走在小路上

# 介绍

Matplotlib 是专门用于开发 2D 图表（包括 3D 图表）的 python 库

对应的 JS 库有 D3 (opens new window) echarts

官网：Matplotlib (opens new window)

# 三层结构

容器层

  1. 画板层 Canvas
  2. 画布层 Figure
  3. 绘图层/坐标系

辅助显示层

图像层

# 折线图 plot

以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图

特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。（变化）

# 温度变化折线图
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import random

# 1、准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 中文显示问题
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

# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

# 3、绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai, color="r",linestyle='-.',label="上海")
plt.plot(x, y_beijing, color="b",label="北京")

# 显示图例
plt.legend()
# plt.legend(loc="lower left")
# plt.legend(loc=4)

# 修改x y刻度
x_label = ["11分{}秒".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5],x_label[::5])
plt.yticks(range(0,40,5))

# 显示网格
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)

# 添加描述 标题
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("上海、北京11点0分到12点之间的温度变化图示")

# 4、显示图像
plt.show()
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# 多坐标系

figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, **fig_kw)
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# 温度变化折线图
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import random

# 1、准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 2、创建画布
# plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
figure, axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=80)

# 3、绘制图像
axes[0].plot(x, y_shanghai, color="r",linestyle='-.',label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="b",label="北京")

# 显示图例
axes[0].legend()
axes[1].legend()
# plt.legend(loc="lower left")
# plt.legend(loc=4)

# 修改x y刻度
x_label = ["11分{}秒".format(i) for i in x]
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_label[::5])
axes[0].set_yticks(range(0,40,5))
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_label[::5])
axes[1].set_yticks(range(0,40,5))

# 显示网格
axes[0].grid(linestyle='--', alpha=0.5)
axes[1].grid(linestyle='--', alpha=0.5)

# 添加描述 标题
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("上海11点0分到12点之间的温度变化图示")

axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("北京11点0分到12点之间的温度变化图示")

# 4、显示图像
plt.show()
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# 数学函数

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np

# 1、准备x、y数据
x = np.linspace(-1,1,1000)
y = 2 * x * x

# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)

# 3、绘制图像
plt.plot(x, y)

plt.grid(linestyle="--",alpha=0.5)

plt.show()
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# 散点图 scatter

用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。

特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势，展示离群点（分布规律）

# 1、准备数据
x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01,  20.67, 288.64,
       163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9 ,  53.06, 224.72,  29.51,
        21.61, 483.21, 245.25, 399.25, 343.35]

y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61,  24.9 , 239.34,
       140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79,  49.64, 191.74,  33.1 ,
        30.74, 400.02, 205.35, 330.64, 283.45]
# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3、绘制图像
plt.scatter(x, y)

# 4、显示图像
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# 柱状图 bar

排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。

特点：绘制连离散的数据，能够一眼看出名个数据的大小，比较数据之间的差别（统计/对比）

# 1、准备数据
movie_names = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴', '降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
tickets = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]

# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3、绘制柱状图
x_ticks = range(len(movie_names))
plt.bar(x_ticks, tickets, color=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','b'])

# 修改x刻度
plt.xticks(x_ticks, movie_names)

# 添加标题
plt.title("电影票房收入对比")

# 添加网格显示
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

# 4、显示图像
plt.show()
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# 直方图 histogram

由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。

特点：绘制连续性的数据展示一组或者多组数据的分布状况（统计）

直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图。

# 直方图与柱状图的区别

  1. 直方图展示数据的分布，柱状图比较数据的大小（最根本的区别）
  2. 直方图 X 轴为定量数据，柱状图 X 轴为分类数据
  3. 直方图柱子无间隔，柱状图柱子有间隔
  4. 直方图柱子宽度可不一，柱状图柱子宽度须一致
# 需求：电影时长分布状况
# 1、准备数据
time = [131,  98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130, 124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115,  99, 136, 126, 134,  95, 138, 117, 111,78, 132, 124, 113, 150, 110, 117,  86,  95, 144, 105, 126, 130,126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 123,  86, 101,  99, 136,123, 117, 119, 105, 137, 123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127,105, 120, 107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120, 114,105, 115, 132, 145, 119, 121, 112, 139, 125, 138, 109, 132, 134,156, 106, 117, 127, 144, 139, 139, 119, 140,  83, 110, 102,123,107, 143, 115, 136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133,112, 114, 122, 109, 106, 123, 116, 131, 127, 115, 118, 112, 135,115, 146, 137, 116, 103, 144,  83, 123, 111, 110, 111, 100, 154,136, 100, 118, 119, 133, 134, 106, 129, 126, 110, 111, 109, 141,120, 117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114, 125, 126,114, 140, 103, 130, 141, 117, 106, 114, 121, 114, 133, 137,  92,121, 112, 146,  97, 137, 105,  98, 117, 112,  81,  97, 139, 113,134, 106, 144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101, 110,105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112,  83,  94, 146, 133, 101,131, 116, 111,  84, 137, 115, 122, 106, 144, 109, 123, 116, 111,111, 133, 150]

# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3、绘制直方图
distance = 2
group_num = int((max(time) - min(time)) / distance)

plt.hist(time, bins=group_num, density=True)

# 修改x轴刻度
plt.xticks(range(min(time), max(time) + 2, distance))

# 添加网格
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

# 4、显示图像
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# 饼图 pie

用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。

特点：分类数据的占比情况（占比）

# 1、准备数据
movie_name = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴','降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']

place_count = [60605,54546,45819,28243,13270,9945,7679,6799,6101,4621,20105]

# 2、创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3、绘制饼图
plt.pie(place_count, labels=movie_name, colors=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','y'], autopct="%1.2f%%")

# 显示图例
plt.legend()

plt.axis('equal')

# 4、显示图像
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