出彩的毕业论文岂能没有几张炫酷图表？？？（来看一下matplotlib怎样绘制炫酷表格）（上）

不知不觉在家已经待了三个多月，其他年级还好，在家写论文的小伙伴们不知进展如何？想要写一篇出彩得到导师赏识的文章，里面还能少得了几张炫酷的图表？这篇博客将写一下怎样用Python中matplotlib包绘制炫酷图表，柱状图表在我上一篇博客，有兴趣可以去翻一下

（1）面积图
面积图包括堆叠面积图和不堆叠面积图，常用来强调数量的变化趋势
首先创建图表和数据

fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (8,6))
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])

绘制堆叠面积图

df1.plot.area(colormap = 'Greens_r',alpha = 0.5,ax = axes[0])

输出结果：

创建不堆叠面积图

df2.plot.area(stacked=False,colormap = 'Set2',alpha = 0.5,ax = axes[1])
#stacked参数表示是否堆叠，默认为‘True’
当数据有NaN时候，自动填充0，所以图标签需要清洗掉缺失值

输出结果：

这两张面积图看起来都还蛮好看的，主要是配色选的还不错，colormap参数在我这篇博客里面列出来了，大家直接选择其中一个即可Python数据分析可视化—你不学会后悔的图表绘制工具Matplotlib图表样式参数
（2）填图
填图我们一般接触的不多，可以理解为在图上填颜色，这个绘制出来有点艺术的感jio哈哈
创建图表及生成数据

fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (8,6))x = np.linspace(0, 1, 500)
y1 = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)
y2 = -np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)

使用‘fill‘’函数填图

axes[0].fill(x, y1, 'r',alpha=0.5,label='y1')
axes[0].fill(x, y2, 'g',alpha=0.5,label='y2')
#也可以写成：plt.fill(x, y1, 'r',x, y2, 'g',alpha=0.5)

输出结果：

就是把图像与坐标轴之间的部分填充了一下颜色而已
再来看一个比较有艺术美感的填图

x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(2 * x)
axes[1].fill_between(x, y1, y2, color ='b',alpha=0.5,label='area')

输出结果：

（3）饼图
对于比较各部分内容占比而言，饼图最好用啦
创建数据

s = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series')
plt.axis('equal')  # 保证长宽相等

输出结果：

绘制饼图

plt.pie(s,explode = [0.1,0,0,0],labels = s.index,colors=['r', 'g', 'b', 'c'],autopct='%.2f%%',#两位小数pctdistance=0.6,labeldistance = 1.2,shadow = True,startangle=0,radius=1.5,frame=False)
print(s)#参数解释：
# 第一个参数：数据
# explode：指定每部分的偏移量
# labels：标签
# colors：颜色
# autopct：饼图上的数据标签显示方式
# pctdistance：每个饼切片的中心和通过autopct生成的文本开始之间的比例
# labeldistance：被画饼标记的直径,默认值：1.1
# shadow：阴影
# startangle：开始角度
# radius：半径
# frame：图框
# counterclock：指定指针方向，顺时针或者逆时针

输出结果：

说实话，这个配色太丑了！

（4）直方图
图表怎么能没有直方图呢，但是如果只画简单的直方图怎么能说是炫酷的图表
来看一个直方图和密度图结合的图表
创建数据

s = pd.Series(np.random.randn(1000))

通过 hist 函数绘制直方图

s.hist(bins = 20,histtype = 'bar',align = 'mid',orientation = 'vertical',alpha=0.5,normed =True)
# bin：箱子的宽度
# normed 标准化
# histtype 风格，bar，barstacked，step，stepfilled
# orientation 水平还是垂直{‘horizontal’, ‘vertical’}
# align : {‘left’, ‘mid’, ‘right’}, optional(对齐方式)

绘制密度图

s.plot(kind='kde',style='k--')

输出结果：

再来看堆叠直方图
创建数据

plt.figure(num=1)
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(1000) + 1, 'b': np.random.randn(1000),'c': np.random.randn(1000) - 1, 'd': np.random.randn(1000)-2},columns=['a', 'b', 'c','d'])

绘制堆叠直方图

df.plot.hist(stacked=True,bins=20,colormap='Greens_r',alpha=0.5,grid=True)
# 使用DataFrame.plot.hist()和Series.plot.hist()方法绘制
# stacked：是否堆叠

输出结果：

（5）散点图
散点图主要是看一组数据的分布情况，个人来说是比较喜欢绘制散点图的
创建数据

plt.figure(figsize=(8,6))
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

通过scatter参数绘制散点图

plt.scatter(x,y,marker='.',s = np.random.randn(1000)*100,cmap = 'Reds',c = y,alpha = 0.8,)
plt.grid()
# s：散点的大小
# c：散点的颜色
# vmin,vmax：亮度设置，标量
# cmap：colormap

输出结果：

再来绘制一下矩阵散点图

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),columns = ['a','b','c','d'])
pd.scatter_matrix(df,figsize=(10,6),marker = 'o',diagonal='kde',alpha = 0.5,range_padding=0.1)

输出结果：

这篇博客暂且结束，下一篇写极坐标图和箱型图

关注欢喜，走向成功~

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