','20日','21日','22日','23日','24日','25日','26日','27日','28日','29日','30日']#x=[u"1日",u"2日",u"3日",u"4日",u"5日",u"6日",u"7日",u"8日",u"9日",u"10日",u"11日",u"12日",u"13日",u"14日",u"15日",u"16日",u"17日",u"18日",u"19日",u"20日",u"21日",u"22日",u"23日",u"24日",u"25日",u"26日",u"27日",u"28日",u"29日",u"30日"]getDict()x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]y=[26,23,24,24,6,11,34,32,33,28,56,28,16,36,51,44,35,40,2,32,56,63,70,76,60,11,11,58,65,55]labels = dict1.keys()sizes = dict1.values()     #yplt.figure()plt.plot(x,y,'-r')plt.plot(x,y,'ro')yminorLocator = MultipleLocator(5)plt.xlabel("日期")plt.ylabel("新闻数（条）")plt.title("2016年11月新闻数")#将y轴主刻度标签设置为0.5的倍数ymajorLocator = MultipleLocator(10)plt.xticks(x, group_labels, rotation=45)# plt.xlim(0, max(x))# plt.savefig(s)plt.show()plt.legend()plt.show()

复制代码

3.3 饼状图

画饼图用到的方法为： matplotlib.pyplot.pie() 参数为：

pie(x, explode=None, labels=None,      colors=('b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'),      autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False,      labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None,      counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None,      center = (0, 0), frame = False )

复制代码

参数说明：

x(每一块)的比例，如果 sum(x) > 1 会使用 sum(x)归一化
labels (每一块)饼图外侧显示的说明文字
explode (每一块)离开中心距离
startangle 起始绘制角度,默认图是从 x 轴正方向逆时针画起,如设定=90 则从 y 轴正方向画起 shadow 是否阴影
labeldistance label 绘制位置,相对于半径的比例
shadow 是否阴影
labeldistance label 绘制位置,相对于半径的比例, 如<1 则绘制在饼图内侧
autopct 控制饼图内百分比设置,可以使用 format 字符串或者 formatfunction'%1.1f'指小数点前后位数(没有用空格补齐)
pctdistance 类似于 labeldistance,指定 autopct 的位置刻度
radius 控制饼图半径

返回值:如果没有设置 autopct,返回(patches, texts)如果设置 autopct,返回(patches, texts, autotexts)patches -- list --matplotlib.patches.Wedge 对象 texts autotexts -- matplotlib.text.Text 对象完整代码：

# coding=utf-8__author__ = 'leilu'
#2016年11月关于控烟的新闻的爬虫结果，新闻的主要媒体来源以饼图形式表现
import xlrdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom fuzzywuzzy import fuzzimport numpy as npimport sys#因为在sys加载后，setdefaultencoding方法被删除了，所以要通过重新导入sys来设置系统编码reload(sys)     #将系统默认编码改为utf-8sys.setdefaultencoding('utf-8')    #用来正常显示中文标签plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   #用来正常显示负号plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False    #有中文出现的情况，需要u'内容'#读Excel工作簿data0 = xlrd.open_workbook('F:/11.xlsx')   #读工作表  table0 = data0.sheets()[0]       source = []# 所有新闻的来源source.extend(table0.col_values(2)) # 来源（无重复）set1 = set(source) # 存储来源及来源对应的数目dict1 = {} 
# 得到dict1def getDict():    for item in set1:        dict1.update({item: source.count(item)})  #生成输出文档    f = open("result.txt", 'wb')   
    #把头两个字相同的新闻来源归为一种    for i in dict1.keys():        a = dict1.keys()        if i in a:            a.remove(i)        else:            continue        # print dict1[i]        for j in a:            # print dict1[j]            if i.upper()[:2] == j.upper()[:2]:                if len(i) > len(j) and i in dict1.keys() and j in dict1.keys():                    f.write(i + '->' + j + '  ')                    print str(dict1[i]) + '->' + str(dict1[j])                    dict1[j] += dict1[i]                    dict1.pop(i)                elif i in dict1.keys() and j in dict1.keys():                    f.write(j + '->' + i + '  ')                    print str(dict1[i]) + '<-' + str(dict1[j])                    dict1[i] += dict1[j]                    dict1.pop(j)
    f.close()
    dict1['其他'] = 0
    for i in dict1.keys():      #条目数小于5，则该来源归为其他        if dict1[i] < 5:                             dict1['其他'] += dict1[i]            dict1.pop(i)
    return dict1
getDict()
# 画饼图labels = dict1.keys()sizes = dict1.values()
patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes, labels=labels,labeldistance=1.2, autopct='%3.1f%%',shadow=False,startangle=90, pctdistance=1.08)
for t in l_text:    t.set_size = (30)for t in p_text:    t.set_size = (20)# 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的plt.axis('equal')plt.legend()plt.show()

复制代码

3.4 设置线条形状、颜色等

本文是学习《matplotlib for python developers》的一点笔记。plot 画图时可以设定线条参数。包括：颜色、线型、标记风格。

3.4.1 控制颜色

颜色之间的对应关系为 b—blue c—cyan g—green k—-blackm—magenta r—red w—white y—-yellow

有三种表示颜色的方式:a:用全名 b:16 进制如：#FF00FF c：RGB 或 RGBA 元组（1,0,1,1） d：灰度强度如：‘0.7’

3.4.2 控制线型

符号和线型之间的对应关系- 实线&– 短线-. 短点相间线： 虚点线

3.4.3 控制标记风格

标记风格有多种：

. Point marker
, Pixel marker
o Circle marker
v Triangle down marker
^ Triangle up marker
< Triangle left marker
Triangle right marker
1 Tripod down marker
2 Tripod up marker
3 Tripod left marker
4 Tripod right marker
s Square marker
p Pentagon marker
Star marker
h Hexagon marker
H Rotated hexagon D Diamond marker
d Thin diamond marker
| Vertical line (vlinesymbol) marker
_ Horizontal line (hline symbol) marker
Plus marker
x Cross (x) marker

下面的实例集合以上三种：具体代码和效果如下所示:

import matplotlib.pyplot as plt   import numpy as np   y = np.arange(1, 3, 0.3)   plt.plot(y, ’cx–’, y+1, ‘mo:’, y+2, ‘kp-.’);  plt.show()  
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.arange(1, 3, 0.3) plt.plot(y, 'cx--', y+1, 'mo:', y+2, 'kp-.');plt.show()

复制代码