matplotlib基本使用(二)

上一篇我们净玩折线图了，这一篇简单的把其他常用的图画一画，当然我离大佬们绘制二元函数还有很长的路要走…这些还暂时够用

绘制散点图

假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律?

a  =  [11, 17, 16, 11, 12, 11, 12, 6, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 14, 17, 18, 21, 16, 17, 20, 14, 15, 15, 15, 19, 21, 22, 22, 22, 23] 
b  =  [26, 26, 28, 19, 21, 17, 16, 19, 18, 20, 20, 19, 22, 23, 17, 20, 21, 20, 22, 15, 11, 15, 5, 13, 17, 10, 11, 13, 12, 13, 6]
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

y_3 = [11, 17, 16, 11, 12, 11, 12, 6, 6, 7, 8, 9, 12, 15, 14, 17, 18, 21, 16, 17, 20, 14, 15, 15, 15, 19, 21, 22, 22,
       22, 23]
y_10 = [26, 26, 28, 19, 21, 17, 16, 19, 18, 20, 20, 19, 22, 23, 17, 20, 21, 20, 22, 15, 11, 15, 5, 13, 17, 10, 11, 13,
        12, 13, 6]

x_3 = range(1, 32)
x_10 = range(51, 82)

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 使用scatter方法绘制散点图
plt.scatter(x_3, y_3, label="3月份")
plt.scatter(x_10, y_10, label="10月份")

# 调整x轴的刻度
_x = list(x_3) + list(x_10)
_xtick_labels = ["3月{}日".format(i) for i in x_3]
_xtick_labels += ["10月{}日".format(i - 50) for i in x_10]
plt.xticks(_x[::3], _xtick_labels[::3], rotation=45)

# 添加图例
plt.legend(loc="upper left")

# 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("标题")

# 保存
plt.savefig("./t1.png")

# 展示
plt.show()

img

左边是三月份，右边是10月份

散点图的更多应用场景

不同条件(维度)之间的内在关联关系
观察数据的离散聚合程度

绘制条形图

假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影（列表a）和电影票房数据（列表b）,那么如何更加直观的展示该数据？

a = ["战狼2", "速度与激情8", "功夫瑜伽", "西游伏妖篇", "变形金刚5：最后的骑士", "摔跤吧！爸爸", "加勒比海盗5：死无对证", "金刚：骷髅岛", "极限特工：终极回归", "生化危机6：终章",
     "乘风破浪", "神偷奶爸3", "智取威虎山", "大闹天竺", "金刚狼3：殊死一战", "蜘蛛侠：英雄归来", "悟空传", "银河护卫队2", "情圣", "新木乃伊", ]

b = [56.01, 26.94, 17.53, 16.49, 15.45, 12.96, 11.8, 11.61, 11.28, 11.12, 10.49, 10.3, 8.75, 7.55, 7.32, 6.99, 6.88,
     6.86, 6.58, 6.23]
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

a = ["战狼2", "速度与激情8", "功夫瑜伽", "西游伏妖篇", "变形金刚5：最后的骑士", "摔跤吧！爸爸", "加勒比海盗5：死无对证", "金刚：骷髅岛", "极限特工：终极回归", "生化危机6：终章",
     "乘风破浪", "神偷奶爸3", "智取威虎山", "大闹天竺", "金刚狼3：殊死一战", "蜘蛛侠：英雄归来", "悟空传", "银河护卫队2", "情圣", "新木乃伊", ]

b = [56.01, 26.94, 17.53, 16.49, 15.45, 12.96, 11.8, 11.61, 11.28, 11.12, 10.49, 10.3, 8.75, 7.55, 7.32, 6.99, 6.88,
     6.86, 6.58, 6.23]

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=80)
# 绘制条形图
plt.bar(range(len(a)), b, width=0.3)
# 设置字符串到x轴
plt.xticks(range(len(a)), a, rotation=45)

plt.savefig("./t1.png")

# 展示
plt.show()

img

这个图x轴上的字符串长，让我们换一种方式

from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

a = ["战狼2", "速度与激情8", "功夫瑜伽", "西游伏妖篇", "变形金刚5：最后的骑士", "摔跤吧！爸爸", "加勒比海盗5：死无对证", "金刚：骷髅岛", "极限特工：终极回归", "生化危机6：终章",
     "乘风破浪", "神偷奶爸3", "智取威虎山", "大闹天竺", "金刚狼3：殊死一战", "蜘蛛侠：英雄归来", "悟空传", "银河护卫队2", "情圣", "新木乃伊", ]

b = [56.01, 26.94, 17.53, 16.49, 15.45, 12.96, 11.8, 11.61, 11.28, 11.12, 10.49, 10.3, 8.75, 7.55, 7.32, 6.99, 6.88,
     6.86, 6.58, 6.23]

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=80)
# 绘制条形图
plt.barh(range(len(a)), b, height=0.3, color="orange")
# 设置字符串到x轴
plt.yticks(range(len(a)), a)

plt.grid(alpha=0.3)

plt.savefig("./t1.png")

# 展示
plt.show()

img

可以看到，唯一的区别就是bar变成了barh，图像就是横过来的

假设你知道了列表a中电影分别在2017-09-14(b_14), 2017-09-15(b_15), 2017-09-16(b_16)三天的票房,为了展示列表中电影本身的票房以及同其他电影的数据对比情况,应该如何更加直观的呈现该数据?

a = ["猩球崛起3：终极之战", "敦刻尔克", "蜘蛛侠：英雄归来", "战狼2"]
b_16 = [15746, 312, 4497, 319]
b_15 = [12357, 156, 2045, 168]
b_14 = [2358, 399, 2358, 362]
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

a = ["猩球崛起3：终极之战", "敦刻尔克", "蜘蛛侠：英雄归来", "战狼2"]
b_16 = [15746, 312, 4497, 319]
b_15 = [12357, 156, 2045, 168]
b_14 = [2358, 399, 2358, 362]

x_14 = list(range(len(a)))
# 在x_14的基础上偏移0.2
x_15 = [i + 0.2 for i in x_14]
# 在x_15的基础上偏移0.2
x_16 = [i + 0.2 * 2 for i in x_14]
# 条的宽度是0.2，这样子他们三个就是紧挨在一起的了
bar_width = 0.2

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=80)
# 绘制条形图
plt.bar(x_14, b_14, width=bar_width, label="9月14日")
plt.bar(x_15, b_15, width=bar_width, label="9月15日")
plt.bar(x_16, b_16, width=bar_width, label="9月16日")

# 设置图例
plt.legend()

# 设置字符串到x轴
plt.xticks(x_15, a)

plt.grid(alpha=0.3)

plt.savefig("./t1.png")

# 展示
plt.show()

img

条形图的更多应用场景

数量统计
频率统计(市场饱和度)

绘制直方图

假设你获取了250部电影的时长（列表a中），希望统计出这些电影时长的分布状态（比如时长为100分钟到120分钟电影的数量，出现的频率）等信息，你应该如何呈现这些数据？

a = [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]
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

a=[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]

# 计算组数
d = 3  # 组距
num_bins = (max(a) - min(a)) // d

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=80)
# 传入需要统计的数据，以及组数即可
plt.hist(a, num_bins)

# 可以传入一个列表，长度为组数，值为分组依据，当组距不均匀的时候使用
# plt.hist(a, [min(a) + 1 * bin_width for i in range(num_bins)])

# normed: bool, 是否需要绘制频率分布直方图，默认为频数直方图
# plt.hist(a, num_bins, normed=1)

# 设置x轴的刻度
plt.xticks(range(min(a), max(a) + d, d))

plt.grid(alpha=0.3)

plt.savefig("./t1.png")

img

好的，问题又来咯

把数据分为多少组进行统计？？？

组数要适当，太少会有较大的统计误差，大多规律不明显

组数：将数据分组，当数据在100个以内时，按数据多少常分5-12组。
组距：指每个小组的两个端点的距离
$组数 = \frac{极差}{组距} = \frac{max(a) - min(a)}{bin\_width}$

那么问题又双叒叕来了

在美国2004年人口普查发现有124 million的人在离家相对较远的地方工作。根据他们从家到上班地点所需要的时间,通过抽样统计(最后一列)出了下表的数据,这些数据能够绘制成直方图么?

img

interval = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 60, 90]
width = [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 15, 30, 60]
quantity = [836, 2737, 3723, 3926, 3596, 1438, 3273, 642, 824, 613, 215, 47]

from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

interval = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 60, 90]
width = [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 15, 30, 60]
quantity = [836, 2737, 3723, 3926, 3596, 1438, 3273, 642, 824, 613, 215, 47]

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=80)
plt.bar(range(len(quantity)), quantity, width=1)

# 设置x轴的刻度
_x = [i - 0.5 for i in range(13)]
_xtick_labels = interval + [150]
plt.xticks(_x, _xtick_labels)

plt.grid(alpha=0.4)

plt.savefig("./t1.png")

img

注意审题了！！

前面的问题问的是什么呢?
问的是：哪些数据能够绘制直方图

前面的问题中给出的数据都是统计之后的数据，所以为了达到直方图的效果，需要绘制条形图
所以：一般来说能够使用plt.hist方法的的是那些没有统计过的数据

直方图更多应用场景

用户的年龄分布状态
一段时间内用户点击次数的分布状态
用户活跃时间的分布状态

matplotlib常见问题总结

应该选择那种图形来呈现数据
matplotlib.plot(x,y)
matplotlib.bar(x,y)
matplotlib.scatter(x,y)
matplotlib.hist(data,bins,normed)
xticks和yticks的设置
label和titile,grid的设置
绘图的大小和保存图片

matplotlib使用的流程总结

明确问题
选择图形的呈现方式
准备数据
绘图和图形完善

matplotlib更多的图形样式

matplotlib支持的图形是非常多的，如果有其他的需求，我们可以查看一下url地址：http://matplotlib.org/gallery/index.html