数据可视化实验：python数据可视化

实验8-12：大数据可视化工具—python

目录

1柱状图

#导包import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np # 设置中文显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 设置标题plt.title('班级A同学爱好统计')#数据准备x = ['乒乓球','羽毛球','篮球','跑步','足球']y1= [7,8,4,5,3]y2= [6,7,5,6,3]#设置图形宽度bar_width = 0.3X_A = np.arange(len(x)) # A班条形图的横坐标X_B = X_A + bar_width # B班条形图的横坐标#绘制图形plt.bar(X_A,y1,bar_width,align='center',color='r')#并列柱状图:x轴加上宽度plt.bar(X_B,y2,width=bar_width,color='y')plt.xticks(X_A + bar_width/2, x)# 让横坐标显示运动#加图例 plt.legend(['班级A','班级B'])plt.ylabel('人数') # 纵坐标轴标题fig=plt.gcf()fig.set_facecolor('green')#显示plt.show()

2条形图

#导包import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np # 设置中文显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 设置标题plt.title('班级A同学爱好统计')#数据准备x = ['乒乓球','羽毛球','篮球','跑步','足球']y1= [7,8,4,5,3]#绘制图形,横放条形图函数 barhplt.barh(x, y1) #显示plt.show()

3直方图

制作数据

import randomdef random_int_list(start, stop, length):start, stop = (int(start), int(stop)) if start <= stop else (int(stop), int(start))length = int(abs(length)) if length else 0random_list = []for i in range(length):random_list.append(random.randint(start, stop))return random_lista = random_int_list(90,150,250)print("250部电影时长:",a)

from matplotlib import pyplot as pltimport matplotlibfont = {'family': 'MicroSoft YaHei'}matplotlib.rc('font', **font) # 使支持中文d = 5 #d代表组距，即每组的长度，以此为依据对数据分组num_bins = (max(a)-min(a))//d #求出有多少组plt.figure(figsize=(17,8),dpi=110) #规定直方图大小plt.hist(a,num_bins) #hist()函数用来描绘直方图plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d)) #xticks()函数用来画网络线plt.grid(True,linestyle="-.") #规定网格线样式plt.title('电影时长频数统计')plt.xlabel("电影时长")plt.ylabel("部数")plt.show()

4饼图

数据来自于3直方图

import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import font_managerd = (max(a)-min(a))//6 #安分五组计算组距ls = [0,0,0,0,0,0] #初始化列表ls，记录每组频数for i in range(len(a)):#在a中依次找出每组数据，并在ls中计数if a[i] < min(a)+d*1:ls[0] = ls[0]+1elif a[i] < min(a)+d*2:ls[1] = ls[1]+1elif a[i] < min(a)+d*3:ls[2] = ls[2]+1elif a[i] < min(a)+d*4:ls[3] = ls[3]+1elif a[i] < min(a)+d*5:ls[4] = ls[4]+1elif a[i] < min(a)+d*6:ls[5] = ls[5]+1#编辑标签： labels = ['90-100mins','100-110mins','110-120mins','120-130mins','130-140mins','140-150mins'] explode = (0,0.1,0,0,0,0)#画饼：plt.pie(ls,labels=labels,labeldistance=1.3,autopct="%1.f%%",pctdistance=0.8,shadow=True,startangle=0,explode=explode)plt.axis("equal")#使之呈现“正圆”，默认扁圆plt.title('电影时长频率统计')plt.show()

5棒图

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlib# 使显示中文font = {'family': 'MicroSoft YaHei'}matplotlib.rc('font', **font) # 使支持中文# 数据a = np.linspace(0.5, 2*np.pi, 20)b = np.random.randn(20)x, y, z = plt.stem(a, b, linefmt="--.", markerfmt="o", basefmt="-")#设置棉棒末端plt.setp(x, color='r')plt.xlabel("横轴标题")plt.ylabel("纵轴标签")#设置标题plt.title('棉棒图例子')#增加背景网格plt.grid(True,linestyle="-.") # 显示plt.show()

6散点图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 在区间 [a, b] 上均匀地取指定数量的值np.random.seed(22)x1 = np.linspace(0.05, 10, 100) x2 = np.linspace(0.05, 10, 100) y1 = np.random.randn(100)y2 = np.random.randn(100)# 图表元素中正常显示中文字符plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'# 坐标轴刻度标签正常显示负号plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.scatter(x1, y1,s=87, # 标记点大小marker='*', # 标记点的样式 星号c='r', # 红色linewidths=0.41,edgecolor='y', # 边缘颜色label='scatter figure')plt.scatter(x2, y2,s=87, # 标记点大小marker='*', # 标记点的样式 星号c='g', # green 绿色linewidths=0.41,edgecolor='y', # 边缘颜色label='scatter figure')plt.xticks(size=12, color='grey') # x 轴刻度标签plt.yticks(size=12, color='grey') # y 轴刻度标签plt.title('散点图', size=14, color='r'); # 添加图表标题plt.legend() # 添加图例plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')#设置网格线，linestyle设置线图类型，color设置颜色plt.grid(linestyle=':',color='r')# 设置坐标轴刻度范围plt.xlim(-0.5, 10.5) plt.ylim(-3.5, 3.5);

7气泡图

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 图表元素中正常显示中文字符plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'# 数据x = np.random.rand(40)y = np.random.rand(40)z = np.random.rand(40)colors = np.random.rand(40) plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.title('气泡图', size=14, color='r'); # 添加图表标题#设置网格线，linestyle设置线图类型，color设置颜色plt.grid(linestyle=':',color='r')plt.scatter(x, y, s=z*1000,c=colors,cmap=mpl.cm.RdYlBu, marker="o")plt.show()

8雷达图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 中文和负号的正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#使用ggplot的风格绘图plt.style.use('ggplot')#构造数据values = [3.2,2.1,3.5,2.8,3]values_1 = [4,2.6,3.6,4.0,3]feature = [' ','代码能力','解决问题能力','查阅文献能力','团队合作能力','独自思考能力']N = len(values)#设置雷达图的角度，用于平分切开一个平面angles = np.linspace(0,2*np.pi,N,endpoint=False)#使雷达图封闭起来values = np.concatenate((values,[values[0]]))angles = np.concatenate((angles,[angles[0]]))values_1 = np.concatenate((values_1,[values_1[0]]))#绘图fig = plt.figure()#设置为极坐标格式ax = fig.add_subplot(111, polar=True)#绘制折线图ax.plot(angles,values,'o-',linewidth=2,label='集训前')ax.fill(angles,values,'r',alpha=0.5)#填充颜色ax.plot(angles,values_1,'o-',linewidth=2,label='集训后')ax.fill(angles,values_1,'b',alpha=0.5)#添加每个特质的标签ax.set_thetagrids(angles*180/np.pi,feature)#设置极轴范围ax.set_ylim(0,5)#添加标题plt.title('集训前后学生能力')plt.legend(loc='upper right') # 添加图例#添加网格线ax.grid(True)plt.show()

9箱线图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#中文显示plt.rcParams['font.family']='FangSong'# 设置图形的显示风格plt.style.use('ggplot')#数据准备 Chinese = np.random.randint(25,90,60) English = np.random.randint(30,95,60)math = np.random.randint(35,100,60) grade=[Chinese,English,math]wid=0.4#设置坐标轴label = ['语文','英语','数学']# 设置y轴的范围plt.ylim(10,100)plt.title('学生考试成绩箱线图')plt.xlabel("门类")plt.ylabel("成绩")#绘制箱线图plt.boxplot(grade,widths=wid,patch_artist=True,labels=label,showmeans=True,medianprops = {'linestyle':'--','color':'orange'},meanprops = {'marker':'D','markerfacecolor':'indianred'},boxprops = {'color':'black','facecolor':'#9999ff'})#展示plt.show()

10折线图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置中文和负号正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# x轴刻度标签x_ticks = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月','六月','七月','八月','九月','十月','十一月','十二月']# x轴范围x = np.arange(len(x_ticks))# 第1条折线数据y1 = [5, 8, 13, 20, 25, 28,30,30, 26, 20, 13,7]# 第2条折线数据y2 = [-5, -2, 3, 9, 14, 18,21,20,16,10,3,-2]plt.figure(figsize=(10, 6))# 第1条折线度plt.plot(x, y1, color='#FF0000', label='最高平均温', linewidth=3.0)# 第2条折线plt.plot(x, y2, color='#00FF00', label='最低平均温度', 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")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'月份', fontsize=18)plt.ylabel(u'温度', fontsize=18)# 标题plt.title(u'全年温度折线图', fontsize=18)# 图例plt.legend(fontsize=18)# 显示图片plt.show()

潦草制作，仅供参考

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