pyplot绘制常见图表

标签：ack   median   ase   变量   orm   异常   折线图   显示   柱状图   

pyplot 中绘制图表的函数

直方图

　　直方图又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况，一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

　　适于比较数据之间的多少。　　　　　　plt.hist(x,bins=None,range=None,density=None,bottom=None,histtye=‘bar‘,align=‘mid‘,log=Flase,color=None,label=None,stacked=Flase,

normed=None)

　　#x：数据集，最终的直方图将对数据集进行统计

　　#bins：统计的区间（直方图的个数）

　　#histtype：可选[ ‘bar‘ ,‘barstacked‘,‘step‘,‘stepfilled‘ ]之一，默认为 ‘bar‘ ，推荐使用默认配置，‘step‘ 使用的是梯状，‘stepfilled‘ 则会对梯状内部进行填充，效果与 ‘bar‘ 类似 

　　#align：可选[ ‘left‘,‘mid‘,‘right‘]之一，默认为 ‘mid‘,控制柱状图的水平分布，left 或者 right，会有部分空白区域，推荐使用默认

　　#log：bool，默认 False，即 y 坐标轴是否选择指数刻度

　　#stacked：bool，默认为 False，是否为堆积柱状图

折线图

　　折线图是用直线段将各数据点连接起来而组成的图形，以折线的方式显示数据的变化趋势。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）变化的连续数据，适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

　　反映一组数据的变化趋势。

　　plt.plot()

条形图

　　条形图是用宽度相同的条形的高度或者长短来表示数据多少的图形，可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图。

　　显示各个项目之间的比较情况，和直方图有类似的作用。

饼图

　　饼图可以显示一个数据序列（图表中绘制的相关数据点）中各项的大小与各项总和的比例，每个数据序列具有唯一的颜色或图形，并且与图例中的颜色是相对应的。

　　　　plt.pie(x,explode=None,labels=None,autopct=None,startangle=None)

　　#x：饼块的各个数据

　　#explode：饼块离中心的距离

　　#labels：饼块的标签

　　#autopct：饼块中百分比数值的设置

　　#shadow：饼块的阴影

　　#startangle：起始绘图的角度

散点图

　　散点图每一个值用一个点来表示，以一个特征为横坐标，另一个特征为纵坐标，如果某一个点或者某几个点偏离大多数点，则这些就是离群值。

　　散点图是指数据点在直角坐标系平面上的分布图，通常用于比较跨类别的数据。散点图包含数据点越多，比较效果就会越好。散点图中每个坐标点的位置是由变量的值决定的，用于表示因自变量而变化的大致趋势，以判断两种变量的相关性（分为正相关、负相关、不相关）。例如：身高与体重、经度与纬度等。散点图适合显示若干数据序列中各数值之间的关系，以判断两变量之间是否存在某种关联。

　　显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似X、Y轴，判断两变量之间是否存在某种关联。

　　plt.scatter(x,y,s,c,marker,alpha)

　　#x,y：表示 xy 轴对应的数据

　　#s：表示点的大小

　　#c：表示点的颜色

　　#marker ：表示点的形状

　　#alpha：表示点的透明度

箱形图

　　箱形图又称盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，因形状如箱子而得名，在各种领域中也经常被使用，常见于品质管理。

　　识别异常值方面有一定的优越性。

plt.boxplot(x,notch=None,sym=None,vert=None,whis=None,positions=None,widths=None,patch_artist=None,meanline=None,showmeans=None,showcaps=None,showbox=None,showfliers=None,boxprops=None,labels=None,flierprops=None,medianprops=None,meanprops=None,capprops=None,whiskerprops=None)

　　#x：指定要绘制箱线图的数据

　　#notch：是否是凹口形状展现箱线图，默认非凹口

　　#sym：指定异常点的形状，默认为 o 号显示

　　#vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放

　　#whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差

　　#positions：指定箱线图的位置，默认为[0,1,2...]

　　#widths：指定箱线图的宽度，默认为0.5

　　#patch_artist：是否填充箱体的颜色

　　#meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点来表示

　　#showmeans：是否显示均值，默认不显示

　　#showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示

　　#showbox：是否显示箱线图的箱体，默认显示

　　#showfliers：是否显示异常值，默认显示

　　#boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充等

　　#labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用

　　#filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等

　　#medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等

　　#meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等

　　#capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等

　　#whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等

柱状图

　　柱状图是一种以长方形的长度为变量表达图形的统计报告图，它由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。

　　plt.bar(x,height,width,*,align=‘center‘,**kwargs)

　　#x：表示 x 轴的数据

　　#height：表示条形的高度

　　#width：表示条形的宽度，默认为0.8

　　#color：表示条形的颜色

　　#edgecolor：表示条形边框的颜色

pyplot绘制常见图表

标签：ack   median   ase   变量   orm   异常   折线图   显示   柱状图   

原文地址：https://www.cnblogs.com/XiaMengJie/p/12583838.html