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【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

社会演员多 • • Python • 阅读 345

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🦄 本文由 程序喵正在路上 原创，CSDN首发！
💖 系列专栏：Python数据挖掘
🌠 首发时间：2022年7月30日
✅ 如果觉得博主的文章还不错的话，希望小伙伴们三连支持一下哦

阅读指南

库的安装

整个数据挖掘基础阶段我们将会用到 Matplotlib、Numpy、Pandas、TA-Lib 等库，所以我们要先进行库的安装

按 win + R 快捷键，输入 cmd 然后回车，可以来到控制台界面

依次复制粘贴下面的命令到控制台来进行相应库的安装

python -m pip install Matplotlib

python -m pip install Numpy

python -m pip install Pandas 

python -m pip install tables

python -m pip install TA-Lib

python -m pip install jupyter -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

温馨提示

安装 TA-Lib 库出现问题请点击这里

安装 jupyter 库出现问题请点击这里

操作如图

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Successfully installed 表示安装成功

Jupyter Notebook的使用

1. Jupyter Notebook介绍

Jupyter 项目是一个非盈利的开源项目，源于 2014 年的 ipython 项目，并逐渐发展为支持所有编程语言的交互式数据科学计算的工具

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Jupyter 项目旨在开发跨几十种编程语言的开源软件，开放标准和用于交互式计算的服务

2. 为什么使用 Jupyter Notebook？

实时运行的代码、叙事性的文本和可视化被整合在一起，方便使用代码和数据来讲述故事

对比 Jupyter Notebook 和 Pycharm，前者有下面两个优势：

  1. 画图方面的优势
  2. 数据展示方面的优势

3. Jupyter Notebook 的使用

第一行代码 —— helloworld

界面启动、创建文件

环境搭建好后，在控制台输入 python -m jupyter notebook 命令，会自动弹出浏览器窗口打开 Jupyter Notebook

# 进入虚拟环境
workon ai
# 输入命令
jupyter notebook

本地 notebook 的默认 URL 为：http://localhost:8888

想让 notebook 打开指定目录，只要进入此目录后执行命令即可

  • 新建 notebook 文档
    ◦ notebook 的文档格式是 .ipynb

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  • 打印 helloworld

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  • 按快捷键 shift + enter 可以运行代码，也可以点击运行按钮

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4. 界面指南

基础操作

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用
cell操作

什么是 cell 呢？

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

Jupyter 支持两种模式：

快捷键的操作

如果cell 行号前出现了一个星号（*），那表示代码正在运行

Matplotlib 之 HelloWorld

1. 什么是Matplotlib

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画二维图表的 Python 库

2. 为什么要学习Matplotlib

可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰地理解数据，从而调整我们的分析方法

3. 实现一个简单的Matplotlib画图

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 

plt.figure()
plt.plot([1, 0, 9], [4, 5, 6])
plt.show()

效果如下
【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

其实就是把坐标点连起来
【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

4. Matplotlib三层结构

容器层

容器层主要由 Canvas、Figure、Axes 组成

Canvas 是位于最底层的系统层，在绘图的过程中充当画板的角色，即放置画布（Figure）的工具

Figure 是 Canvas 上方的第一层，也是需要用户来操作的应用层的第一层，在绘图的过程中充当画布的角色

Axes 是应用层的第二层，在绘图的过程中相当于画布上的绘图区的角色

特点

辅助显示层

辅助显示层为 Axes（绘图区）内的除了根据数据绘制出的图像以外的内容，主要包括 Axes 外观（facecolor）、边框线（spines）、坐标轴（axis）、坐标轴名称（axis label）、坐标轴刻度（tick）、坐标轴刻度标签（tick label）、网格线（grid）、图例（legend）、标题（title）等内容

该层的设置可使图像显示更加直观、更加容易被用户理解，但又不会对图像产生实质的影响

图像层

图像层指 Axes 内通过 plot、scatter、bar、histogram、pie 等函数根据数据绘制出的图像

折线图(plot)与基础绘图功能

1. 折线图绘制与保存图片

为了更好地理解所有基础绘图功能，我们通过天气温度变化的绘图来融合所有的基础 API 使用

▷ matplotlib.pyplot模块

matplotlib.pyplot 包含了一系列类似于 matlab 的画图函数，它的函数作用于当前图形 (figure) 的当前坐标系 (axes)

import matplotlib.pyplot as plt

▷ 折线图绘制与显示

# 1. 创建画布（容器层）
plt.figure()
# 2. 绘制折线图（图像层）
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [17, 17, 18, 15, 11, 11, 13])
# 3. 显示图像
plt.show()

折线图显示效果
【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用
可以看到这样显示效果并不好，我们可以加入更多的功能

▷ 设置画布属性与图片保存

plt.figure(figsize=(),dpi=)
figsize: 指定图的长度
dpi: 图像的清晰度
返回fig对象
plt.savefig(path)

# 1. 创建画布，并设置画布属性
plt.figure(figsize=(20, 8),dpi=80)
# 2. 保存图片到指定路径
plt.savefig("test.png")

折线图显示效果

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2. 案例：显示温度变化状况

▷ 需求：

画出某城市 11 点到 12 点 1 小时内每分钟的温度变化折线图，温度范围在 15 度 ~ 18 度

▷ 效果：

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

3. 案例步骤一：辅助显示层

▷ 1 – 准备数据并画出初始折线图

import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

# 2. 创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3. 绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai)

# 4. 显示图像
plt.show()

初始折线图

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

▷ 2 – 添加自定义x,y刻度

import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

# 2. 创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3. 绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai)

# 修改x,y刻度
# 准备x的刻度说明
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5], x_label[::5])
plt.yticks(range(0, 40, 5))

# 4. 显示图像
plt.show()

折线图

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

在运行后，可能会出现中文字符显示为方格的问题，下面我们来说一下解决方法

偷懒的用这种方法，添加下面两行代码即可：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

或者一行代码：

plt.rc('font', family='SimHei', size=13)

下载中文字体（黑体，看准系统版本）

1）安装字体

sudo cp ~/SimHei.ttf /usr/share/fonts/SimHei.ttf

注意：Linux 如果用 ubantu 也可以通过双击安装

2）删除 matplotlib 缓存文件

Mac 系统的解决方案：

cd ~/ .matplotlib
rm -r *

Linux 系统的解决方案：

cd ~/ .cache/matplotlib
rm -r *

3）修改配置文件 matplotlibrc

Mac 系统的解决方案：

vi ~/ .matplotlib/matplotlibrc

将文件内容修改为：

font.family		: sans-serif
font.sans-serif		: SimHei
axes.unicode_minus	: False

Linux 系统的解决方案：

sudo find -name matplotlibrc

返回结果：

./.virtualenvs/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

打开配置文件

vi ./.virtualenvs/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

将配置文件中下面 3 项改为：

font.family		: sans-serif
font.sans-serif		: SimHei
axes.unicode_minus	: False

▷ 3 – 添加网格显示

为了更加清楚地观察图形对应的值，我们可以给折线图添加网格

plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

效果如图：

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

▷ 4 – 添加描述信息

添加 x 轴、y 轴描述信息以及标题

plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("某城市中午11点0分到12点之间的温度变化图示")

效果如图：

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4. 案例步骤二：图像层

▷ 需求：再添加一个城市的温度变化

收集到北京当天温度变化情况，温度在 1 度到 3 度

▷ 1 – 多次plot

怎么去添加另一个在同一个坐标系中的不同图形呢？

其实很简单，我们只需要再次 plot 即可，但是需要区分线条，如下显示

# 添加背景的温度数据
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y_beijing, color="b", linestyle='--', label="北京")

# 显示图例
plt.legend(loc="best")

效果如图：

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

▷ 2 – 设置图形风格

颜色字符风格字符
r 红色– 实线
g 绿色– 虚线
b 蓝色-. 点划线
w 白色：点虚线
c 青色‘ ’ 留空、空格
m 洋红
y 黄色
k 黑色

▷ 3 – 显示图例

plt.legend(loc="best")
Location StringLocation Code
‘best’0
‘upper right’1
‘upper left’2
‘lower left’3
‘lower right’4
‘right’5
‘left’6

以上效果完整代码：

import random
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc('font', family='SimHei', size=13)

# 1. 准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]

# 2. 创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3. 绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai, color="r", label="上海")
plt.plot(x, y_beijing, color="b", linestyle='--', label="北京")

# 修改x,y刻度
# 准备x的刻度说明
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5], x_label[::5])
plt.yticks(range(0, 40, 5))

# 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

# 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("上海、北京中午11点0分到12点之间的温度变化图示")

# 显示图例
plt.legend()

# 4. 显示图像
plt.show()

5. 案例步骤三：多个坐标系显示

多个坐标系显示 – plt.subplots，是面向对象的画图方法

如果我们想要将上海和别境的天气图显示在同一个图的不同坐标系当中，效果如下：

可以通过 subplots 函数实现（旧的版本中有 subplot，使用不方便）

修改后完整代码为：

import random
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc('font', family='SimHei', size=12)

# 1. 准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]

# 2. 创建画布
figure, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3. 绘制图像
axes[0].plot(x, y_shanghai, color="r", label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="b", linestyle='--', label="北京")

# 修改x,y刻度
# 准备x的刻度说明
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
axes[0].set_xticks(x[::10], x_label[::10])
axes[0].set_yticks(range(0, 40, 5))
axes[1].set_xticks(x[::10], x_label[::10])
axes[1].set_yticks(range(0, 40, 5))

# 添加网格显示
axes[0].grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
axes[1].grid(True, linestyle='-', alpha=0.5)

# 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("上海市中午11点0分到12点之间的温度变化图示")
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("北京市中午11点0分到12点之间的温度变化图示")

# 显示图例
axes[0].legend()
axes[1].legend()

# 4. 显示图像
plt.show()

最终折线图如图：

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6. 折线图应用场景

比如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 准备数据
x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x)

# 2. 创建画布
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)

# 3. 绘制函数图像
plt.plot(x, y)

# 4. 添加网格显示
plt.grid()

# 5. 显示图像
plt.show()

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

常见图表

matplotlib 能够绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

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散点图(scatter)

1. 散点图的绘制

需求：探究房屋面积和房屋价格的关系

房屋面积数据：

x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01, 20.67, 288.64, 
	163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9, 53.06, 224.72, 29.51, 
	21.61, 483.21, 245.25, 399.35, 343.35]

房屋价格数据：

y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61, 24.9, 239.34, 
	140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79, 49.64, 191.74, 33.1, 
	30.74, 400.02, 285.35, 330.64, 283.45]

▷ 代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 准备数据
x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01, 20.67, 288.64, 
	163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9, 53.06, 224.72, 29.51, 
	21.61, 483.21, 245.25, 399.35, 343.35]
y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61, 24.9, 239.34, 
	140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79, 49.64, 191.74, 33.1, 
	30.74, 400.02, 285.35, 330.64, 283.45]

# 2. 创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3. 绘制图像
plt.scatter(x, y)

# 4. 显示图像
plt.show()

▷ 对应散点图

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

2. 散点图应用场景

柱状图(bar)

1. 柱状图的绘制

需求1 – 对比每部电影的票房收入

▷ 准备数据

movie_names = ['雷神3：诸神黄昏', '正义联盟', '东方快车谋杀案', '寻梦环游记', '全球风暴', '降魔传', '追捕', '七十七天', '密战', '狂兽']
tickets = [73853, 57767, 22354, 15969, 14839, 8725, 8716, 7916, 6764, 52222]

▷ 绘制

plt.bar(x, y, width, align=‘center’, **kwargs)
x, y：sequence of scalars
width：scalar or array-like, optional 柱状图的宽度
align：{ ‘center’, ‘edge’ }, optional, default: ‘center’ 每个柱状图的位置对齐方式
**kwargs：color 柱状图的颜色

▷ 代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc('font', family='SimHei', size=12)

# 1. 准备数据
movie_names = ['雷神3：诸神黄昏', '正义联盟', '东方快车谋杀案', '寻梦环游记', '全球风暴', '降魔传', '追捕', '七十七天', '密战', '狂兽']
tickets = [73853, 57767, 22354, 15969, 14839, 8725, 8716, 7916, 6764, 52222]

# 2. 创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3. 绘制柱状图
x_ticks = range(len(movie_names))
plt.bar(x_ticks,tickets, color=['b', 'r', 'g', 'y', 'c', 'm', 'y', 'b', 'c', 'g'])

# 修改刻度
plt.xticks(x_ticks, movie_names)

# 添加标题
plt.title("电影票房收入对比")

# 添加网格显示
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

# 4. 显示图像
plt.show()

▷ 效果图

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

需求2 – 如何对比电影票房收入才更加有说服力？

比较相同天数的票房

有时候为了公平起见， 我们需要对比不同电影首日和首周的票房

效果如下：

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

▷ 准备数据

movie_name = ['雷神3：诸神黄昏', '正义联盟', '寻梦环游记']
first_day = [10587.6, 10062.5, 1275.7]
first_weekend = [36224.9, 34479.6, 11830]

▷ 绘制

▷ 代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc('font', family='SimHei', size=12)

# 1. 准备数据
movie_name = ['雷神3：诸神黄昏', '正义联盟', '寻梦环游记']
first_day = [10587.6, 10062.5, 1275.7]
first_weekend = [36224.9, 34479.6, 11830]

# 2. 创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3. 绘制柱状图
plt.bar(range(3), first_day, width=0.2, label="首日票房")
plt.bar([0.2, 1.2, 2.2], first_weekend, width=0.2, label="首周票房")

# 修改刻度
plt.xticks([0.1, 1.1, 2.1], movie_name)

# 显示图例
plt.legend()

# 4. 显示图像
plt.show()

2. 柱状图应用场景

适合用在分类数据对比场景上

直方图(histogram)

1. 直方图简介

直方图，形状类似柱状图，却有着和柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图

相关概念：

2. 直方图和柱状图的对比

▷ 1 – 直方图展示数据的分布，柱状图比较数据的大小

这是直方图与柱状图最根本的区别

▷ 2 – 直方图 x 轴为定量数据，柱状图 x 轴为分类数据

在直方图中，x 轴上的变量是一个个连续的区间，这些区间通常表现为数字；而在柱状图中，x 轴上的变量是一个个分类数据

直方图上的每根柱子都是不可移动的，x 轴上的区间是连续的、固定的，而在柱状图上的每根柱子是可以随意排序的，有的情况下需要按照分类数据的名称排列，有的时候则需要按照数值的大小排列

▷ 3 – 直方图柱子无间隔，柱状图柱子有间隔

因为直方图中的区间是连续的，所以柱子之间不存在间隙，而柱状图的柱子之间是存在间隙的

▷ 4 – 直方图柱子宽度可不一，柱状图柱子宽度必须一致

柱状图柱子的宽度因为没有数值含义，所以宽度必须一致，但是在直方图中，柱子的宽度代表了区间的长度，根据区间的不同，柱子的宽度可以不同，但理论上应为单位长度的倍数

3. 直方图的绘制

需求 – 电影时长分布状况

现有 250 部电影的时长，希望统计出这些电影时长的分布状态（比如时长为 100 分钟到 120 分钟电影的数量、出现的频率）等信息，你应该如何呈现这些数据？

▷ 准备数据

time = [124, 151, 130, 139, 119, 115, 154, 119, 111, 112, 160, 117, 71, 119, 109, 153, 86, 81, 150, 125,
	 93, 95, 80, 88, 138, 127, 150, 100, 149, 128, 114, 78, 124, 73, 89, 88, 146, 90, 96, 125, 111, 98, 
	 123, 160, 95, 136, 156, 128, 155, 132, 135, 90, 110, 155, 76, 134, 98, 91, 128, 124, 148, 92, 159, 
	 75, 148, 138, 119, 148, 120, 87, 143, 112, 104, 142, 75, 86, 80, 136, 82, 91, 92, 143, 155, 130, 105,
	  154, 153, 99, 81, 150, 154, 89, 101, 82, 145, 85, 116, 123, 151, 118, 79, 124, 150, 131, 99, 74, 
	  118, 121, 151, 132, 131, 112, 75, 140, 89, 99, 160, 152, 112, 79, 80, 82, 73, 109, 99, 99, 129, 73, 
	  136, 159, 115, 90, 146, 88, 98, 149, 158, 81, 143, 133, 145, 122, 119, 134, 74, 72, 79, 107, 121, 
	  153, 96, 86, 142, 150, 118, 155, 124, 139, 91, 95, 142, 96, 137, 119, 123, 145, 129, 127, 99, 117, 
	  89, 132, 98, 137, 78, 158, 116, 127, 95, 72, 96, 110, 94, 78, 132, 129, 116, 109, 83, 96, 143, 127, 
	  70, 90, 87, 118, 114, 79, 134, 97, 149, 158, 100, 131, 139, 77, 109, 112, 134, 85, 113, 108, 75, 
	  132, 71, 84, 135, 71, 135, 100, 148, 79, 155, 115, 97, 160, 82, 105, 87, 115, 91, 126, 93, 119, 88, 
	  118, 129, 88, 152, 105, 134, 141, 125, 144, 99, 140, 129, 81, 116, 120]

▷ 绘制

plt.hist(x, bins=None, normed=None, **kwargs)

▷ 代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc('font', family='SimHei', size=12)

# 1. 准备数据
time = [124, 151, 130, 139, 119, 115, 154, 119, 111, 112, 160, 117, 71, 119, 109, 153, 86, 81, 150, 125,
	 93, 95, 80, 88, 138, 127, 150, 100, 149, 128, 114, 78, 124, 73, 89, 88, 146, 90, 96, 125, 111, 98, 
	 123, 160, 95, 136, 156, 128, 155, 132, 135, 90, 110, 155, 76, 134, 98, 91, 128, 124, 148, 92, 159, 
	 75, 148, 138, 119, 148, 120, 87, 143, 112, 104, 142, 75, 86, 80, 136, 82, 91, 92, 143, 155, 130, 105,
	  154, 153, 99, 81, 150, 154, 89, 101, 82, 145, 85, 116, 123, 151, 118, 79, 124, 150, 131, 99, 74, 
	  118, 121, 151, 132, 131, 112, 75, 140, 89, 99, 160, 152, 112, 79, 80, 82, 73, 109, 99, 99, 129, 73, 
	  136, 159, 115, 90, 146, 88, 98, 149, 158, 81, 143, 133, 145, 122, 119, 134, 74, 72, 79, 107, 121, 
	  153, 96, 86, 142, 150, 118, 155, 124, 139, 91, 95, 142, 96, 137, 119, 123, 145, 129, 127, 99, 117, 
	  89, 132, 98, 137, 78, 158, 116, 127, 95, 72, 96, 110, 94, 78, 132, 129, 116, 109, 83, 96, 143, 127, 
	  70, 90, 87, 118, 114, 79, 134, 97, 149, 158, 100, 131, 139, 77, 109, 112, 134, 85, 113, 108, 75, 
	  132, 71, 84, 135, 71, 135, 100, 148, 79, 155, 115, 97, 160, 82, 105, 87, 115, 91, 126, 93, 119, 88, 
	  118, 129, 88, 152, 105, 134, 141, 125, 144, 99, 140, 129, 81, 116, 120]

# 2. 创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3. 绘制直方图
distance = 2
group_num = (max(time) - min(time)) // distance

plt.hist(time, bins=group_num)

# 修改刻度
plt.xticks(range(min(time), max(time)+distance, distance))

# 添加网格
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

# 添加标题
plt.title("电影时长分布状况")

plt.xlabel("电影时长大小")
plt.ylabel("电影的数据量")

# 4. 显示图像
plt.show()

▷ 效果图

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

4. 直方图注意点

  1. 注意组距
    组距会影响直方图呈现出来的数据分布，因此在绘制直方图的时候需要多次尝试改变组距
  2. 注意 y 轴所代表的变量
    y 轴上的变量可以是频次（数据出现了多少次）、频率（频次/总次数）、频率/组距，不同的变量会让直方图描述的数据分布意义不同

5. 直方图应用场景

饼图(pie)

1. 饼图简介

饼图广泛应用于各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块表示该分类占总体的比例大小，所有区块的加和等于 100%

2. 饼图的绘制

需求 – 显示不同的电影的排片占比

猫眼电影

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

▷ 准备数据

movie_name = ['独行月球', '神探大战', '人生大事', '疯了！桂宝之三星夺宝', '迷你世界之觉醒', '小马宝莉：新世代', '七人乐队', '外太空的莫扎特', '迷失之城', '侏罗纪世界3', '其他']
place_count = [216472, 27499, 26953, 20806, 19629, 18314, 16137, 5030, 5005, 2496, 8283]

▷ 绘制

  • 饼图绘制 API

注意显示的百分比的位数

plt.pie(x, labels=, autopct=, colors)
x：数量，自动算百分比
labels：每部分名称
autopct：占比显示指定 %1.2f%%
colors：每部分颜色

▷ 代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc('font', family='SimHei', size=12)

# 1. 准备数据
movie_name = ['独行月球', '神探大战', '人生大事', '疯了！桂宝之三星夺宝', '迷你世界之觉醒', '小马宝莉：新世代', '七人乐队', '外太空的莫扎特', '迷失之城', '侏罗纪世界3', '其他']
place_count = [216472, 27499, 26953, 20806, 19629, 18314, 16137, 5030, 5005, 2496, 8283]

# 2. 创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3. 绘制饼图
plt.pie(place_count, labels=movie_name, colors=['c', 'r', 'g', 'y', 'c', 'm', 'y', 'b', 'c', 'g', 'r'], autopct="%1.2f%%")

# 显示图例
plt.legend()

plt.axis('equal')

# 4. 显示图像
plt.show()

▷ 效果图

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用

3. 饼图应用场景

分类占比情况，一般分类不要超过 9 个，不然很难看清，此时建议换成柱状图
 

【4天快速入门Python数据挖掘之第1天】Matplotlib的使用
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🐱 我是程序喵 ，陪你一点点进步
🍭 有出错的地方欢迎在评论区指出来，共同进步，谢谢啦

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