python小技能：Matplotlib可视化四种常用统计图形！

创作立场声明：个人的阅读和练习体验，是很有用的书，推荐给大家，多多交流。

目录

1. 折线图

2. 柱状图

3. 饼 图

4. 散点图

5. 可视化步骤总结

一、导入库,创建画布

1、完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
plt.show()

2、运行结果

3、解释代码

第一行：导入Mapoltlib 库，并将其简称为plt

第二行：创建了一个空白画布

第三行：展示画布及在画布上绘制的内容

4、Matplotlib库：

一个Python的2D绘图库，通过它可以仅需要几行代码，便可以生成直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。

二、 绘制折线图

1、完整代码

导入库，简称为plt

import matplotlib.pyplot as plt

创建数组
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [18, 122.5, 167, 121, 145]

创建空白画布
fig = plt.figure()

plt.plot(x, y, color = ‘b’, linestyle = ‘-‘)

展示画布和内容
plt.show()

2、运行结果

3、解释代码

第二，三行：

创建数组，x代表横轴坐标存储的数组，y代表纵轴坐标存储的数组

第五行：

plt.plot（）中的各参数含义：

x与y：传入的横纵坐标的值，color：线条颜色，linestyle：线条风格

4、常用color参数

英文单词记不住的，直接用搜狗搜索。

5、常用linestyle参数

不同颜色和线体参数，可以在代码里面替换，看看效果。

三、绘制柱状图 bar()

1、完整代码

柱状图
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5,6]
y = [18,34,18,3,9,3]

plt.figure()
plt.bar(x, y,color=’y’)
plt.title(“bar graph”)
plt.show()

2、运行结果

3、解释代码

第二，三行：

创建数组，x代表横轴坐标存储的数组，y代表纵轴坐标存储的数组

第五行：

plt.bar（）中的各参数含义：

x与y：传入的横纵坐标的值，color：线条颜色

第六行：

plt.title() 定义了图标的标题，“bar graph”

三、绘制饼图 pie()

1、完整代码

饼图
import matplotlib.pyplot as plt

y = [83,70,28,25,13]

plt.figure()
plt.pie(y)
plt.title(‘pie graph’)
plt.show()

2、运行结果

3、解释代码

第二行：

创建数组，y代表传入饼图的数组

第四行：

plt.bar（）中的各参数含义：

y：传入的横纵坐标的值，饼图中显示为各值占总体的比例

第五行：

plt.title() 定义了图标的标题，“pie graph”

四、绘制散点图 scatter()

1、完整代码

散点图
import matplotlib.pyplot as plt

x = [0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75]
y = [10,22,13,43,20,22]

fig = plt.figure()
plt.scatter(x, y, color=’b’, marker=’.’)
plt.title(‘scatter graph’)
plt.show()

2、运行结果

3、解释代码

第五行：

plt.scatter（）中的各参数含义：

x与y：传入的横纵坐标的值，color：线条颜色，marker：散点标记

4、常用marker参数

序号	marker	symbol	description
1	"."	m00	point
2	"o"	m02	circle
3	"8"	m11	octagon
4	"s"	m12	square
5	"P"	m23	plus (filled)
6	"*"	m14	star
7	"+"	m17	plus
8	"x"	m18	x

五、总结

从上面几个图形，可以看出，python绘制统计图形的步骤是一样的，如下：

第一步：导入 matplotlib库

第二步：导入数组

第三步：创建了一个空白画布

第四步：调用绘图函数，设置各参数

第五步：在画布上输出图形

第六步：运行代码，输出结果

是不是很简单~~~~

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