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学Python matplotlib(树地图)_光环大数据python培训

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学Python matplotlib(树地图)_光环大数据python培训
用可视化的方法来表达离散变量的数值情况，不仅仅可以使用条形图、饼图、
热力图，我们还可以借助于树地图来完成。

树地图的思想就是通过方块的面积来
表示，面积越大，其代表的值就越大，反之亦然。

今天要跟大家分享的就是如何
通过Ptyhon这个工具，完成树地图的绘制。

函数语法及参数
在Python中，可以借助于squarify包来绘制，即squarify.plot函数。

首
先，我们来看一下这个函数的语法及参数含义：
squarify.plot(sizes, norm_x=100, norm_y=100, color=None, label=None, value=None, alpha, **kwargs)
sizes：指定离散变量各水平对应的数值，即反映树地图子块的面积大
小；
norm_x：默认将x轴的范围限定在0-100之内；
norm_y：默认将y轴的范围限定在0-100之内；
color:自定义设置树地图子块的填充色；
label：为每个子块指定标签；
value：为每个子块添加数值大小的标签；
alpha：设置填充色的透明度；
**kwargs：关键字参数，与条形图的关键字参数类似，如设置边框色、
边框粗细等；
介绍完了绘图所需要的函数，先来抛一个树地图的效果图，该图反映的是
2017年8月中央财政收入的主要来源情况：
树地图的绘制
图中的数据来自《中华人民共和国财政部》官网，具体可以从2017年8月
财政收支情况
（/zhengfuxinxi/tongjishuju/201709/t20170911_269
5830.html）查看。

# 导入第三方包import matplotlib.pyplot as pltimport squarify#中文
及负号处理办法plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft
YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 创建数据name = ['国
内增值税','国内消费税','企业所得税','个人所得税', '进口增值税、
消费税','出口退税','城市维护建设税', '车辆购置税','印花税','资
源税','土地和房税','车船税烟叶税等']income = [3908,856,801,868,1361,1042,320,291,175,111,414,63] # 绘图
colors = ['steelblue','#9999ff','red','indianred', 'green','yellow','orange'] plot = squarify.plot(sizes = income,
# 指定绘图数据label = name, # 指定标签
color = colors, # 指定自定义颜色 alpha = 0.6, # 指
定透明度value = income, # 添加数值标签edgecolor = 'white', # 设置边界框为白色 linewidth =3 # 设置边框宽度为 3 ) # 设置标签大小plt.rc('font', size=8)# 设置标题大小plot.set_title('2017年8月中央财政收支情况',fontdict = {'fontsize':15})# 去除坐标轴plt.axis('off')# 去除上边框和右边框刻度plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')# 显示图形plt.show()
通过上面的这些绘图语句和美化语句，就可以得到一个形象不错的树地图了。

是不是很简单呢，如果你的工作中需要绘制离散变量的可视化，也可以考虑考虑这张图呢~简单明了形象佳！
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Python数据可视化库Matplotlib的使用

Python数据可视化库Matplotlib的使用

Python数据可视化库Matplotlib的使用随着数据的不断增加和呈现方式的多样化，数据可视化变得越来越重要。

当我们处理大量数据时，可视化图表是一个非常好的选择，它们可以帮助我们更好地理解和分析数据。

Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它可以用来创建各种图表，比如线图、散点图、柱状图等。

本文将介绍Matplotlib的基本知识，包括安装、常用函数和创建不同类型的图表等。

一、Matplotlib的安装Matplotlib需要安装在Python环境中才能使用。

安装Matplotlib的方法有很多，最简单的方法是使用pip命令。

在命令行中输入以下命令：pip install matplotlib当然，Matplotlib也可以通过Anaconda等Python发行版来安装。

二、Matplotlib的基本知识Matplotlib提供了丰富的接口来创建图表，支持各种类型的图表。

在使用Matplotlib之前，我们需要了解Matplotlib的核心对象：Figure、Axes和Axis。

Figure是最上层的容器，代表整个图形窗口。

在Matplotlib中，我们可以在Figure上添加一个或多个Axes来绘制图表。

Axes是绘图区域，它是Figure的一个子类。

在Axes内可以添加坐标轴（Axis）、文字（Text）、网格（Grid）和数据（Data）等。

Axis是数据的基本轴。

在Matplotlib中，我们可以创建一个或多个Axis对象，以及为每个Axis对象设置其属性和样式。

三、Matplotlib的基本用法1.绘制曲线图在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数来绘制曲线图。

plot()函数的参数包括x轴和y轴的数据，以及设置曲线的样式和颜色等。

例如，我们可以使用以下代码来绘制一个简单的曲线图：import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()在这个例子中，我们使用numpy库中的linspace()函数生成一个区间内的等差数列，并使用numpy库中的sin()函数生成对应的sin曲线。

Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（小结）

Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（小结）

Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（⼩结）⽆论你⼯作在什么项⽬上，IPython都是值得推荐的。

利⽤ipython --pylab，可以进⼊PyLab模式，已经导⼊了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使⽤相关库的功能。

本⽂作为学习过程中对matplotlib⼀些常⽤知识点的整理，⽅便查找。

这样IPython配置为使⽤你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。

对于⼤部分⽤户⽽⾔，默认的后端就已经够⽤了。

Pylab模式还会向IPython引⼊⼀⼤堆模块和函数以提供⼀种更接近MATLAB的界⾯。

import matplotlib.pyplot as pltlabels='frogs','hogs','dogs','logs'sizes=15,20,45,10colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'explode=0,0.1,0,0plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)plt.axis('equal')plt.show()matplotlib图标正常显⽰中⽂为了在图表中能够显⽰中⽂和负号等，需要下⾯⼀段设置：import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sas-serig']=['SimHei'] #⽤来正常显⽰中⽂标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #⽤来正常显⽰负号matplotlib inline和pylab inline可以使⽤ipython --pylab打开ipython命名窗⼝。

Python培训ppt课件

Python培训ppt课件


Python的语法
02
Python采用缩进来表示代码块，无需使用大括号。语句以冒号
结尾，语句块中的语句按顺序执行。
Python的数据类型
03
Py表、元组、字典和集合等复合数据类型。
Python的控制流和函数
1 2 3
总结词
Python的控制流和函数
Python由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，设计初衷是 为了创造一种易于阅读、简洁明了的编程语言。
Python的特点
Python是一种解释型、面向对象、动态类型语言，具有简单易学 、代码可读性强、丰富的标准库和强大的第三方库等特点。
Python的语法和数据类型
总结词
01
Python的语法和数据类型
02
Python与Java的交互
通过Jython或GraalVM，Python可以调用Java类和方法 ，实现与Java的互操作。
03
Python与JavaScript的交互
通过PyV8或Pyppeteer等库，Python可以调用JavaScript 代码和操作浏览器环境。
Python的扩展库和框架
自然语言处理
Python在自然语言处理领域也有广泛应用，如文本分类 、情感分析、信息抽取等任务，可以使用NLTK、Spacy等 库进行实现。
06
Python总结
Python的学习方法和建议
实践为主
通过实际项目和练习来学习Python，避免 只看书或听课。
持续学习
Python语言和技术不断发展，保持学习的 持续性，跟进最新动态。
Python面向对象编程
Python是一种面向对象的编程语言，通过类和对象的概念来 组织代码。
matplotlib基本用法

matplotlib基本用法

一、matplotlib的简介matplotlib是一个Python绘图库，它能够生成2D图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图等，并且能够以高质量输出文件的形式保存这些图形。

matplotlib可以与NumPy一起使用，能够方便地对数据进行可视化。

二、matplotlib的安装要使用matplotlib，首先需要安装它。

可以通过pip命令来进行安装：```pip install matplotlib```安装完成后，在Python脚本中引入matplotlib库：```import matplotlib.pyplot as plt```三、matplotlib的基本用法1. 创建图形与坐标系要在matplotlib中绘制图形，首先需要创建一个图形对象和坐标系对象。

图形对象可以通过`plt.figure()`来创建，坐标系对象可以通过`plt.subplot()`来创建。

```pythonfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)```2. 绘制直线图要绘制直线图，可以使用`plt.plot()`方法。

这个方法可以传入x轴和y 轴上的数据点，并且可以指定线条的颜色、形状、宽度等参数。

```pythonx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 3, 5, 7, 11]plt.plot(x, y, color='r', linestyle='--', linewidth=2)```3. 绘制散点图要绘制散点图，可以使用`plt.scatter()`方法。

这个方法也可以传入x 轴和y轴上的数据点，并且可以指定点的大小、颜色等参数。

```pythonx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 3, 5, 7, 11]plt.scatter(x, y, s=50, c='b', marker='o')```4. 绘制柱状图要绘制柱状图，可以使用`plt.bar()`方法。