Python 画图:饼图,箱线图

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饼图

饼图(pie char)是一个划分为几个扇形的圆形统计图表,一般用于描述频率或百分比之间的相对关系。在饼图中,每个扇区的弧长(以及圆心角和面积)的大小与其所表示的数量呈固定比例。画饼图使用 pyplot 中的pie函数,它的基本语法如下:

pie(x, expode=None, labels=None, autopic=None, **kwargs)
x 数组,每个扇区的比例
expode 可选参数,数组,每个扇区突出的大小
labels 可选参数,字符串数组,每个扇区的标签
autopct 可选参数,字符串或函数,每个扇区显示的数字样式
**kwargs 可选参数,定义其他属性,例如扇区阴影 shadow,起始角度 startangle 等

# 导入工具包
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontManager # 调用 matplotlib 中的字体,用于显示中文

# 这两行代码使得 pyplot 画出的图形中可以显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti TC'] # 黑体, 宋体:'Songti SC'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

labels = ['果汁', '矿泉水', '绿茶', '其他', '碳酸饮料']
x = [6, 10, 11, 8, 15]
explode = [0, 0.1, 0, 0, 0]  # 突出显示第二个扇区

plt.pie(x, explode=explode, labels=labels, autopct='%.2f%%', shadow=True, startangle=90)
plt.legend()  # 显示标签
plt.show()

Python 画图:饼图,箱线图,Python,python,饼图,箱线图,matplotlib,plot

箱线图

箱线图(box plot)是一种用来显示数据统计分布情况的图形,包括数据的最大值、最小值、中位数、分位数等特征。画箱线图使用 pyplot 中的boxplot函数,它的基本语法如下:

boxplot(x, notch=false, vert=false, **kwargs)
x 输入数据
notch 可选参数,是否为锯齿状的箱线图
vert 箱线图是否为竖直,否则为水平
**kwargs 可选参数,定义其他属性

假设有下面的学生成绩单:

课程 学生A 学生B 学生C 学生D 学生E 学生F 学生G 学生H 学生I 学生J 学生K
英语 76 90 97 71 70 93 86 83 78 85 81
西方经济学 93 81 76 88 66 79 83 92 78 86 78
市场营销学 74 87 85 69 90 80 77 84 91 74 70
财务管理 68 75 70 84 73 60 76 81 88 68 75
统计学 55 91 68 73 84 81 70 69 94 62 71

画出它们的箱线图如下:

# 导入工具包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.font_manager import FontManager # 调用 matplotlib 中的字体,用于显示中文

# 这两行代码使得 pyplot 画出的图形中可以显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti TC'] # 黑体, 宋体:'Songti SC'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

scores = [[76, 90, 97, 71, 70, 93, 86, 83, 78, 85, 81],
         [93, 81, 76, 88, 66, 79, 83, 92, 78, 86, 78],
         [74, 87, 85, 69, 90, 80, 77, 84, 91, 74, 70],
         [68, 75, 70, 84, 73, 60, 76, 81, 88, 68, 75],
         [70, 73, 92, 65, 78, 87, 90, 70, 66, 79, 68],
         [55, 91, 68, 73, 84, 81, 70, 69, 94, 62, 71]]
courses = ('英语', '西方经济学', '市场营销学', '财务管理', '基础会计学', '统计学')

plt.boxplot(scores,vert=False)
plt.yticks(np.arange(1, 7), courses) # 更改横坐标刻度为课程名字
plt.show()

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