16、17、18_使用gridspec定义多子图,条形图（Bar plots）,分组条形图,堆叠条形图(Stacked bar chart),饼图（Pie plots）,甜甜圈图,嵌套饼图

た入场券 2022-11-17 10:29 271阅读 0赞

16.使用gridspec定义多子图  
16.1.图标题  
17.条形图（Bar plots）  
17.1.分组条形图  
17.2.堆叠条形图(Stacked bar chart)  
18.饼图（Pie plots）  
18.1.甜甜圈图(Donut chart)  
18.2.嵌套饼图 （Nested pie chart）

# 16.使用gridspec定义多子图 #

matplotlib.gridspec包含一个GridSpec类。它可以替代subplot来指定要创建的子图的几何布局。GridSpec背后的基本思路是”grid”。一个grid(网格)有多个行和列。必须在此之后定义个subplot应该跨越多少网格。

以下示例显示了最简单的情况，即1 \* 1 grid。

import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.pyplot import GridSpec
    fig = plt.figure()
    gs = GridSpec(1, 1)
    ax = fig.add_subplot(gs[0, 0])
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

我们可以使用Gridspec的某些参数，例如， 可以定义图形从可用figure区域的底部的20％、左侧的15％开始：

import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.gridspec import GridSpec
    fig = plt.figure()
    gs = GridSpec(1, 1,
                  bottom=0.2,
                  left=0.15,
                  top=0.8)
    
    ax = fig.add_subplot(gs[0,0])
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

下一个示例显示了一个更复杂的示例，其网络设计更加精细：  
pyplot.figure用到的参数：  
figsize(float, float), optional,default: None

width, height in inches. If not provided, defaults to rcParams\[“figure.figsize”\] (default: \[6.4, 4.8\]) = \[6.4, 4.8\].

import matplotlib.gridspec as gridspec
    import matplotlib.pyplot as pl
    pl.figure(figsize=(6, 4))
    G = gridspec.GridSpec(3, 3)
    axes_1 = pl.subplot(G[0, :])
    pl.xticks(())
    pl.yticks(())
    pl.text(0.5, 0.5, 'Axes 1', ha='center', va='center', size=24, alpha=.5)
    axes_2 = pl.subplot(G[1, :-1])
    pl.xticks(())
    pl.yticks(())
    pl.text(0.5, 0.5, 'Axes 2', ha='center', va='center', size=24, alpha=.5)
    axes_3 = pl.subplot(G[1:, -1])
    pl.xticks(())
    pl.yticks(())
    pl.text(0.5, 0.5, 'Axes 3', ha='center', va='center', size=24, alpha=.5)
    axes_4 = pl.subplot(G[-1, 0])
    pl.xticks(())
    pl.yticks(())
    pl.text(0.5, 0.5, 'Axes 4', ha='center', va='center', size=24, alpha=.5)
    axes_5 = pl.subplot(G[-1, -2])
    pl.xticks(())
    pl.yticks(())
    pl.text(0.5, 0.5, 'Axes 5', ha='center', va='center', size=24, alpha=.5)
    pl.tight_layout()
    pl.show()

现在，我们使用上一个示例中的grid specification(网格规范)，以一些函数的图形填充它：

import matplotlib.gridspec as gridspec
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    plt.figure(figsize=(6, 4))
    G = gridspec.GridSpec(3, 3)
    X = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50, endpoint=True)
    F1 = 2.8 * np.cos(X)
    F2 = 5 * np.sin(X)
    F3 = 0.3 * np.sin(X)
    axes_1 = plt.subplot(G[0, :])
    axes_1.plot(X, F1, 'r-', X, F2)
    axes_2 = plt.subplot(G[1, :-1])
    axes_2.plot(X, F3)
    axes_3 = plt.subplot(G[1:, -1])
    axes_3.plot([1,2,3,4], [1,10,100,1000], 'b-')
    axes_4 = plt.subplot(G[-1, 0])
    axes_4.plot([1,2,3,4], [47, 11, 42, 60], 'r-')
    axes_5 = plt.subplot(G[-1, -2])
    axes_5.plot([1,2,3,4], [7, 5, 4, 3.8])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 16.1.图标题 ##

创建具有单独的subplot标题和居中figure标题的figure。

import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    def f(t):
        s1 = np.cos(2 * np.pi * t)
        e1 = np.exp(-t)
        return s1 * e1
    
    
    t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
    t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
    t3 = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
    
    fig, axs = plt.subplots(2, 1, constrained_layout=True)
    axs[0].plot(t1, f(t1), 'o', t2, f(t2), '-')
    axs[0].set_title('subplot 1')
    axs[0].set_xlabel('distance (m)')
    axs[0].set_ylabel('Damped oscillation')
    fig.suptitle('This is a somewhat long figure title', fontsize=16)
    
    axs[1].plot(t3, np.cos(2 * np.pi * t3), '--')
    axs[1].set_xlabel('time (s)')
    axs[1].set_title('subplot 2')
    axs[1].set_ylabel('Undamped')
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

# 17.条形图（Bar plots） #

条形图是用矩形条形显示分类数据，其高度或长度与其所代表的值成正比。  
条形图可以垂直或水平绘制。

**适用时机：**  
•比较分类数据  
•离散类别之间的比较  
•图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴代表测量值。

pyplot.bar定义文档：plot.bar

import matplotlib.pyplot as plt
    
    bars = plt.bar([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
    bars[0].set_color('green')
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

import matplotlib.pyplot as plt
    
    f = plt.figure()
    ax = f.add_subplot(1, 1, 1)
    ax.bar([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
    children = ax.get_children()
    children[3].set_color('g')
    
    plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    years = ('2015', '2016', '2017', '2018', '2019')
    visitors = (1241, 50927, 162242, 222093, 296665 / 8 * 12)
    index = np.arange(len(visitors))
    bar_width = 1.0
    plt.bar(index, visitors, bar_width,  color="green")
    plt.xticks(index + bar_width / 2, years) # labels get centered
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

## 17.1.分组条形图 ##

条形图还可以用于分组条形图和堆叠条形图的更复杂的数据比较。 在分组的条形图中，对于每个类别组，都有两个或多个条形。 这些条用不同的颜色表示特定的分组。

import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
    men_means = [20, 34, 30, 35, 27]
    women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
    
    x = np.arange(len(labels))  # the label locations
    width = 0.35  # the width of the bars
    
    fig, ax = plt.subplots()
    rects1 = ax.bar(x - width / 2, men_means, width, label='Men')
    rects2 = ax.bar(x + width / 2, women_means, width, label='Women')
    
    # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.
    ax.set_ylabel('Scores')
    ax.set_title('Scores by group and gender')
    ax.set_xticks(x)
    ax.set_xticklabels(labels)
    ax.legend()
    
    
    def autolabel(rects):
        """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height."""
        for rect in rects:
            height = rect.get_height()
            ax.annotate('{}'.format(height),
                        xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
                        xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                        textcoords="offset points",
                        ha='center', va='bottom')
    
    
    autolabel(rects1)
    autolabel(rects2)
    
    fig.tight_layout()
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

## 17.2.堆叠条形图(Stacked bar chart) ##

堆叠的条形图将代表不同组的条形图堆叠在一起。 条的高度显示了这些组的组合结果。

**适用时机：**  
•比较总数(total)和总数的一部分。  
•如果组成部分的总数(total)至关重要，则堆叠的柱形图可以很好地适用。

下面是使用bar创建带有误差线的堆叠条形图的示例。 请注意用于误差线的参数yerr，并在底部将Women条堆叠在Men条的顶部。

import matplotlib.pyplot as plt
    
    labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
    men_means = [20, 35, 30, 35, 27]
    women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
    men_std = [2, 3, 4, 1, 2]
    women_std = [3, 5, 2, 3, 3]
    width = 0.35       # the width of the bars: can also be len(x) sequence
    
    fig, ax = plt.subplots()
    
    ax.bar(labels, men_means, width, yerr=men_std, label='Men')
    ax.bar(labels, women_means, width, yerr=women_std, bottom=men_means,
           label='Women')
    
    ax.set_ylabel('Scores')
    ax.set_title('Scores by group and gender')
    ax.legend()
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

# 18.饼图（Pie plots） #

饼图是圆形统计图形，将其分成多个切片以说明数字比例。 在饼图中，每个切片的弧长（以及其中心角和面积）均与其表示的量成比例。

**适用时机：**  
显示百分比或比例数据  
显示分类数据  
使用正值

下面演示基本的饼图，还显示了一些可选功能：  
切片标签  
自动标记百分比  
用”爆炸”偏移切片  
阴影  
自定义起始角度

关于自定义起始角度的注意事项：默认起始角度为0，它将在正x轴上开始"Frogs"切片。 本示例将startangle = 90设置为使所有内容都逆时针旋转90度，并且"Frogs"切片从y轴正方向开始。

import matplotlib.pyplot as plt
    
    # Pie chart, where the slices will be ordered and plotted counter-clockwise:
    labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
    sizes = [15, 30, 45, 10]
    explode = (0, 0.1, 0, 0)  # only "explode" the 2nd slice (i.e. 'Hogs')
    
    fig1, ax1 = plt.subplots()
    ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
            shadow=True, startangle=90)
    ax1.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
**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 :在饼图下面画一个阴影。默认值：False，即不画阴影；  
labeldistance :label标记的绘制位置,相对于半径的比例，默认值为1.1, 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format function;’%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,默认值为0.6；  
radius :控制饼图半径，默认值为1；counterclock ：指定指针方向；布尔值，可选参数，默认为：True，即逆时针。将值改为False即可改为顺时针。  
wedgeprops ：字典类型，可选参数，默认值：None。参数字典传递给wedge对象用来画一个饼图。例如：wedgeprops=\{‘linewidth’:3\}设置wedge线宽为3。  
textprops ：设置标签（labels）和比例文字的格式；字典类型，可选参数，默认值为：None。传递给text对象的字典参数。  
center ：浮点类型的列表，可选参数，默认值：(0,0)。图标中心位置。  
frame ：布尔类型，可选参数，默认值：False。如果是true，绘制带有表的轴框架。  
rotatelabels ：布尔类型，可选参数，默认为：False。如果为True，旋转每个label到指定的角度。

import matplotlib.pyplot as plt
    
    labels = 'apple', 'banana', 'cherry', 'durian', 'elderberries', 'figs', 'grapes'
    sizes = [32, 20, 15, 10, 10, 8, 5]
    
    p = plt.pie(sizes, labels=labels, explode=(0.07, 0, 0, 0, 0, 0, 0),
                autopct='%1.1f%%', startangle=120, shadow=True)
    
    plt.axis('equal')
    
    for i, (apple, banana, cherry, durian, elderberries, figs, grapes) in enumerate(p):
        if i > 0:
            apple.set_fontsize(12)
            banana.set_fontsize(12)
            cherry.set_fontsize(12)
            durian.set_fontsize(12)
            elderberries.set_fontsize(12)
            figs.set_fontsize(12)
            grapes.set_fontsize(12)
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

此饼图描述了每种水果的营业百分比。苹果销售是7个水果中营业额最高的，占营业额的32%。

## 18.1.甜甜圈图(Donut chart) ##

甜甜圈图是饼图的一种变体，中间有一个空白的中心，允许包含有关整个数据的其他信息。

import matplotlib.pyplot as plt
    
    labels = 'apple', 'banana', 'cherry', 'durian', 'elderberries', 'figs', 'grapes'
    sizes = [32, 20, 15, 10, 10, 8, 5]
    
    my_circle = plt.Circle((0, 0), 0.7, color='white')
    d = plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, labeldistance=1.05)
    
    plt.axis('equal')
    plt.gca().add_artist(my_circle)
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

## 18.2.嵌套饼图 （Nested pie chart） ##

嵌套饼图或多级饼图可让你将多个级别或层包含到饼图中。  
**适用时机：**  
在合并的饼状结构中显示对称和不对称的树结构。  
多层数据表示，例如关键字分析  
相互关联的树数据，例如，朋友的朋友

sizes = [300, 200]
    labels_vegefruit = ['potato', 'tomato', 'onion', 'apple',
                        'banana', 'cherry', 'durian']
    sizes_vegefruit = [170, 70, 60, 70, 60, 50, 20]
    colors = ['#FFB600', '#09A0DA']
    colors_vegefruit = ['#FFCE53', '#FFDA7E', '#FFE9B2', '#30B7EA',
                        '#56C7F2', '#7FD6F7', '#B3E7FB']
    
    bigger = plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors,
                     startangle=90, frame=True)
    smaller = plt.pie(sizes_vegefruit, labels=labels_vegefruit,
                      colors=colors_vegefruit, radius=0.7,
                      startangle=90, labeldistance=0.7)
    centre_circle = plt.Circle((0, 0), 0.4, color='white', linewidth=0)
    fig = plt.gcf()
    fig.gca().add_artist(centre_circle)
    
    plt.axis('equal')
    plt.tight_layout()
    
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/512c48c7dded4be1992e0d67fcc726d8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221022/6c58bdfb7d1b4f7897a4900e807aea26.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221022/fdc100d1e95b43f289b97373a192431a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221022/d24ae13792c44e3caed7769978052137.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221022/d8acc0a522ff468e88f27bbd13b9a605.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221022/3ae007ea62224a32809eab7c22c01902.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221022/bfb3fa1ad75f4aee8ea72169babc819b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221022/184d19a6986b4e9a873d5c2a26a85373.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221022/3fa6875bec8142f7a9dae34f72854e94.png
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