matplotlib畫柱狀圖，折線圖，餅圖，散點圖，誤差圖
首先導入maplotlib畫圖函數
import matplotlib.pyplot as plt
先在python導入我們的excel數據：
接下來進入主題：
1.柱狀圖
以上表爲例子，我們以姓名爲橫座標，工資爲縱座標畫出柱狀圖：
代碼如下：
import pandas as pd #導入pandas庫
import matplotlib.pyplot as plt #導入畫圖的庫
excel_file = './try.xlsx' #導入excel數據
data = pd.read_excel(excel_file) #讀入數據
"""柱狀圖"""
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #可以顯示中文
plt.figure(figsize=(10, 6)) #畫圖，大小可自己設置
plt.ylabel('工資（元）') #橫縱座標的名稱設置
plt.xlabel('姓名')
x = data['姓名'] #橫縱座標的數據導入
y = data['工資']
plt.bar(x, y) #東西放進bar裏（當成一個盒子理解）
plt.title('柱狀圖演示') #標題
plt.show()
結果：
2.折線圖
知道條形統計圖之後折線其實大同小異：
代碼如下：
"""折線圖"""
import pandas as pd #導入pandas庫
import matplotlib.pyplot as plt #導入畫圖的庫
excel_file = './try.xlsx' #導入excel數據
data = pd.read_excel(excel_file) #讀入數據
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #可以顯示中文
plt.figure(figsize=(10, 6)) #畫圖，大小可自己設置
plt.plot(data['姓名'], data['工資'], color='blue', label='線的名稱', marker='s') #marker折線形狀
plt.legend() #顯示圖例，這裏指顯示‘label='線的名稱'
plt.ylabel('工資（元）')
plt.show() #顯示
效果圖簡單就不展示了
3.餅圖
3.1普通餅圖（顯示比例）
展示各個部門的經濟比例圖：
方法很多，我的方法是先把各部門的總工資先計算出來，再畫圖
畫圖的關鍵就是函數plt.pie()
"""餅圖"""
import pandas as pd #導入pandas庫
import matplotlib.pyplot as plt #導入畫圖的庫
excel_file = './try.xlsx' #導入excel數據
data = pd.read_excel(excel_file) #讀入數據
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #可以顯示中文
plt.figure(figsize=(8, 6)) #畫圖，大小可自己設置
bumenshuju = {'部門': ['A', 'B', 'C'],
'部門工資': [sum(data.loc[data['部門'] == 'A', '工資']),
sum(data.loc[data['部門'] == 'B', '工資']),
sum(data.loc[data['部門'] == 'C', '工資'])]}
dataframe_1 = pd.DataFrame(bumenshuju)
# print(dataframe_1)
labels = dataframe_1['部門工資']
x = dataframe_1['部門']
plt.pie(labels, labels=x, autopct='%1.1f%%')
plt.legend('A''B''C')
plt.title('部門的工資分佈')
plt.axis('equal')
plt.show()
效果圖:
3.2可顯示具體數值的餅圖
這個難度稍微大一點
代碼展示：
"""高級餅圖"""
import pandas as pd #導入pandas庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
excel_file = './try.xlsx' #導入excel數據
data = pd.read_excel(excel_file) #讀入數據
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #可以顯示中文
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), subplot_kw=dict(aspect="equal")) #畫布的基本設置
bumenshuju = {'A部門': sum(data.loc[data['部門'] == 'A', '工資']), #構建各部門的工資字典，然後轉成dataframe表格類型
'B部門': sum(data.loc[data['部門'] == 'B', '工資']),
'C部門': sum(data.loc[data['部門'] == 'C', '工資'])}
data_1 = [bumenshuju[i] for i in bumenshuju.keys()] #即工資總數
index = [i for i in bumenshuju.keys()] #部門
def func(pct, allvals): #返回餅圖裏顯示的一串字符
absolute = int(pct/100.*np.sum(allvals))
return "{:.1f}%\n({:d} 元)".format(pct, absolute)
wedges, texts, autotexts = ax.pie(data_1, autopct=lambda pct: func(pct, data_1),
textprops=dict(color="w")) #設置餅圖的東西
ax.legend(wedges, index, #圖例的設置，可以自己設置
title="部門",
loc="center left",
bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1))
ax.set_title("各個部門工資比例和具體工資總數") #標題
plt.show()
效果圖如下:
4.散點圖
直接上代碼，用的表格是一樣的
"""散點圖"""
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #可以顯示中文
fig = plt.subplots(figsize=(10, 6))
x = np.array(data['姓名'])
y = np.array(data['工資'])
plt.scatter(x, y) #scatter()函數畫散點圖
plt.show()
效果圖：
5.誤差圖
代碼如下：
"""繪製誤差棒圖"""
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #可以顯示中文
error = []
for i in range(len(data['工資'])): #把誤差搞出來，range才能迭代,這裏可以看出誤差是和均值工資的差距
a = data['工資'][i] - np.sum(data['工資'])/len(data['工資'])
error.append(a)
y = data['工資']
x = data['姓名']
y.plot(yerr=error)
plt.show()
效果圖如下：
接下來還有matplotlib畫的各種圖形，會積極更新的，建議收藏