Python数据可视化：折线图、柱状图、饼图代码

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2023-01-09 12:54 220阅读 0赞

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作者：godweiyang

来源：算法码上来

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有很多很牛b的作图教程，我也学不来，就扔给大家自己学吧：

# **折线图** #

**代码**

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # x轴刻度标签
    x_ticks = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
    # x轴范围（0, 1, ..., len(x_ticks)-1）
    x = np.arange(len(x_ticks))
    # 第1条折线数据
    y1 = [5, 3, 2, 4, 1, 6]
    # 第2条折线数据
    y2 = [3, 1, 6, 5, 2, 4]
    
    # 设置画布大小
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    # 画第1条折线，参数看名字就懂，还可以自定义数据点样式等等。
    plt.plot(x, y1, color='#FF0000', label='label1', linewidth=3.0)
    # 画第2条折线
    plt.plot(x, y2, color='#00FF00', label='label2', linewidth=3.0)
    
    # 给第1条折线数据点加上数值，前两个参数是坐标，第三个是数值，ha和va分别是水平和垂直位置（数据点相对数值）。
    for a, b in zip(x, y1):
        plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18)
    # 给第2条折线数据点加上数值
    for a, b in zip(x, y2):
        plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18)
    
    # 画水平横线，参数分别表示在y=3，x=0~len(x)-1处画直线。
    plt.hlines(3, 0, len(x)-1, colors = "#000000", linestyles = "dashed")
    
    # 添加x轴和y轴刻度标签
    plt.xticks([r for r in x], x_ticks, fontsize=18, rotation=20)
    plt.yticks(fontsize=18)
    
    # 添加x轴和y轴标签
    plt.xlabel(u'x_label', fontsize=18)
    plt.ylabel(u'y_label', fontsize=18)
    
    # 标题
    plt.title(u'Title', fontsize=18)
    
    # 图例
    plt.legend(fontsize=18)
    
    # 保存图片
    plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight')
    # 显示图片
    plt.show()

**效果**

![Python数据可视化：折线图、柱状图、饼图代码][Python]

# **柱状图** #

**代码**

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # x轴刻度标签
    x_ticks = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
    # 柱的宽度
    barWidth = 0.25
    # 第1个柱的x轴范围（每个柱子的中点）（0, 1, ..., len(x_ticks)-1）
    x1 = np.arange(len(x_ticks))
    # 第2个柱的x轴范围（每个柱子的中点）
    x2 = [x + barWidth for x in x1]
    # 第1个柱数据
    y1 = [5, 3, 2, 4, 1, 6]
    # 第2个柱数据
    y2 = [3, 1, 6, 5, 2, 4]
    
    # 设置画布大小
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    # 画第1个柱
    plt.bar(x1, y1, color='#FF0000', width=barWidth, label='label1')
    # 画第2个柱
    plt.bar(x2, y2, color='#00FF00', width=barWidth, label='label2')
    
    # 给第1个柱数据点加上数值，前两个参数是坐标，第三个是数值，ha和va分别是水平和垂直位置（数据点相对数值）。
    for a, b in zip(x1, y1):
        plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18)
    # 给第2个柱数据点加上数值
    for a, b in zip(x2, y2):
        plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18)
    
    # 画水平横线
    plt.hlines(3, 0, len(x_ticks)-1+barWidth, colors = "#000000", linestyles = "dashed")
    
    # 添加x轴和y轴刻度标签
    plt.xticks([r + barWidth/2 for r in x1], x_ticks, fontsize=18)
    plt.yticks(fontsize=18)
    
    # 添加x轴和y轴标签
    plt.xlabel(u'x_label', fontsize=18)
    plt.ylabel(u'y_label', fontsize=18)
    
    # 标题
    plt.title(u'Title', fontsize=18)
    
    # 图例
    plt.legend(fontsize=18)
    
    # 保存图片
    plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight')
    # 显示图片
    plt.show()

**效果**

![Python数据可视化：折线图、柱状图、饼图代码][Python 1]

# **饼图** #

**代码**

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 设置画布大小
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    # 设置每块区域的标签
    labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    # 设置每块区域离圆心的距离，这里a区域凸出一点点
    explode = [0.05, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01]
    # 设置每块区域的值
    values = [1, 5, 2, 4, 3]
    # 设置每块区域的颜色
    colors = ['#F5DEB3', '#87CEFA', '#FFB6C1', '#90EE90', '#D3D3D3']
    
    _, l_text, p_text = plt.pie(values, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', colors=colors)
    
    # 设置标签字体大小
    for t in l_text:
        t.set_size(18)
    # 设置数值字体大小
    for t in p_text:
        t.set_size(18)
    
    # 标题
    plt.title(u'Title', fontsize=18)
    
    # 图例
    plt.legend(fontsize=18)
    
    # 保存图片
    plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight')
    # 显示图片
    plt.show()

**效果**

![Python数据可视化：折线图、柱状图、饼图代码][Python 2]

[a2b6984089fbb14c9cf0ff607a09682a.png]: /images/20221119/f4e7f507f4bb4cf187db5b2b2fab0e80.png
[Python]: /images/20221119/3d073844419545ffa9827b76c6ebc8c6.png
[Python 1]: /images/20221119/022494eed13d4d189df8d0775d6ed503.png
[Python 2]: /images/20221119/526827524c34401fbe99a8b0cb9e81e3.png