Matplotlib 绘图技巧：从柱状图到饼状图

Matplotlib 是一个强大的绘图库，支持多种类型的图表绘制，包括柱状图、饼状图、条形图等。在本文中，我们将逐步学习如何使用 Matplotlib 进行数据可视化。

柱状图

1. 简单柱状图

柱状图是最常用的数据可视化工具之一。下面是一个简单的柱状图示例：

import matplotlib.pyplot as plt
num_list = [1, 5, 6.5, 8, 11]
plt.bar(range(len(num_list)), num_list)
plt.title("数据分布")
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.show()

2. 改变柱状图颜色

为了更直观地展示数据，可以通过设置颜色来区分不同柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt
num_list = [1, 5, 6.5, 8, 11]
plt.bar(range(len(num_list)), num_list, color='rgbcy')
plt.title("数据分布")
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.show()

3. 设置柱状图标签

为柱状图添加标签，使图表更加用户友好：

import matplotlib.pyplot as plt
num_list = [1, 5, 6.5, 8, 11]
name_list = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday']
plt.bar(range(len(num_list)), num_list, color='rgbcy', tick_label=name_list)
plt.title("数据分布")
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.show()

4. 堆叠柱状图

当需要同时比较多个数据系列时，可以使用堆叠柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt
num_list = [1, 5, 6, 8, 11]
num_list2 = [2, 3, 5, 1, 4]
name_list = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday']
plt.bar(range(len(num_list)), num_list, color='b', tick_label=name_list, label='男')
plt.bar(range(len(num_list)), num_list2, color='g', tick_label=name_list, label='女', bottom=num_list)
plt.title("数据分布")
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.legend(loc='best')
plt.show()

5. 横向条形图

如果想在水平方向展示数据，可以使用横向条形图：

import matplotlib.pyplot as plt
num_list = [1, 5, 6, 8, 11]
num_list2 = [2, 3, 5, 1, 4]
name_list = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday']
plt.barh(range(len(num_list)), num_list, color='b', tick_label=name_list, label='男')
plt.barh(range(len(num_list)), num_list2, color='g', tick_label=name_list, label='女', left(num_list))
plt.title("数据分布")
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.legend(loc='best')
plt.show()

并列柱状图

1. 数据准备

为了制作并列柱状图，可以将每个柱子水平拉宽：

import matplotlib.pyplot as plt
num_list = [1, 5, 6.5, 8, 11]
num_list2 = [2, 3, 5, 1, 4]
name_list = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday']
x = list(range(len(num_list)))
total_width = 0.8
n = 2  #柱子数量
width = total_width / n

2. 绘制并列柱状图

plt.bar(x, num_list, label='男', width=width)
for i in range(len(x)):
    x[i] = x[i] + width
plt.bar(x, num_list2, tick_label=name_list, label='女', width=width)
plt.title("数据分布")
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
plt.legend(loc='best')
plt.show()

饼状图

1. 简单饼状图

饼状图适合展示不同部分所占的比例。以下是一个简单的饼状图示例：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 正常显示中文
sizes = [10, 30, 20, 40]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.title("饼状图")
plt.legend(loc='best')
plt.show()

2. 饼状图到中心距离

要使饼状图的某一部分距离中心，可以设置 explode 参数：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
sizes = [10, 30, 20, 40]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
explode = (0, 0.1, 0.2, 0.1)
plt.pie(sizes, labels=labels, explode=explode)
plt.title("饼状图")
plt.legend(loc='best')
plt.show()

3. 设置饼状图颜色

你可以通过 colors 参数为饼状图添加颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
sizes = [10, 30, 20, 40]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
colors = ['r', 'g', 'y', 'b']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors)
plt.title("饼状图")
plt.legend(loc='best')
plt.show()

4. 显示百分比

如果需要显示百分比，可以使用 autopct 参数：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
sizes = [10, 30, 20, 40]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
colors = ['r', 'g', 'y', 'b']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.2f%%')
plt.title("饼状图")
plt.legend(loc='best')
plt.show()

以上就是从简单柱状图到饼状图的 Matplotlib 绘图技巧总结。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，欢迎在评论区留言！

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