绘图: Python matplotlib简介
时间:2022-04-22
本文章向大家介绍绘图: Python matplotlib简介,主要内容包括数据、饼图、条形图、总结、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
matplotlib是基于numpy的一套Python工具包。这个包提供了丰富的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形。你可以找到很多各式各样的例子:
通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象。实际上,早在一百多年前,南丁格尔就曾经用统计图形来说服英国政府,以改善军队的卫生状况。
我们将以GDP数据为例子,看看如何绘制经典的饼图和条形图。
数据
下面是我们要使用的数据,为2011年GDP前十的国家以及其具体的GDP:
USA 15094025
China 11299967
India 4457784
Japan 4440376
Germany 3099080
Russia 2383402
Brazil 2293954
UK 2260803
France 2217900
Italy 1846950
饼图
我们先来绘制饼图 (pie plot)。饼图适用于表达各个国家GDP所占的百分比。每一小块的面积代表了占比的多少:
具体代码如下,可以看到我们主要使用了matplotlib.pyplot工具包:
# Make a pie chart
# This script is written by Vamei, http://www.cnblogs.com/vamei
# you may freely use it.
import matplotlib.pyplot as plt
# quants: GDP
# labels: country name
labels = []
quants = []
# Read data
for line in file('../data/major_country_gdp'):
info = line.split()
labels.append(info[0])
quants.append(float(info[1]))
# make a square figure
plt.figure(1, figsize=(6,6))
# For China, make the piece explode a bit
def explode(label, target='China'):
if label == target: return 0.1
else: return 0
expl = map(explode,labels)
# Colors used. Recycle if not enough.
colors = ["pink","coral","yellow","orange"]
# Pie Plot
# autopct: format of "percent" string;
plt.pie(quants, explode=expl, colors=colors, labels=labels, autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8, shadow=True)
plt.title('Top 10 GDP Countries', bbox={'facecolor':'0.8', 'pad':5})
plt.show()
条形图
下面我们尝试一下条形图(bar plot)。用每个长条的高度代表每个国家的GDP,长条越高,GDP值越高:
代码如下:
"""
Make a pie chart
This script is written by Vamei, http://www.cnblogs.com/vamei
you may freely use it.
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# quants: GDP
# labels: country name
labels = []
quants = []
# Read data
for line in file('../data/major_country_gdp'):
info = line.split()
labels.append(info[0])
quants.append(float(info[1]))
width = 0.4
ind = np.linspace(0.5,9.5,10)
# make a square figure
fig = plt.figure(1, figsize=(12,6))
ax = fig.add_subplot(111)
# Bar Plot
ax.bar(ind-width/2,quants,width,color='coral')
# Set the ticks on x-axis
ax.set_xticks(ind)
ax.set_xticklabels(labels)
# labels
ax.set_xlabel('Country')
ax.set_ylabel('GDP (Billion US dollar)')
# title
ax.set_title('Top 10 GDP Countries', bbox={'facecolor':'0.8', 'pad':5})
plt.show()
该代码中我们利用了ax对象,以便控制刻度以及刻度所对应的国家名。这与我们在pie plot所做的有些不同(pie plot也可以这样实现,只是没有必要而已)。
从两个图上看,亚洲国家的GDP还是很厉害的。西方的话就是美国一枝独秀了。
总结
我们演示了饼图和条性图的绘制方法。matplotlib是一款功能强大的数据绘图工具,非常值得学习。
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