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  • python 数据分析 条形图

    千次阅读 2018-06-01 15:54:21
    # -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import unicode_literalsimport matplotlib.pyplot as mpimport numpy as npn = 12x = np.arange(n)y1 = np.random.uniform(0.5, 1.0, n) * (1 - x / n)y2 = np.random.unif...


    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    from __future__ import unicode_literals
    import matplotlib.pyplot as mp
    import numpy as np
    
    n = 12
    x = np.arange(n)
    y1 = np.random.uniform(0.5, 1.0, n) * (1 - x / n)
    y2 = np.random.uniform(0.5, 1.0, n) * (1 - x / n)
    mp.figure('Bar', facecolor='lightgray')
    mp.title('Bar', fontsize=20)
    mp.xlabel('x', fontsize=14)
    mp.ylabel('y', fontsize=14)
    mp.xticks(x, x + 1)
    mp.ylim(-1.25, 1.25)
    mp.tick_params(labelsize=10)
    mp.grid(axis='y', linestyle=':')
    mp.bar(x, y1, ec='white', fc='dodgerblue', label='Sample 1')
    for _x, _y in zip(x, y1):
        mp.text(_x, _y, '%.2f' % _y, ha='center', va='bottom', size=8)
    mp.bar(x, -y2, ec='white', fc='red', label='Sample 2')
    for _x, _y in zip(x, y2):
        mp.text(_x, -_y - 0.015, '%.2f' % _y, ha='center', va='top', size=8)
    mp.legend()
    mp.show()
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    之前介绍了如何读取csv数据绘制饼状图

    这次接着介绍如何读取数据绘制条形图

    读取csv中的年龄并绘制成区间图

    只是一个很简单的实例,如果需要扩展丰富,只需要往这个模板往上加就是了
    csv文件链接:https://pan.baidu.com/s/1aLlGEcZEkMiTf9Pfsh-9WQ 
    提取码:jr5t 

    import csv
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    def age_Dis():#统计年龄分布
        pr = pd.read_csv("hydata_swjl_0.csv")
        pr1 = pd.read_csv("hydata_swjl_1.csv", low_memory=False)
        print("统计年龄分布:")
        print()
        age = []
        for i in pr['BIRTHDAY']:
            age.append(int((20181219 - i) / 10000))
        print(age)
        age1=[]
        age2=[]
        age3=[]
        age4=[]
        age5=[]
        for i in age:
            if 18<=i<25:
                age1.append(i)
            elif 25<=i<35:
                age2.append(i)
            elif 35<=i<45:
                age3.append(i)
            elif 45<=i<55:
                age4.append(i)
            else:
                age5.append(i)
    
        index=['18~25','25~35','35~45','45~55','others']
        values=[len(age1),len(age2),len(age3),len(age4),len(age5)]
        plt.bar(index,values)
        plt.show()
       
    
    if __name__=="__main__":
        age_Dis()

    展示结果:

     

    注:

    问:为什么要用条形图??

    答:数据太多(一百万多条),如果用其他图就不能很好的显示出来

    比如说,使用折线图:

    如图:就完全看不出年龄的分布情况

    代码如下:

      # 绘制成折线图'''
    '''
        plt.axis([0, 1100000, 0, 75])
        plt.xlabel('People Number',color='red')
        plt.ylabel('Peoples Name',color='red')
        plt.title('Age Distribution',fontsize=15)
        plt.plot(age)
        plt.show()
        print("折线图效果太差,因采用柱形图")
    '''
    

    因而,在数据过大的情况下,最好采用条形图

    展开全文
  • Python 读取mysql数据绘制条形图

    千次阅读 2017-11-21 15:57:35
    Python 读取mysql数据绘制条形图

    Mysql 脚本示例:

    create table demo(
     id int
    ,product varchar(50)
    ,price decimal(18,2)
    ,quantity int
    ,amount decimal(18,2)
    ,orderdate datetime
    );
    insert into demo
    select 1,'AAA',15.2,5,76,'2017-09-09' union all
    select 2,'BBB',10,6,60,'2016-05-18' union all
    select 3,'CCC',21,11,231,'2014-07-11' union all
    select 4,'DDD',55,2,110,'2016-12-24' union all
    select 5,'EEE',20,4,80,'2017-02-08' union all
    select 6,'FFF',45,2,90,'2016-08-19' union all
    select 7,'GGG',33,5,165,'2017-10-11' union all
    select 8,'HHH',5,40,200,'2014-08-30' union all
    select 9,'III',3,20,60,'2015-02-25' union all
    select 10,'JJJ',10,15,150,'2015-11-02';

    python 绘图分析:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    #import numpy
    import MySQLdb
    import plotly.plotly
    import plotly.graph_objs as pg
    
    host = "localhost"
    port = 3306
    user = "root"
    passwd = "mysql"
    charset = "utf8"
    dbname = "test"
    conn = None
    
    try:
        conn = MySQLdb.Connection(
            host = host,
            port = port,
            user = user,
            passwd = passwd,
            db = dbname,
            charset = charset
            )
        cur = conn.cursor(MySQLdb.cursors.DictCursor)
        cur.execute("select * from demo;")
        rows = cur.fetchall()
        #rows = numpy.array(rows)
        lists = [[],[],[],[]]
        for row in rows:
            lists[0].append(row["product"])
            lists[1].append(row["price"])
            lists[2].append(row["quantity"])
            lists[3].append(row["amount"])
        #print(lists)
        #print(lists[0])
        #print(([x[0] for x in lists]))
    
        date_price = pg.Bar( x=lists[0], y=lists[1], name='价格')
        date_quantity = pg.Bar( x=lists[0], y=lists[2], name='数量')
        date_amount = pg.Bar( x=lists[0], y=lists[3], name='总价')
        data = [date_price, date_quantity, date_amount]
        #barmode = [stack,group,overlay,relative]
        layout = pg.Layout( barmode='group',title="各产品销售情况" )
        fig = pg.Figure(data=data, layout=layout)
        plotly.offline.plot(fig, filename = "C:/Users/huangzecheng/Desktop/test.html")
        
    finally:
        if conn:
            conn.close()
    

    将代码保存为文件 bartest.py ,执行脚本 python bartest.py ,生成 html 文件如下:



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  • Python做数据分析绘制简单的条形图,解决简单的生活问题 ** 刚学数据分析不久,下面牛刀小试一次。 题目:为了对某一产品进行合理定价,我们对此类商品进行了试销实验,价格与需求量数据如下。利用图表分析规律。 ...

    **

    用Python做数据分析绘制简单的条形图,解决简单的生活问题

    **
    刚学数据分析不久,下面牛刀小试一次。
    题目:为了对某一产品进行合理定价,我们对此类商品进行了试销实验,价格与需求量数据如下。利用图表分析规律。
    在这里插入图片描述

    需from matplotlib import pyplot as plt
    import matplotlib
    font = {
    ‘family’:‘SimHei’,
    ‘weight’:‘bold’,
    ‘size’:12
    }
    matplotlib.rc(“font”, **font)
    plt.figure(figsize=(10,7))
    price = [60,80,40,30,70,90,95]
    sales = [100,50,120,135,65,45,40]
    width = 0.3
    Q = []
    for i in range(0,len(price)):
    Q.append(((price[i]*sales[i])*2)/100)
    po_l = [i-width/2 for i in range(len(price))]
    po_r = [i+width/2 for i in range(len(price))]
    plt.bar(po_l,sales,width=width,label=‘销售量’,color=‘r’)
    plt.bar(po_r,Q,width=width,label=‘赚取利润’,color=‘g’)
    x_1 = [f"{i}元/件" for i in price]
    y_t = range(0,140,5)
    y_1 = [f"{i}万件" for i in y_t]
    plt.xticks(range(len(price)),x_1,rotation=0,color=‘g’)
    plt.yticks(y_t,y_1,color=‘g’,rotation=0)
    plt.xlabel(‘销售价格’,color=‘b’)
    plt.ylabel(‘销售量’,color=‘b’)
    plt.title(‘产品销售利润分析’,color=‘r’)
    plt.legend()
    plt.show()
    在这里插入图片描述

    求分析:要计算不同定价条件下的利润,只需要找出不同定价条件下的销售量即可,无需知道变化情况,只要能直观地反映出结果就行,因此选择条形统计图。代码和结果如下:
    注意事项,设计刻度标签与绘制图形,二者井水不犯河水,因此,设计标签不需要严格要求横纵坐标一一对应。

    展开全文
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如何用数据做条形图