Python數據可視化（二）

條形圖、直方圖、餅圖

數據可視化（一）中有介紹散點圖和折線圖。

• 條形圖
  條形圖分好多種，有豎直的，有水平的，有左右疊加式的，有上下疊加式的
  • 豎直條形圖
    先來看豎直條形圖的簡單代碼，用到bar函數。注意和散點圖scatter函數，折線圖plot函數做下對比。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
y = [10,20,30,20,10]
plt.bar(x,y,width=0.5)
plt.show()

結果：

• 水平條形圖
  當然還有水平的條形圖。最簡單的方法就是用到barh函數，還是簡單的代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
y = [10,20,30,20,10]
plt.barh(x,y,height=0.5)
plt.show()

結果如下：

用pycharm可以看到參數，第一個是y軸，第二個是width寬度，第三個是高度。和我們理解的不太一樣，其實可以把每一個數據條形圖看成一個小矩形，矩形有寬和高，對應的就是barh的參數。如不懂，看下面第二個圖的圖示就可以了。

所以在水平條形圖中的寬width相當於豎直條形圖的高height。這樣就好理解點。

• 左右疊加式的條形圖
  類似於這種：
  來看代碼的實現：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(5)
y1 = [10,20,30,20,10]
y2 = [5,10,20,40,5]
plt.bar(x,y1,width=0.2)
plt.bar(x+0.2,y2,width=0.2)
plt.show()

np.arange(x1,x2,x3)表示生成起點x1，終點x2，步長爲x3的數組。所以上面代碼生成了x = [0 1 2 3 4]這樣一個數組。

這裏下面的 x+0.2是什麼意思呢？
其實就是生成了一個心的數組(列表)，新列表的元素是x數組的每個元素加0.2，即每個條形圖的寬度。所以就能實現左右條形圖重疊的形式了。

再來簡單介紹一下numpy庫：這裏導入了numpy庫，並把其命名爲np。np庫可以將一個數組或者列表的元素看成一個數據。還是看一段代碼：

import numpy as np
#import matplotlib.pyplot as plt
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([2,3,4,5,6])
n = np.arange(2,10,2)
c1 = []
c2 = []
for i in range(0,5):
    c1.append( a[i] + b[i] )
c2 = a + b
print(c1)
print(c2)
print(n)

其運行結果：
[3, 5, 7, 9, 11]
[ 3 5 7 9 11]
[2 4 6 8]
可以看出c1 和 c2的結果是一樣的，只不過c2是數組。
運用np庫可以讓數組列表之間的運算不再關注於每一個元素。np.arange(x1,x2,x3)表示生成起點x1，終點x2，步長爲x3的數組。

• 上下疊加式
  即這種
  可以看出上下疊加式的，就是藍色，黃色條形圖橫座標不變，黃色部分的底部從藍色的頂部開始。其實就是和左右疊加的類似了。
  還是簡單代碼:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(5)
y1 = [10,20,30,20,10]
y2 = [5,10,20,40,5]
plt.bar(x,y1,width=0.2)
plt.bar(x,y2,width=0.2,bottom=y1)
plt.show()

繪製y2的時候令bottom=y1，實現上下疊加式。

按照以上思路就能繪製出三個條形圖上下疊加，或者左右疊加式的了。當然也能畫出水平方向堆疊式的條形圖了。

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明天更新直方圖和餅圖。