以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例，使用Matplotlib和Seaborn库。
1. 折线图（Line Chart）
折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
python复制代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制折线图 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(x, y, label='sin(x)') plt.title('Sin Wave') plt.xlabel('x') plt.ylabel('sin(x)') plt.legend() plt.grid(True) plt.show()
2. 条形图（Bar Chart）
条形图用于比较不同类别的数据。
python复制代码 import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [23, 45, 56, 78] # 绘制条形图 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.bar(categories, values, color='skyblue') plt.title('Bar Chart Example') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Values') plt.show()
3. 直方图（Histogram）
直方图用于展示数据的分布情况。
python复制代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 data = np.random.randn(1000) # 绘制直方图 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.hist(data, bins=30, alpha=0.7, color='steelblue') plt.title('Histogram of Random Data') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.grid(True) plt.show()
4. 散点图（Scatter Plot）
散点图用于显示两个变量之间的关系。
python复制代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) # 绘制散点图 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.scatter(x, y, color='red', alpha=0.5) plt.title('Scatter Plot Example') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') plt.grid(True) plt.show()
5. 箱型图（Box Plot）
箱型图用于显示数据的分布情况，包括中位数、四分位数等。
python复制代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 data = np.random.normal(100, 20, 200) # 绘制箱型图 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.boxplot(data, vert=False) # 设置为水平方向 plt.title('Box Plot Example') plt.xlabel('Values') plt.show()
6. 饼图（Pie Chart）
饼图用于展示各类别在总体中的比例。
python复制代码 import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'] colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue'] explode = (0.1, 0, 0, 0) # 突出显示第一个扇区 # 绘制饼图 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140) plt.axis('equal') # 确保饼图是圆的 plt.title('Pie Chart Example') plt.show()
