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    每日干货好文分享丨请点击+关注

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    对商业智能BI、数据分析挖掘、大数据、机器学习,python,R感兴趣的加微信:tsbeidou,邀请你进入交流群,数据爱好者们都在这儿。

    在使用Python绘制图表前,我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib。

    Numpy是Python开源的数值计算扩展,可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身数据结构要高效;matplotlib是一个Python的图像框架,使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似。

    下面我通过一些简单的代码介绍如何使用 Python绘图。

    一、图形绘制

    直方图importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    mu=100

    sigma=20

    x=mu+sigma*np.random.randn(20000)# 样本数量

    plt.hist(x,bins=100,color='green',normed=True)# bins显示有几个直方,normed是否对数据进行标准化

    plt.show()

    条形图importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    y=[20,10,30,25,15]

    index=np.arange(5)

    plt.bar(left=index,height=y,color='green',width=0.5)

    plt.show()

    折线图importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    x=np.linspace(-10,10,100)

    y=x**3

    plt.plot(x,y,linestyle='--',color='green',marker='<>

    plt.show()

    散点图importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    x=np.random.randn(1000)

    y=x+np.random.randn(1000)*0.5

    plt.scatter(x,y,s=5,marker='')#>

    plt.show()

    饼状图importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    labels='A','B','C','D'

    fracs=[15,30,45,10]

    plt.axes(aspect=1)#使x y轴比例相同

    explode=[0,0.05,0,0]# 突出某一部分区域

    plt.pie(x=fracs,labels=labels,autopct='%.0f%%',explode=explode)#autopct显示百分比

    plt.show()

    箱形图

    主要用于显示数据的分散情况。图形分为上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数、下边缘。外面的点时异常值importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    np.random.seed(100)

    data=np.random.normal(size=(1000,4),loc=0,scale=1)

    labels=['A','B','C','D']

    plt.boxplot(data,labels=labels)

    plt.show()

    二、图像的调整

    1、23种点形状'.'point','pixel'o'circle'v'triangle_down

    '^'triangle_up''triangle_right'1'tri_down

    '2'tri_up'3'tri_left'4'tri_right'8'octagon

    's'square'p'pentagon'*'star'h'hexagon1'H'hexagon2

    '+'plus'x'x'D'diamond'd'thin_diamond'triangle_left'>

    2、8种內建默认颜色的缩写b:blueg:greenr:redc:cyan

    m:magentay:yellowk:blackw:white

    3、4种线性

    - 实线 --虚线 -.点划线 :点线

    4、一张图上绘制子图

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    x=np.arange(1,100)

    plt.subplot(221)#2行2列第1个图

    plt.plot(x,x)

    plt.subplot(222)

    plt.plot(x,-x)

    plt.subplot(223)

    plt.plot(x,x*x)

    plt.subplot(224)

    plt.plot(x,np.log(x))

    plt.show()

    5、生成网格

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    y=np.arange(1,5)

    plt.plot(y,y*2)

    plt.grid(True,color='g',linestyle='--',linewidth='1')

    plt.show()

    6、生成图例

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importnumpyasnp

    x=np.arange(1,11,1)

    plt.plot(x,x*2)

    plt.plot(x,x*3)

    plt.plot(x,x*4)

    plt.legend(['Normal','Fast','Faster'])

    plt.show()

    本文来源自天善社区博客,转载请保留以下内容:

    本文作者:天善社区博客 超人Python

    原文链接:https://ask.hellobi.com/blog/pythoncrawl/6195

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  • 我正在用python做一些数据分析。我有一个时间序列数据(用于连续日期),我想绘制如下内容:我matplotlib绘制了单线图,并使用base64编码将其嵌入到HTML中。但问题是我在HTML中嵌入图形时没有悬停功能。对于图像中...

    我正在用python做一些数据分析。我有一个时间序列数据(用于连续日期),我想绘制如下内容:

    G9NKm.png

    我用matplotlib绘制了单线图,并使用base64编码将其嵌入到HTML中。但问题是我在HTML中嵌入图形时没有悬停功能。

    对于图像中显示的图形类型,我可以使用matplotlib轻松地绘制它,但是为了便于阅读,我想将其嵌入html中并启用悬停功能。

    我已经详细地看过了,这确实完成了工作,但图表并不是隐私的,隐私也是一个问题。在

    为此,请推荐一些开源库。在

    我所做的事情的代码:def graph(data):

    keys = sorted(data.keys())

    values = [data[key] for key in keys]

    fig = plt.figure(figsize = (2 , 0.3) ,facecolor='w')

    plt.axis("off")

    plt.subplots_adjust(bottom = 0.15)

    plt.plot(values , color = 'g' )

    imgdata = cStringIO.StringIO()

    fig.savefig(imgdata, format='png' , facecolor = fig.get_facecolor())

    s = '' %

    imgdata.getvalue().encode("base64").strip()

    plt.close()

    return s

    谢谢。在

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  • 尽管很卖力的写了中文要... plt.show()C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\font_manager.py:1297: UserWarning: findfont: Font family [u'sans-serif'] not found. Falling back to DejaVu Sans(prop.get...

    尽管很卖力的写了中文要正确显示,

    >>> plt.show()

    C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\font_manager.py:1297: UserWarning: find

    font: Font family [u'sans-serif'] not found. Falling back to DejaVu Sans

    (prop.get_family(), self.defaultFamily[fontext]))

    >>> plt.title(u'中文显示吧看好了')

    >>> res[res['XH']>=28].groupby(res.TABLE_NAME).agg({'COUNT_JL':np.sum}).plot(kin

    d='bar',title=u'中文你正常显示吧求你了!!')

    但show()出来的结果差强人意。 努力的方式不对,这是智力上的懒惰。(你在一条漆黑的街道丢了钥匙,却在隔壁街道找寻,只因为隔壁街道灯光透亮。--《人件》)

    网上查找了几种方法,比较推荐的一种是,每次使用都灵活设置一下字体编码

    #-*- coding: utf-8 -*-

    from pylab import *

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    t = arange(-4*pi, 4*pi, 0.01)

    y = sin(t)/t

    plt.plot(t, y)

    plt.title(u'钟形函数')

    plt.xlabel(u'时间')

    plt.ylabel(u'幅度')

    plt.show()

    测试了一下,上面的办法可行。

    4d42240ec78b86460610587e6fe587a2.png

    使用此办法。输入

    >>> res[res['XH']>=28].groupby(res.TABLE_NAME).agg({'COUNT_JL':np.sum}).plot(kin

    d='bar',title=u'啊哈哈哈')

    plt.show()

    2b2ece76585bf83907aa7d49dba0f0b6.png

    起到中文字符显示设定作用的代码

    #-*- coding: utf-8 -*-

    from pylab import *

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

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  • Python绘制统计图表

    2021-04-26 20:25:56
    python对数据统计特别友好,原生库即有相关支持:matplotlib1.环境配置sudo pip install matplotlib安装完成后需要调整下配置文件(mac可跳过),原因:python解释器各个平台版本都有,理论上会cover大多数底层接口,...

    python对数据统计特别友好,原生库即有相关支持:matplotlib

    1.环境配置sudo pip install matplotlib

    安装完成后需要调整下配置文件(mac可跳过),原因:python解释器各个平台版本都有,理论上会cover大多数底层接口,所以看起来“跨平台”。但是部分与绘图/进程/系统内核等相关功能,不同系统间差异较大,python尚未全cover。比如我们matplotlib在不同系统上兼容性就有点问题,所以需要通过配置文件来获得“跨平台”的效果。针对matplotlib有合适的egg包可以解决,修改配置文件让egg包生效即可。where is matlotlibrc

    即可获得配置文件路径(windows请全盘搜索),打开文件把backend改为以下Agg:# The default backend; one of GTK GTKAgg GTKCairo GTK3Agg GTK3Cairo

    # CocoaAgg MacOSX Qt4Agg Qt5Agg TkAgg WX WXAgg Agg Cairo GDK PS PDF SVG

    # Template.

    # You can also deploy your own backend outside of matplotlib by

    # referring to the module name (which must be in the PYTHONPATH) as

    # ‘module://my_backend’.

    backend : Agg

    2.hello world# coding:utf-8

    import matplotlib

    matplotlib.use('Agg')

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    import os

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

    plt.plot( [12,34,56,78,90])#输入一个成员都是数字的数组

    plt.savefig('tmp.png')#保存为图片

    plt.close('all')#清空画布。不要省略这一句,不然多个图会有bug。

    一共3句,一句都不能少,这就输出了个图片“tmp.png”

    5d6cc9288623

    hello world

    3.定制坐标轴plt.plot( [12,34,56,78,90])

    plt.xticks([0,1,2,3,4], ['1月'.decode('utf-8'),'2月'.decode('utf-8'),'3月'.decode('utf-8'),'4月'.decode('utf-8'),'5月'.decode('utf-8')], rotation=0)

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    以上只多了一行,输入2个数组,定制了x轴。第一个数组标记了文本出现的位置,第二个数组是unicode字符串。rotation可以让文字歪过来,在文本过长互相压盖时使用。

    5d6cc9288623

    定制坐标轴

    4.定制图例plt.plot( [12,34,56,78,90],label='上月'.decode('utf-8'))

    plt.legend(bbox_to_anchor=[0.3, 1])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    画图时加个参数“label”,定义legend之后就会自动出图例。同样只支持unicode字符串。

    5d6cc9288623

    定制图例

    5.定制标题plt.plot( [12,34,56,78,90])

    plt.title('反馈率'.decode('utf-8'))

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    只需要加一句,传入unicode字符串。python默认是unicode,但是写了coding:utf-8之后会把默认编码修改成utf-8,所以这里需要decode回来。

    5d6cc9288623

    定制标题

    6.定制图片尺寸fig=plt.gcf()

    fig.set_size_inches(10, 5)

    plt.plot( [12,34,56,78,90])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    需要在绘制之前,设定图片尺寸,只需要2句。长宽单位是英寸,建议估摸着多试几次找满意的尺寸。

    5d6cc9288623

    定制图片尺寸

    7.图表类型

    常用的就 折线图,饼图,条形图;每种图有不同的定制方式。plt.plot([12,34,56,78,90],color='blue', label='反馈率'.decode('utf-8'),linewidth=5,linestyle='-.')

    折线图中,label是图例,color是线颜色,linewidth是线宽,linestyle是线类型plt.pie([15,23,14,5],explode=[0,0.1,0,0],labels=['a','b','c','d'],colors=['r','b','g','w'],autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)

    饼图中,explode是突出显示,label是图例,color是颜色,autopct是占比格式,shadow是阴影,startangle是开始绘制的位置plt.bar(left=[0,1,2], height=[10,15,20],width=0.3,alpha=0.3, color='b',label='month',edgecolor='#000000',linewidth=2)

    条形图比其他图多一个必选输入,需要输入条形长度和条形位置。

    8.多子图

    也就是在一张图片上,画多个图表。常见的就是上下组合,左右组合,4拼。不建议画更复杂的图。

    左右:plt.figure(12)#先分成左右两块

    plt.subplot(121)#绘制第一块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(122)#绘制第2块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    5d6cc9288623

    左右均等

    上下:plt.figure(21)#先分成上下两块

    plt.subplot(211)#绘制第一块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(212)#绘制第2块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    5d6cc9288623

    上下均等plt.figure(22)#先分成4两块

    plt.subplot(221)#绘制第一块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(222)#绘制第2块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(223)#绘制第3块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.subplot(224)#绘制第4块

    plt.plot([10,15,20])

    plt.savefig('tmp.png')

    plt.close('all')

    5d6cc9288623

    4拼

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    2021-01-29 13:43:46
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