python可视化图怎么做

激活谷笔记 • 2025-01-10 08:51 • 阅读 24

在Python中绘制可视化图形通常涉及以下步骤：

确定问题：

明确你想通过图形传达的信息。

选择图形：

根据数据特点选择合适的图形类型，如折线图、散点图、柱状图、热力图等。

数据转换与处理：

对原始数据进行必要的转换和预处理，如合并数据、清理数据、重塑数据等。

绘制图形：

使用相应的库函数绘制图形，如`matplotlib`的`pyplot.plot`、`scatter`等。

参数设置：

调整图形的样式、颜色、标题、轴标签等，以增强图形的可读性和吸引力。

显示图形：

使用`show（）`函数显示图形。

下面是一些具体的示例代码：

折线图

 import matplotlib.pyplot as plt 数据 year = [2010, 2012, 2014, 2016] population = [20, 40, 60, 100] 绘制折线图 plt.plot（year, population） 设置图表素 plt.xlabel（'year'） plt.ylabel（'population'） plt.title（'Population year correspondence'） plt.yticks（[0, 25, 50, 75, 90]） plt.grid（True） 显示图表 plt.show（）

散点图

 import matplotlib.pyplot as plt 数据 year = [2010, 2012, 2014, 2016] population = [20, 40, 60, 100] 绘制散点图 plt.scatter（year, population） 设置图表素 plt.xlabel（'year'） plt.ylabel（'population'） plt.title（'Population year correspondence'） plt.yticks（[0, 25, 50, 75, 90]） plt.grid（True） 显示图表 plt.show（）

柱状图

 import matplotlib.pyplot as plt 数据 names = ['shirt', 'sweater', 'scarf', 'pants', 'shoes', 'socks'] counts = [5, 20, 36, 10, 75, 90] 绘制柱状图 plt.bar（names, counts） 设置图表素 plt.xlabel（'Clothing Items'） plt.ylabel（'Count'） plt.title（'Clothing Frequency'） plt.xticks（rotation=45） plt.grid（axis='y'） 显示图表 plt.show（）

使用Plotly绘制动态图

 import plotly.express as px from vega_datasets import data 数据 df = data.disasters（） df = df[df.Year > 1990] 绘制动态柱状图 fig = px.bar（df, y='Entity', x='Deaths', animation_frame='Year', orientation='h', range_x=[0, df.Deaths.max（）], color='Entity'） 设置图表美化 fig.update_layout（width=1000, height=800, xaxis_showgrid=False, yaxis_showgrid=False, paper_bgcolor='rgba（0,0,0,0）', plot_bgcolor='rgba（0,0,0,0）', title_text='Evolution of Natural Disasters'） 显示图表 fig.show（）

以上示例展示了如何使用`matplotlib`和`plotly`库绘制不同类型的可视化图形。你可以根据具体需求选择合适的库和参数来创建满足要求的图表