温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

如何用Python绘制棒棒糖图表

发布时间:2022-01-28 13:38:29 来源:亿速云 阅读:125 作者:iii 栏目:开发技术

这篇文章主要讲解了“如何用Python绘制棒棒糖图表”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“如何用Python绘制棒棒糖图表”吧!

使用到的是我国1949到2019年,历年的出生人口数据,数据来源国家统计局。

首先读取一下数据。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

数据集很简单,每行都只有一个年份和一个值。

先绘制一个带有每年数值的条形图。

# 绘制柱状图
plt.bar(df.Year, df.value)
plt.show()

两行代码,即可得到一张条形图图表,看起来确实是有点拥挤。

下面将最后一年,即2019年的数据区分出来。

给2019年的条形着色为黑色,其他年份为浅灰色。

并且在图表中添加散点图,可在条形图的顶部绘制圆形。

# 新建画布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))

# 年份数
n = len(df)
# 颜色设置
colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey'])
plt.bar(df.Year, df.value, color=colors)
plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors)
plt.show()

颜色已经修改成功,还需要调整一下条形图的宽度以及顶部圆圈的大小。

# width: 条形图宽度  s: 散点图圆圈大小
plt.bar(df.Year, df.value, color=colors, width=0.2)
plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors, s=10)
plt.show()

比起先前的蓝色条形图图表,棒棒糖图表确实是好看了不少。

除了用条形图来绘制棒棒糖图表,还可以使用线条,这样整体的宽度会更加一致。

X将Year(年份)数据作为起点和终点,Y以-20和各年份数据作为起点和终点。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

# 新建画布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))

# 年份数
n = len(df)
# 颜色设置
colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey'])
# 使用线条
for idx, val in df.iterrows():
    plt.plot([val.Year, val.Year],
             [-20, val.value],
             color=colors[idx])
plt.show()

可以使用参数标记在两端绘制圆,而不是只在顶部生成散点图。

然后可以通过更改y-limit参数来隐藏最底端的圆。

# 新建画布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))

# 年份数
n = len(df)
# 颜色设置
colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey'])
# 使用线条, markersize设置标记点大小
for idx, val in df.iterrows():
    plt.plot([val.Year, val.Year],
             [-20, val.value],
             color=colors[idx],
             marker='o',
             markersize=3)

# 设置y轴最低值
plt.ylim(0,)
plt.show()

此外还可以调整lw、markersize参数,定义线条的粗细及标记的大小,甚至可以绘制两次线条以创建轮廓效果。

# 新建画布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))
color = 'b'

# 年份数
n = len(df)
# 颜色设置
colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey'])
# 使用线条
for idx, val in df.iterrows():
    plt.plot([val.Year, val.Year],
             [-20, val.value],
             color='black',
             marker='o',
             lw=4,
             markersize=6)
    plt.plot([val.Year, val.Year],
             [-20, val.value],
             color=colors[idx],
             marker='o',
             markersize=4)

# 移除上边框、右边框
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)

# 设置x、y轴范围
plt.xlim(1948, 2020)
plt.ylim(0,)

# 中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']

plt.title('中国历年出生人口数据(万)', loc='left', fontsize=16)
plt.text(2019, -220, '来源:国家统计局', ha='right')

# 2019年出生人口数(显示)
value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0]
plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center')

# 保存图片
plt.savefig('chart.png')

黑色不是特别好看,改个颜色看看。

# 新建画布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))

# 年份数
n = len(df)
# 颜色设置
color = 'b'
colors = ['#E74C3C'] + ((len(df)-1)*['#F5B7B1'])
# 使用线条
for idx, val in df.iterrows():
    plt.plot([val.Year, val.Year],
             [-20, val.value],
             color=colors[idx],
             marker='o',
             lw=4,
             markersize=6,
             markerfacecolor='#E74C3C')

# 移除上边框、右边框
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)

# 设置x、y轴范围
plt.xlim(1948, 2020)
plt.ylim(0,)

# 中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']

plt.title('中国历年出生人口数据(万)', loc='left', fontsize=16)
plt.text(2019, -220, '来源:国家统计局', ha='right')

# 2019年出生人口数(显示)
value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0]
plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center')

# 保存图片
plt.savefig('chart.png')

感谢各位的阅读,以上就是“如何用Python绘制棒棒糖图表”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对如何用Python绘制棒棒糖图表这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI