Data-Visualization-03matplotlib基础图表通过将信息可视化，我们把它变成你可以用眼睛探索的风景，一种信息地图。当您迷失在信息中时，信息地图会很有用。--DavidMcCandless数据系列：目录｜配置｜代码仓库在上一篇文章中，我们已经处理了matplotlib的基本操作，可以绘制折线图。本篇我们使用matplotlib绘制一些基础图表（包括直方图、柱状图、饼图、直方图、散点图）1.环境配置importmatplotlib.pyplotasplt#setting，这样可以正常显示中文plt.rcParams['font.sans-serif']=['HeitiTC']#用来正常显示中文Labelplt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号2.Histogram#Datax1=[5,8,11]y1=[5,2,20]x2=[6,9,12]y2=[3,4,10]plt.suptitle('直方图（??条形图）')plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=1,hspace=1)plt.subplot(2,1,1)plt.title('平行柱形图')plt.bar(x1,y1,color='b',align='center')plt.bar(x2,y2,color='g',align='center')plt.legend(['指示器1','指示器2'])plt.subplot(2,1,2)plt.title('堆叠直方图')plt.bar(x1,y1,width=0.5,color='b',align='center')plt.bar(x1,y2,底部=y1,宽度=0.5,颜色='g',align='center')plt.legend(['Indicator1','Indicator2'])plt.savefig('03-01.png')plt.show()结果，3.条形图#Datacount=[50,20,30,10]plt.title('条形图(BarChart)')plt.xlabel('人数')plt.yticks(range(4),['数字媒体','大数据','嵌入式','移动开发'])plt.barh(range(4),count,align='center',color='b',alpha=0.5)plt.savefig('03-02.png')plt.show()result,4.piechart#datalabels=['digitalmedia','bigdata','embedded','mobiledevelopment']count=[50,20,30,10]plt.title('PieChart(饼图)')plt.pie(count,labels=labels,autopct='%1.1f%%')plt.savefig('03-03.png')plt.show()结果5.Histogram#datadata=[170,171,171,171.5,172,172,172,172.5,173.5,174,175,175.5,176,177,177.5,178,180]plt.title('Histogram(直方图)')plt.xlabel('height')'Numberofpeople()plt.hist()data,color='g',alpha=0.5)plt.savefig('03-04.png')plt.show()结果,6.散点图#datax=[1,1,3,6,3,1,6,7,5,8,9,4,9,10,20,13,17,16,15,10,16,11,18]y=[20,13,17,16,1,1,3,6,3,1,6,7,5,8,9,4,9,10,19,14,15,13,??12]plt.title('分散的Scatter(散点图)')plt.scatter(x,y,marker='o',color='y',alpha=0.8)plt.savefig('03-05.png')plt.show()结果参考数据机学习--matplotlib绘制各种图表NumPyMatplotlib|菜鸟教程
