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python画折线图显示点值-matplotlib可视化之如何给图形添加数据标签?
2020-11-01 13:00:00柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、xlabel与ylabel(设置坐标轴标签)、title(标题)、legend(图例)、...当我们获取完数据之后,一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、xlabel与ylabel(设置坐标轴标签)、title(标题)、legend(图例)、xlim与ylim(设置坐标轴数据范围)、grid(设置网格线)等命令来装饰图形,让它更明晰与美观,但是对于数据标签(即在图形中的每一个点或条形位置上标注出相应数值),却没有直接的命令导出。我们看很多python可视化做出的柱状图等等,在柱子数量不多的条件下,没有数据标签,只有光秃秃的一个个柱子,这样就使得图形缺了些什么。事实上,在python的matplotlib中有在图形中添加文字说明的命令——text,我们就可以利用这个命令,在图中每个单位要素中添加相应文字,来构造数字标签。
以本人专栏知乎专栏写的《大数据时代,哪些课程最受欢迎?》所爬取数据为例,经过numpy得到了不同课程类别下的平均学习人数,如图:
v2-436583cccc6aaf0b95703e570b42cf45_b.png
plt.figure(figsize=(10,6))
#设置x轴柱子的个数
x=np.arange(14)+1 #课程品类数量已知为14,也可以用len(ppv3.index)
#设置y轴的数值,需将numbers列的数据先转化为数列,再转化为矩阵格式
y=np.array(list(ppv3['numbers']))
xticks1=list(ppv3.index) #构造不同课程类目的数列
#画出柱状图
plt.bar(x,y,width = 0.35,align='center',color = 'c',alpha=0.8)
#设置x轴的刻度,将构建的xticks代入,同时由于课程类目文字较多,在一块会比较拥挤和重叠,因此设置字体和对齐方式
plt.xticks(x,xticks1,size='small',rotation=30)
#x、y轴标签与图形标题
plt.xlabel('课程主题类别')
plt.ylabel('number')
plt.title('不同课程类别的平均学习人数')
**#设置数字标签**
**for a,b in zip(x,y):**
** plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)**
#设置y轴的范围
plt.ylim(0,3700)
plt.show()
最终得到的图形为:
不同类别学习人数.png
着重讲一下如何设置数字标签
#设置数字标签
for a,b in zip(x,y):
plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)
首先,前边设置的x、y值其实就代表了不同柱子在图形中的位置(坐标),通过for循环找到每一个x、y值的相应坐标——a、b,再使用plt.text在对应位置添文字说明来生成相应的数字标签,而for循环也保证了每一个柱子都有标签。
其中,a, b+0.05表示在每一柱子对应x值、y值上方0.05处标注文字说明, '%.0f' % b,代表标注的文字,即每个柱子对应的y值, ha='center', va= 'bottom'代表horizontalalignment(水平对齐)、verticalalignment(垂直对齐)的方式,fontsize则是文字大小。
条形图、折线图也是如此设置,饼图则在pie命令中有数据标签的对应参数。对于累积柱状图、双轴柱状图则需要用两个for循环,同时通过a与b的不同加减来设置数据标签位置,比如在本文另一文章[《双十一预售战下的电商风云》](https://zhuanlan.zhihu.com/p/23492721
) ,如图:
电商平台商品评价.png
其命令为:
电商代码.png
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python 柱状图如何添加数字标签_matplotlib可视化之如何给图形添加数据标签?
2021-01-14 19:18:33柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、xlabel与ylabel(设置坐标轴标签)、title(标题)、legend(图例)、xlim与...当我们获取完数据之后,一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、xlabel与ylabel(设置坐标轴标签)、title(标题)、legend(图例)、xlim与ylim(设置坐标轴数据范围)、grid(设置网格线)等命令来装饰图形,让它更明晰与美观,但是对于数据标签(即在图形中的每一个点或条形位置上标注出相应数值),却没有直接的命令导出。我们看很多python可视化做出的柱状图等等,在柱子数量不多的条件下,没有数据标签,只有光秃秃的一个个柱子,这样就使得图形缺了些什么。事实上,在python的matplotlib中有在图形中添加文字说明的命令——text,我们就可以利用这个命令,在图中每个单位要素中添加相应文字,来构造数字标签。
以本人专栏知乎专栏写的《大数据时代,哪些课程最受欢迎?》所爬取数据为例,经过numpy得到了不同课程类别下的平均学习人数,如图:
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#设置x轴柱子的个数
x=np.arange(14)+1 #课程品类数量已知为14,也可以用len(ppv3.index)
#设置y轴的数值,需将numbers列的数据先转化为数列,再转化为矩阵格式
y=np.array(list(ppv3['numbers']))
xticks1=list(ppv3.index) #构造不同课程类目的数列
#画出柱状图
plt.bar(x,y,width = 0.35,align='center',color = 'c',alpha=0.8)
#设置x轴的刻度,将构建的xticks代入,同时由于课程类目文字较多,在一块会比较拥挤和重叠,因此设置字体和对齐方式
plt.xticks(x,xticks1,size='small',rotation=30)
#x、y轴标签与图形标题
plt.xlabel('课程主题类别')
plt.ylabel('number')
plt.title('不同课程类别的平均学习人数')
**#设置数字标签**
**for a,b in zip(x,y):**
** plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)**
#设置y轴的范围
plt.ylim(0,3700)
plt.show()
最终得到的图形为:
不同类别学习人数.png
着重讲一下如何设置数字标签
#设置数字标签
for a,b in zip(x,y):
plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)
首先,前边设置的x、y值其实就代表了不同柱子在图形中的位置(坐标),通过for循环找到每一个x、y值的相应坐标——a、b,再使用plt.text在对应位置添文字说明来生成相应的数字标签,而for循环也保证了每一个柱子都有标签。
其中,a, b+0.05表示在每一柱子对应x值、y值上方0.05处标注文字说明, '%.0f' % b,代表标注的文字,即每个柱子对应的y值, ha='center', va= 'bottom'代表horizontalalignment(水平对齐)、verticalalignment(垂直对齐)的方式,fontsize则是文字大小。
条形图、折线图也是如此设置,饼图则在pie命令中有数据标签的对应参数。对于累积柱状图、双轴柱状图则需要用两个for循环,同时通过a与b的不同加减来设置数据标签位置,比如在本文另一文章[《双十一预售战下的电商风云》](https://zhuanlan.zhihu.com/p/23492721
) ,如图:
电商平台商品评价.png
其命令为:
电商代码.png
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07【matplotlib】05matplotlib设置图的信息
2020-11-28 15:50:45给图像添加描述信息 添加之后的效果图 代码实现+分析+运行结果 """给图像添加描述信息...如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况? a= [random.randint(20,35) for i in ra给图像添加描述信息
添加之后的效果图
代码实现+分析+运行结果
"""给图像添加描述信息""" plt.xlabel("时间/min") # 设置x轴的描述信息 plt.ylabel("温度/℃") # 设置y轴的描述信息 plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况") # 图的标题
例题再做
题目
那么问题来了:
如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况?a= [random.randint(20,35) for i in range(120)]
代码+结果
# -*- coding: utf-8 -*- ''' @Time : 2020/11/27 19:18 @Author : yuhui @Email : 3476237164@qq.com @FileName: matplotlib_3.py @Software: PyCharm ''' """05【matplotlib】03matplotlib的绘制10点到12点的气温""" """06【matplotlib】04matplotlib设置显示中文""" """07【matplotlib】05matplotlib设置图的信息""" """那么问题来了: 如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况? a= [random.randint(20,35) for i in range(120)]""" import random import matplotlib.pyplot as plt # 解决中文乱码 plt.rcParams["font.sans-serif"]=["KaiTi"] plt.rcParams["font.family"]="sans-serif" # 解决符号无法显示的问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像时负号'-'显示为方块的问题 x=range(120) y=[random.randint(20,35) for i in range(120)] # 设置图片的大小和dpi fig=plt.figure( figsize=(16,9), dpi=100 ) plt.plot(x,y) """设置x轴和y轴上的刻度间距""" # y轴刻度间距 _yticks=range(min(y),max(y)) plt.yticks(_yticks) # 调整x轴的刻度 # 将x轴上的刻度字符由数字转变为字符串 # _x=list(x)[::10] # 取步长为10 # _xticks=[f"hello,{i}" for i in _x] # plt.xticks(_x,_xticks) """注意: 当x轴上的刻度是数字的时候,对于plt.xticks()我们只需要传递一个参数,这个参数它是数字,plt.xticks会把这个参数全部绘制在x轴上; 当x轴上的刻度是字符串的时候,我们需要传递两个参数,一个是数字,一个是字符串,我们要将字符串和数字进行一一对应,由于是一一对应的关系,所以说,数字的长度和字符串的长度必须是一样的 """ # 设置x轴上刻度字符为“XX点XX分” _x=list(x) _xticks=[f"10点{i}分" for i in range(60)] _xticks+=[f"11点{i}分" for i in range(60)] plt.xticks(_x[::10],_xticks[::10],rotation=45) # 注意保证数字和字符串之间是一一对应的关系 # rotation=90 旋转的度数 # 把数值型数据对应在字符串上 """给图像添加描述信息""" plt.xlabel("时间/min") # 设置x轴的描述信息 plt.ylabel("温度/℃") # 设置y轴的描述信息 plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况") # 图的标题 plt.show()
总结
- 导入第三方库
import random import matplotlib.pyplot as plt
- x轴数据和y轴数据
x=range(120) y=[random.randint(20,35) for i in range(120)]
- 设置图片的属性(大小、dpi等)
# 设置图片的大小和dpi fig=plt.figure( figsize=(16,9), dpi=100 )
- 设置y轴的刻度间距
# y轴刻度间距 _yticks=range(min(y),max(y)+1) plt.yticks(_yticks)
- 设置x轴的刻度字符
# 调整x轴的刻度 # 将x轴上的刻度字符由数字转变为字符串 # _x=list(x)[::10] # 取步长为10 # _xticks=[f"hello,{i}" for i in _x] # plt.xticks(_x,_xticks) """注意: 当x轴上的刻度是数字的时候,对于plt.xticks()我们只需要传递一个参数,这个参数它是数字,plt.xticks会把这个参数全部绘制在x轴上; 当x轴上的刻度是字符串的时候,我们需要传递两个参数,一个是数字,一个是字符串,我们要将字符串和数字进行一一对应,由于是一一对应的关系,所以说,数字的长度和字符串的长度必须是一样的 """ # 设置x轴上刻度字符为“XX点XX分” _x=list(x) _xticks=[f"10点{i}分" for i in range(60)] _xticks+=[f"11点{i}分" for i in range(60)] plt.xticks(_x[::10],_xticks[::10],rotation=45) # 注意保证数字和字符串之间是一一对应的关系 # rotation=90 旋转的度数 # 把数值型数据对应在字符串上
- matplotlib设置显示中文
# 解决中文乱码 plt.rcParams["font.sans-serif"]=["KaiTi"] plt.rcParams["font.family"]="sans-serif" # 解决符号无法显示的问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像时负号'-'显示为方块的问题
- 给图添加一些描述信息
"""给图像添加描述信息""" plt.xlabel("时间/min") # 设置x轴的描述信息 plt.ylabel("温度/℃") # 设置y轴的描述信息 plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况") # 图的标题
- 结果展示
plt.show()
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matplotlib基础绘图功能(请结合上一篇文章一起学习)
2020-01-08 15:28:12上一篇文章已经教给大家如何安装matplotlib了,这篇文章,我会展示一些用...应用plot实现折线图的绘制 应用title,xlabel,ylabel实现标题以及x,y轴名设置 应用xticks,yticks实现axes的刻度设置和标注 应用savef...上一篇文章已经教给大家如何安装matplotlib了,这篇文章,我会展示一些用matplotlib绘制一些基础的绘图功能
目标
知道如何解决中文显示问题
知道matplotlib的图结构
应用figure实现创建绘图区域大小
应用plot实现折线图的绘制
应用title,xlabel,ylabel实现标题以及x,y轴名设置
应用xticks,yticks实现axes的刻度设置和标注
应用savefig实现图形的本地保存
应用grid实现显示网格应用axis实现图像形状修改
应用legend实现图形标注信息显示
应用plt.subplots实现多坐标系的创建
知道如何设置多个axes的标题、刻度
知道折线图的应用场景
应用
天气的温度变化显示
内容预览
折线图绘制与保存图片
完善原始折线图1(辅助显示层)
完善原始折线图2(图像层)
多个坐标系显示-plt.subplots(面向对象的画图方法)# 进入虚拟环境 workon ai(ai 是我虚拟环境的名字,至于如何创建虚拟环境我就不多说了) # 输入命令 jupyter notebook
得到如下:
代码import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.figure() plt.plot([1, 0, 9], [4, 5, 6]) plt.show()
折线图的应用场景
1 折线图(plot)绘制与保存图片
为了更好地理解所有基础绘图功能,我们通过天气温度变化的绘图来融合所有的基础API使用
展现上海一周的天气,比如从星期一到星期日的天气温度如下import matplotlib.pyplot as plt # 1)创建画布(容器层) plt.figure() # 2)绘制折线图(图像层) plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7], [17, 17, 18, 15, 11, 11, 13]) # 3)显示图像 plt.show()
如图:
可以更改画布的大小,代码如下:
plt.figure(figsize=(), dpi=) figsize:指定图的长宽 dpi:图像的清晰度 返回fig对象 plt.savefig(path) # 1)创建画布,并设置画布属性 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 2)保存图片到指定路径 plt.savefig("test.png")
案例:显示温度变化状况
需求:画出某城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图,温度范围在15度~18度
效果:
初步图形# 画出温度变化图 # 准备x, y坐标的数据 x = range(60) y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x] # 1)创建画布 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 2)绘制折线图 plt.plot(x, y_shanghai) # 3)显示图像 plt.show()
完善图形
添加自定义x,y刻度
plt.xticks(x, **kwargs)
x:要显示的刻度值
plt.yticks(y, **kwargs)
y:要显示的刻度值# 增加以下两行代码 # 构造x轴刻度标签 x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x] # 构造y轴刻度 y_ticks = range(40) # 修改x,y轴坐标的刻度显示 plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5]) plt.yticks(y_ticks[::5])
如果没有解决过中文问题的话,会显示这个样子:
import random import matplotlib.pylab as plt %matplotlib inline # 数据准备 x=range(60) y_shanghai=[random.uniform(15,18) for i in x ] # 创建画布 plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100) # 绘制图形 plt.plot(x,y_shanghai) # 修改坐标轴刻度 x_ticks=x[::5] x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x_ticks] plt.xticks(x_ticks,x_ticks_label) y_ticks=range(40)[::5] plt.yticks(y_ticks) # 显示图形 # plt.savefig(x,y_shanghai) plt.show(x,y_shanghai)
3 中文显示问题解决
下载中文字体(黑体,看准系统版本)下载 SimHei 字体(或者其他的支持中文显示的字体也行)
1) 安装字体
windows和mac下:双击安装
linux下:拷贝字体到 usr/share/fonts 下:
sudo cp ~/SimHei.ttf /usr/share/fonts/SimHei.ttf
注)Linux如果用ubantu也可以通过双击安装
2) 删除matplotlib缓存文件
Mac系统的解决方案:删除~/.matplotlib中的缓存文件
cd ~/.matplotlib
rm -r *
Linux系统的解决方案删除~/.cache/matplotlib中的缓存文件
cd ~/.cache/matplotlib
rm -r *
3) 修改配置文件matplotlibrc
Mac系统的解决方案:修改配置文件matplotlibrc
vi ~/.matplotlib/matplotlibrc
将文件内容修改为:font.family : sans-serif
font.sans-serif : SimHei
axes.unicode_minus : False
Linux系统的解决方案修改配置文件
sudo find -name matplotlibrc
返回结果:./.virtualenvs/ai/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
打开配置文件:vi ./.virtualenvs/ai/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
将配置文件中下面3项改为如下所示:font.family : sans-serif
font.sans-serif : SimHei
axes.unicode_minus : False4 添加网格显示
为了更加清楚地观察图形对应的值
plt.grid(True, linestyle=’–’, alpha=0.5)
5 添加描述信息
添加x轴、y轴描述信息及标题
plt.xlabel(“时间”)
plt.ylabel(“温度”)
plt.title(“中午11点0分到12点之间的温度变化图示”) -
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