【數據分析】matplotlib繪製條形圖，散點圖，直方圖及總結 No.2

一、matplotlib的散點圖、直方圖、條形圖

1、散點圖

from matplotlib import pyplot as plt
plt.scatter(x,y)

用途：

不同條件之間的內在關聯關係

觀察數據的離散聚合程度

2、條形圖

from matplotlib import pyplot as plt
# 豎

plt.bar(x,y)

# 橫

plt.barh(x,y)

 

用途：

數量統計

頻率統計

3、直方圖

y = [random.uniform(10, 40) for i in range(0, 12)]
x = int((max(y)-min(y))//5)
print(x)
plt.hist(y,x)
plt.show()

用途：

用戶的年齡分佈

用戶點擊網頁次數分佈狀態

用戶活躍時間分佈狀態

二、matpotlib常見問題總結

1. 選擇哪種圖形呈現數據
2. 折線圖：matplotlib.plot(x,y)
3. 條形圖：matplotlib.bar(x,y)
4. 散點圖：matplotlib.scatter(x,y)
5. 直方圖：matplotlib.hist(data,bins,normed)
6. 刻度：xticks和yticks設置
7. 標籤和網格：label和title，grid設置
8. 圖片大小：figure
9. 保存、展示圖片:save，show

三、matplotlib使用流程

（1）明確問題

（2）選擇圖形呈現方式

（3）準備數據

（4）繪圖和優化

更多圖例：https://matplotlib.org/gallery

案例：https://www.echartsjs.com/examples/zh/index.html

四、更多繪圖工具

1、plotly：可視化工具中的github，相比於matplotlib更加簡單，圖形更加漂亮，同時兼容matplotlib和pandas。

文檔地址：https://plotly.com/python/

2、seaborn，數據可視化工具

文檔地址：http://seaborn.pydata.org/