【Python】模塊學習之matplotlib柱狀圖、餅狀圖、動態圖及解決中文顯示問題

前言

眾所周知，通過數據繪圖，我們可以將枯燥的數字轉換成容易被人們接受的圖表，從而讓人留下更加深刻的印象。而大多數編程語言都有自己的繪圖工具，matplotlib就是基於Python的繪圖工具包，使用它我們可以僅僅使用幾行代碼就生成 餅圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖、氣泡圖，甚至生成動態圖型也都很輕松。而且它的繪圖方法豐富，可以在各種交互式環境中運行，且生成的圖像質量高、兼容各種硬拷貝格式。

博主也是在測試一個算法的時候，為了更直觀的呈現數據走向，學習了它的相關用法，這篇博客大部分內容是在此過程中的學習筆記。

matplotlib的官網地址是https://matplotlib.org/gallery，下面這些是他們官網的一些示例圖形。

安裝

pip安裝

Matplotlib的安裝比較容易，可以直接通過pip安裝，也可以通過下載安裝包的方式安裝。博主使用的是python3，相關的安裝命令如下：

pip3 install matplotlib

安裝包安裝

如果你的Python3可以直接點擊下面的py3鏈接下載進行安裝，則點擊可以點擊其他python版本下載對應Python版本進行安裝
matplotlib-1.4.3.win-amd64-py3

其他python版本

柱狀圖

主要方法

用python畫柱狀圖很容易，主要的方法是：

atplotlib.pyplot.bar(left, height, width=0.8, bottom=None, hold=None, data=None, **kwargs)

參數說明

• left: 每一個柱形左側的X坐標
• height:每一個柱形的高度
• width: 柱形之間的寬度
• bottom: 柱形的Y坐標
• color: 柱形的顏色

示例代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import time

source_data = {'mock_verify': 369, 'mock_notify': 192, 'mock_sale': 517}  # 設置原始數據

for a, b in source_data.items():
    plt.text(a, b + 0.05, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=11)  # ha 文字指定在柱體中間， va指定文字位置 fontsize指定文字體大小

# 設置X軸Y軸數據，兩者都可以是list或者tuple
x_axis = tuple(source_data.keys())
y_axis = tuple(source_data.values())
plt.bar(x_axis, y_axis, color='rgb')  # 如果不指定color，所有的柱體都會是一個顏色

plt.xlabel(u"渠道名")  # 指定x軸描述信息
plt.ylabel(u"訪問量")  # 指定y軸描述信息
plt.title("渠道訪問量統計表")  # 指定圖表描述信息
plt.ylim(0, 600)  # 指定Y軸的高度
plt.savefig('{}.png'.format(time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')))  # 保存為圖片
plt.show()

效果圖

解決中文顯示問題

從上面的圖片看到，matplotlib繪制圖像顯示中文時，中文會變成小方格子。搜了很多資料，最佳的解決方法是動態設置參數，添加下面的代碼。

from pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默認字體
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決保存圖像是負號'-'顯示為方塊的問題

修改后的圖片

餅狀圖

主要方法

用python畫柱狀圖的主要方法如下：

plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=explode, autopct='%3.1f %%',shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, pctdistance=0.8)

示例代碼

相關的參數已在注釋中說明

import matplotlib.pyplot as plt
data = {'8516464': 106, '8085460': 704, '7593813': 491, '8709362': 24, '8707829': 6, '8684658': 23, '8679301': 11,
        '8665923': 29, '8660909': 23, '8652968': 31, '8631727': 31, '8622935': 24, '8620593': 18, '8521737': 33,
        '8605441': 49, '8495205': 82, '8477276': 57,'8474489': 71, '8456502': 50, '8446529': 68, '8433830': 136,
        '8254158': 103, '8176029': 88, '8081724': 58, '7922592': 185, '7850099': 62,'7617723': 61, '7615562': 90,
        '7615052': 57, '7604151': 102, '7511294': 59,'6951654': 27, '6946388': 142, '6945373': 159, '6937716': 347,
        '7460176': 64, '7246377': 87, '7240621': 145, '7204707': 645, '7028401': 671}
source_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(source_data)
labels = [source_data[i][0][:4] for i in range(len(source_data))]  # 設置標簽
fracs = [source_data[i][1] for i in range(len(source_data))]
explode = [x * 0.01 for x in range(len(source_data))]  # 與labels一一對應，數值越大離中心區越遠
plt.axes(aspect=1)  # 設置X軸 Y軸比例
# labeldistance標簽離中心距離  pctdistance百分百數據離中心區距離 autopct 百分比的格式 shadow陰影
plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=explode, autopct='%3.1f %%',
        shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, pctdistance=0.8, center=(-1, 0))
# 控制位置：bbox_to_anchor數組中，前者控制左右移動，后者控制上下。ncol控制 圖例所列的列數。默認值為1。fancybox 圓邊
plt.legend(loc=7, bbox_to_anchor=(1.2, 0.80), ncol=3, fancybox=True, shadow=True, fontsize=8)
plt.show()

效果圖

動態圖

主要方法

用python畫動態圖的主要方法如下：

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),
                    init_func=init, blit=True)

動態圖官方使用介紹

可以訪問下面的鏈接查看它官網的使用介紹

• https://matplotlib.org/api/animation_api.html#id4

示例代碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import time
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(196)
# 初始數據繪圖
dis = np.zeros(40)
dis2 = dis
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(dis)
ax.set_ylim(-1, 1)
plt.grid(True)
ax.set_ylabel("distance: m")
ax.set_xlabel("time")

def update(frame):
    global dis
    global dis2
    global line
    # 讀入模擬
    a = np.random.rand() * 2 - 1
    time.sleep(np.random.rand() / 10)
    # 繪圖數據生成
    dis[0:-1] = dis2[1:]
    dis[-1] = a
    dis2 = dis
    # 繪圖
    line.set_ydata(dis)
    # 顏色設置
    plt.setp(line, 'color', 'c', 'linewidth', 2.0)
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=None, interval=100)
plt.show()

效果圖：

顏色設置

matplotlib中對顯示的字體和顏色都可以進行定制：

內建顏色

內建顏色	藍色	綠色	紅色	青色	品紅	黃色	黑色
對應字符	'b'	'g'	'r'	'c'	'm'	'y'	'k'

其他顏色

其他的顏色使用可以參考下面這篇博客

• matplotlib的顏色及線條控制

字體設置

字體	對應字體
黑體	SimHei
微軟雅黑	Microsoft YaHei
微軟正黑體	Microsoft JhengHei
新宋體	NSimSun
新細明體	PMingLiU
細明體	MingLiU
標楷體	DFKai-SB
仿宋	FangSong
楷體	KaiTi
仿宋_GB2312	FangSong_GB2312
楷體_GB2312	KaiTi_GB2312

參考資料：

1. https://blog.csdn.net/u010758410/article/details/71743225

2. https://blog.csdn.net/jenyzhang/article/details/52047557

3. https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

4. https://www.zhihu.com/question/49481680/answer/344653927