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Python数据可视化工具matplotlib(五)
面积图、填图、饼图
plt.plot.area()
plt.fill(), plt.fill_between()
plt.pie()
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
面积图: plt.plot.area()
fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (10,6))
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])df1.plot.area(colormap = 'Greens_r',alpha = 0.5,ax = axes[0])
df2.plot.area(stacked=False,colormap = 'Set2',alpha = 0.5,ax = axes[1])
# 使用Series.plot.area()和DataFrame.plot.area()创建面积图
# stacked:是否堆叠,默认情况下,区域图被堆叠
# 为了产生堆积面积图,每列必须是正值或全部负值!
# 当数据有NaN时候,自动填充0,所以图标签需要清洗掉缺失值
填图
#plt.fill(), plt.fill_between()fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (10,8))x = np.linspace(0, 1, 500)
y1 = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)
y2 = -np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)
axes[0].fill(x, y1, 'r',alpha=0.5,label='y1')
axes[0].fill(x, y2, 'g',alpha=0.5,label='y2')
# 对函数与坐标轴之间的区域进行填充,使用fill函数
# 也可写成:plt.fill(x, y1, 'r',x, y2, 'g',alpha=0.5)x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(2 * x)
axes[1].fill_between(x, y1, y2, color ='b',alpha=0.5,label='area')
# 填充两个函数之间的区域,使用fill_between函数for i in range(2):axes[i].legend()axes[i].grid()
# 添加图例、格网
饼图 plt.pie()
# plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None,
# radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, hold=None, data=None)s = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series')
plt.axis('equal') # 保证长宽相等
plt.pie(s,explode = [0.1,0,0,0],labels = s.index,colors=['r', 'g', 'b', 'c'],autopct='%.2f%%',pctdistance=0.6,labeldistance = 1.2,shadow = True,startangle=0,radius=1.5,frame=False)
print(s)
# 第一个参数:数据
# explode:指定每部分的偏移量
# labels:标签
# colors:颜色
# autopct:饼图上的数据标签显示方式
# pctdistance:每个饼切片的中心和通过autopct生成的文本开始之间的比例
# labeldistance:被画饼标记的直径,默认值:1.1
# shadow:阴影
# startangle:开始角度
# radius:半径
# frame:图框
# counterclock:指定指针方向,顺时针或者逆时针
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