数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Matplotlib—数据可视化进阶—常用视图(3)(十一)

简介: 你好,感谢你能点进来本篇博客,请不要着急退出,相信我,如果你有一定的 Python 基础,想要学习 Python数据分析的三大库:numpy,pandas,matplotlib;这篇文章不会让你失望,本篇博客是 【AIoT阶段一(下)】 的内容:Python数据分析,

3.1.5 箱形图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 正态分布
data = np.random.normal(size = (500, 4)) 
lables = ['A', 'B', 'C', 'D']
# 用Matplotlib画箱线图
# 黄色的线就是中位数,红色的圆点是异常值
_ = plt.boxplot(data, 1, 'ro', labels = lables) 

image.png

3.1.6 散点图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.randn(100, 2)
s = np.random.randint(100, 300, size = 100)
color = np.random.randn(100)
plt.scatter(data[:, 0], # 横坐标
            data[:, 1], # 纵坐标
            s = s, # 尺寸
            c = color, # 颜色
            alpha = 0.5) # 透明度

image.png

3.1.7 饼图

3.1.7.1 一般饼图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 解决中文字体乱码的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'KaiTi' 
labels = ["五星", "四星", "三星", "二星", "一星"] # 标签
percent = [95, 261, 105, 30, 9] # 某市星级酒店数量
# 设置图片大小和分辨率
fig = plt.figure(figsize = (5, 5), dpi = 120)
# 偏移中心量,突出某一部分
# 0.1 表示 10%,自身高度的10%,是一个相对值
explode = (0, 0.1, 0, 0, 0) 
# 绘制饼图:autopct显示百分比,这里保留一位小数;shadow控制是否显示阴影
_ = plt.pie(x = percent,         # 数据
        explode = explode,   # 偏移中心量
        labels = labels,     # 显示标签
        autopct = '%0.1f%%', # 显示百分比
        shadow = True)      # 阴影,3D效果

19.png

3.1.7.2 甜甜圈

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (6, 6))
# 甜甜圈原料
recipe = ["225g flour",
          "90g sugar",
          "1 egg",
          "60g butter",
          "100ml milk",
          "1/2package of yeast"]
# 原料比例
data = [225, 90, 50, 60, 100, 5]
wedges, texts = plt.pie(data, startangle = 40)
bbox_props = dict(boxstyle = "square,pad=0.3", fc = "w", ec = "k", lw = 0.72)
kw = dict(arrowprops = dict(arrowstyle = "-"),
          bbox = bbox_props, va = "center")
for i, p in enumerate(wedges):
    ang = (p.theta2 - p.theta1) / 2. + p.theta1 # 角度计算
    # 角度转弧度----->弧度转坐标
    y = np.sin(np.deg2rad(ang))
    x = np.cos(np.deg2rad(ang))
    ha = {-1 :  "right", 1 : "left"}[int(np.sign(x))] # 水平对齐方式
    connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB={}".format(ang) # 箭头连接样式
    kw["arrowprops"].update({"connectionstyle" : connectionstyle}) # 更新箭头连接方式
    plt.annotate(recipe[i], xy=(x, y), xytext = (1.35 * np.sign(x), 1.4 * y),
                 ha = ha, **kw, fontsize = 18, weight = 'bold')
plt.title("Matplotlib bakery: A donut", fontsize = 18, pad = 25)
plt.tight_layout()

20.png


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