Matplotlib | 世界足球俱乐部排名可视化

简介: Matplotlib | 世界足球俱乐部排名可视化

大家好,我是欧K~

本期我们参考FiveThirtyEight发布的世界足球俱乐部排名,利用Matplotlib手把手教大家如何制作新闻级别可视化作品,希望对小伙伴们有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。

先看看效果:

1. 导入模块

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.image as mpimg
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox

主要用到:matplotlib — patches、image、offsetbox

2. 示例数据

dic_t = {'Premier League':'England','Bundesliga':'Germany','Ligue 1':'France', 'La Liga':'Spain',
         'Eredivisie':'Netherlands','Serie A':'Italy', 'Primeira Liga':'Portugal','Bundesliga_1':'Austria'}
team = ['Man.City', 'Liverpool', 'Bayern Munich', 'Chelsea', 'PSG',
        'Real Madrid', 'Ajax', 'Barcelona', 'Tottnham', 'Inter Milan',
        'RB Leipzig', 'Porto', 'RB Salzburg', 'Dortmund', 'Atlético Madrid',
        'Arsenal', 'Villarreal', 'Brighton', 'AC Milan', 'Sporting'][::-1]
league = ['Premier League', 'Premier League', 'Bundesliga', 'Premier League', 'Ligue 1',
          'La Liga', 'Eredivisie', 'La Liga', 'Premier League', 'Serie A',
          'Bundesliga', 'Primeira Liga', 'Bundesliga_1', 'Bundesliga', 'La Liga',
          'Premier League', 'La Liga', 'Premier League', 'Serie A', 'Primeira Liga'][::-1]
league_country = [dic_t[i] for i in league]
rank = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20][::-1]
OFF = [3.3,2.9,3.4,2.4,2.8,2.7,3.0,2.4,2.5,2.5, 2.5,2.3,2.5,2.6,2.0,2.2,2.3,2.1,2.1,2.2][::-1]
DEF = [0.3,0.2,0.6,0.3,0.7,0.6,0.9,0.5,0.6,0.7, 0.3,0.2,0.6,0.3,0.7,0.6,0.9,0.5,0.6,0.7][::-1]
SPI = [93.5,93.3,91.6,88.4,85.0,85.5,84.6,84.3,84.1,82.1, 81.8,81.6,81.5,81.1,80.4,80.2,80.1,80.0,80.0,79.8][::-1]

截取世界排名前20的足球乐部。

3. 画布设置

fig, ax = plt.subplots(1, 1, dpi=300)
# 隐藏xy轴
ax.get_yaxis().set_visible(False)
ax.get_xaxis().set_visible(False)
# 将刻度小横线设置为白色,标签颜色为黑色
plt.tick_params(axis='x', color='w')
# x,y轴刻度范围
ax.set_xlim(0, 2)
ax.set_ylim(0, 4)


4. 画布区域主题分配

# 设置上下左右外框变为透明
for i in ['top', 'right', 'left', 'bottom']:
    ax.spines[i].set_visible(False)
title_size = 3.2
title_pos = 40
ax.axhline(y=title_pos, xmax=.8, c='black', lw=0.4)
ax.axvline(x=.7, ymin=0.002, ymax=.909, c='black', lw=0.4)
ax.axvline(x=3.95, ymin=0.002, ymax=.909, c='black', lw=0.4)
ax.axhline(y=0.1, xmax=.8, c='black', lw=0.4)



5. 添加数据散点

x1 = [4.1] * len(rank)
y1 = [1 + i * 2 for i in range(len(rank))]
ax.scatter(x1, y1, s=40,alpha=0.8)


6. 添加表头

ax.text(0.08, 0.2 + title_pos, 'RANK', fontdict={'color': '#1C1C1C', 'size': title_size}, fontweight='bold')
ax.text(0.39, 0.2 + title_pos, '1-WEEK\nCHANGE', fontdict={'color': '#1C1C1C', 'size': title_size}, fontweight='heavy')
ax.text(0.75, 0.2 + title_pos, 'TEAM', fontdict={'color': '#1C1C1C', 'size': title_size}, fontweight='heavy')



7. 添加数据

for i in range(len(rank)):
    ax.axhline(y=0.1 + i * 2, xmax=.8, c='gray', lw=0.4, alpha=0.2)
    ax.text(0.13, 0.78 + i * 2, str(rank[i]), fontdict={'color': '#1C1C1C', 'size': 4}, fontweight='normal')
    ax.text(.75, 0.78 + i * 2, str(team[i]), fontdict={'color': '#1C1C1C', 'size': 4}, fontweight='heavy')
    ax.text(4.05, 0.75 + i * 2, str(OFF[i]), fontdict={'color': '#1C1C1C', 'size': 3.6}, fontweight='normal')



8. 设置colarbar

x1 = [4.1] * len(rank)
y1 = [1 + i * 2 for i in range(len(rank))]
ax.scatter(x1, y1, c=OFF, s=40, cmap='Greens', vmin=1, vmax=4, alpha=0.8, edgecolors='none')


9. 添加俱乐部flag


10. 添加其他数据


11. 添加标题、注释


12. 在线运行地址

篇幅原因,部分代码未展示,在线运行地址(含全部代码)

https://www.heywhale.com/mw/project/6358ffe4d9319f9326104897

END


以上就是本期为大家整理的全部内容了,赶快练习起来吧,喜欢的朋友可以点赞、点在看也可以分享让更多人知道

相关文章
|
7月前
|
数据可视化 数据挖掘 大数据
【数据分析与可视化】Matplotlib绘图基础语法讲解(图文解释 超详细)
【数据分析与可视化】Matplotlib绘图基础语法讲解(图文解释 超详细)
218 0
|
数据可视化 程序员 Python
python生成可视化数据(matplotlib)进阶版
上期我们讲到如何用matplotlib模块将表格里的数据转换成可视化的折线图,但是,这里会有一个问题,表格里的数据是死的,是我随手创建的。在这一期,我将讲解如何通过requests+matplotlib等编写一个真实数据的可视化内容。
|
7月前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
【数据分析与可视化】Matplotlib中动态rc参数设置详解与实战(图文解释 附源码)
【数据分析与可视化】Matplotlib中动态rc参数设置详解与实战(图文解释 附源码)
337 0
|
7月前
|
资源调度 自然语言处理 数据可视化
【数据分析与可视化】Matplotlib中十大绘图模型的讲解及实现(图文解释 附源码)
【数据分析与可视化】Matplotlib中十大绘图模型的讲解及实现(图文解释 附源码)
115 1
|
数据可视化 定位技术 Python
【100天精通Python】Day68:Python可视化_Matplotlib 绘制热力图,示例+代码
【100天精通Python】Day68:Python可视化_Matplotlib 绘制热力图,示例+代码
1979 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 搜索推荐
Python在社交媒体分析中扮演关键角色,借助Pandas、NumPy、Matplotlib等工具处理、可视化数据及进行机器学习。
【7月更文挑战第5天】Python在社交媒体分析中扮演关键角色,借助Pandas、NumPy、Matplotlib等工具处理、可视化数据及进行机器学习。流程包括数据获取、预处理、探索、模型选择、评估与优化,以及结果可视化。示例展示了用户行为、话题趋势和用户画像分析。Python的丰富生态使得社交媒体洞察变得高效。通过学习和实践,可以提升社交媒体分析能力。
89 1
|
3月前
|
数据可视化 Python
可视化 图形 matplotlib
可视化 图形 matplotlib
|
4月前
|
数据可视化 Python
matplotlib可视化必知必会富文本绘制方法
matplotlib可视化必知必会富文本绘制方法
|
5月前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
数据界的颜值担当!Python数据分析遇上Matplotlib、Seaborn,可视化美出新高度!
【7月更文挑战第24天】在数据科学领域,Python的Matplotlib与Seaborn将数据可视化升华为艺术,提升报告魅力。Matplotlib作为基石,灵活性强,新手友好;代码示例展示正弦波图的绘制与美化技巧。Seaborn针对统计图表,提供直观且美观的图形,如小提琴图,增强数据表达力。两者结合,创造视觉盛宴,如分析电商平台销售数据时,Matplotlib描绘趋势,Seaborn揭示类别差异,共塑洞察力强的作品,使数据可视化成为触动人心的艺术。
68 7
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 搜索推荐
Pandas 和 Matplotlib 可视化
【7月更文挑战第14天】Pandas 和 Matplotlib 是Python数据分析的核心库,用于数据探索性可视化。首先,通过`pip install pandas matplotlib`安装库。接着,使用`pd.read_csv()`加载CSV数据,`df.describe()`查看统计信息。利用Matplotlib的`hist()`, `scatter()`, 和 `boxplot()`绘制直方图、散点图和箱线图,展示数据分布和关系。通过`subplots()`创建多图展示,自定义样式如颜色、标记,并添加注释和标题。高级技巧包括热力图、时间序列图、分组可视化及Seaborn和Plotly
62 10