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這篇文章主要為大家展示了“怎么用Python繪制棒棒糖圖表”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“怎么用Python繪制棒棒糖圖表”這篇文章吧。
如何使用Python繪制棒棒糖圖表。
使用到的是我國1949到2019年,歷年的出生人口數據,數據來源國家統計局。
首先讀取一下數據。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 讀取數據 df = pd.read_csv('data.csv') print(df)
結果如下。
數據集很簡單,每行都只有一個年份和一個值。
先繪制一個帶有每年數值的條形圖。
# 繪制柱狀圖 plt.bar(df.Year, df.value) plt.show()
兩行代碼,即可得到一張條形圖圖表,看起來確實是有點擁擠。
下面將最后一年,即2019年的數據區分出來。
給2019年的條形著色為黑色,其他年份為淺灰色。
并且在圖表中添加散點圖,可在條形圖的頂部繪制圓形。
# 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) # 年份數 n = len(df) # 顏色設置 colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) plt.bar(df.Year, df.value, color=colors) plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors) plt.show()
得到結果如下。
顏色已經修改成功,還需要調整一下條形圖的寬度以及頂部圓圈的大小。
# width: 條形圖寬度 s: 散點圖圓圈大小 plt.bar(df.Year, df.value, color=colors, width=0.2) plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors, s=10) plt.show()
結果如下。
比起先前的藍色條形圖圖表,棒棒糖圖表確實是好看了不少。
除了用條形圖來繪制棒棒糖圖表,還可以使用線條,這樣整體的寬度會更加一致。
X將Year(年份)數據作為起點和終點,Y以-20和各年份數據作為起點和終點。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 讀取數據 df = pd.read_csv('data.csv') print(df) # 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) # 年份數 n = len(df) # 顏色設置 colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # 使用線條 for idx, val in df.iterrows(): plt.plot([val.Year, val.Year], [-20, val.value], color=colors[idx]) plt.show()
得到結果如下。
可以使用參數標記在兩端繪制圓,而不是只在頂部生成散點圖。
然后可以通過更改y-limit參數來隱藏最底端的圓。
# 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) # 年份數 n = len(df) # 顏色設置 colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # 使用線條, markersize設置標記點大小 for idx, val in df.iterrows(): plt.plot([val.Year, val.Year], [-20, val.value], color=colors[idx], marker='o', markersize=3) # 設置y軸最低值 plt.ylim(0,) plt.show()
結果如下。
此外還可以調整lw、markersize參數,定義線條的粗細及標記的大小,甚至可以繪制兩次線條以創建輪廓效果。
# 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) color = 'b' # 年份數 n = len(df) # 顏色設置 colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey']) # 使用線條 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) # 移除上邊框、右邊框 ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) # 設置x、y軸范圍 plt.xlim(1948, 2020) plt.ylim(0,) # 中文顯示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC'] plt.title('中國歷年出生人口數據(萬)', loc='left', fontsize=16) plt.text(2019, -220, '來源:國家統計局', ha='right') # 2019年出生人口數(顯示) value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0] plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center') # 保存圖片 plt.savefig('chart.png')
得到結果如下。
黑色不是特別好看,改個顏色看看。
# 新建畫布 fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8)) # 年份數 n = len(df) # 顏色設置 color = 'b' colors = ['#E74C3C'] + ((len(df)-1)*['#F5B7B1']) # 使用線條 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') # 移除上邊框、右邊框 ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) # 設置x、y軸范圍 plt.xlim(1948, 2020) plt.ylim(0,) # 中文顯示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC'] plt.title('中國歷年出生人口數據(萬)', loc='left', fontsize=16) plt.text(2019, -220, '來源:國家統計局', ha='right') # 2019年出生人口數(顯示) value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0] plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center') # 保存圖片 plt.savefig('chart.png')
得到結果如下。
現在對于條形圖,你就有了另外一個選擇,即棒棒糖圖表。
以上是“怎么用Python繪制棒棒糖圖表”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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