小白学 Python 数据分析（19）：Matplotlib（四）常用图表（下）

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=<deprecated parameter>, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

前面介绍过的参数这里不再多说，说点散点图特有的参数：

s ：表示的是每个点的大小，如果只有一个数值的时候，则所有的点都是一样大的，也可以传入一个列表，这时候每个点的大小都不一样，散点图也就成了气泡图。
c ：表示点的颜色，如果只有一种颜色的时候，则每个点的颜色都会相同，也可以使用列表定义不同的颜色
linewidths ：表示每个散点的线宽
edgecolors ：每个散点外轮廓的颜色

其实散点图的常用参数和之前的折线图柱状图都差不多，还有一些没介绍的高阶参数可以参考官方文档，主要是用来做一些比较骚的操作的，可以用来自定义颜色的渐变。

看个简单的示例，数据还是使用前文的数据：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 处理中文乱码
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = np.array([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017])
y_data = np.array([58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000])

plt.scatter(x_data, y_data, s = 100, c = 'green', marker='o', edgecolor='black', alpha=0.5, label = '产品销量')

plt.legend()

plt.savefig("scatter_demo.png")

结果如下：

气泡图

气泡图和上面的散点图非常类似，只是点的大小不一样，而且是通过参数 s 来进行控制的，多的不说，还是看个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 处理中文乱码
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = np.array([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017])
y_data = np.array([58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000])

# 根据 y 值的不同生成不同的颜色
colors = y_data * 10
# 根据 y 值的不同生成不同的大小
area = y_data / 300

plt.scatter(x_data, y_data, s = area, c = colors, marker='o', edgecolor='black', alpha=0.5, label = '产品销量')

plt.legend()

plt.savefig("scatter_demo1.png")

代码不多解释了，注释已经写得很清楚了，直接来看结果：

堆叠图

堆叠图的作用和折线图非常类似，它采用的是 stackplot() 方法。

语法如下：

plt.stackplot(x, y, labels, colors)

stackplot() 堆叠图的语法比较简单，这里就不多介绍了，看过前面的同学应该一眼就能明白，接下来我们看个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 处理中文乱码
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]
y_data_1 = [78000,80200,93000,101000,64000,70500,87000]

plt.title(label='xxx 公司 xxx 产品销量')

plt.stackplot(x_data, y_data, y_data_1, labels=['产品销量', '用户增长数'])

plt.legend()

plt.savefig("stackplot_demo.png")

结果如下：

雷达图

雷达图各位同学可能在玩游戏的时候经常看到，或者是做一些能力测评的时候，它可以直观的看出来一个事物的优势与不足。

在 plt 中建立雷达图是用 polar() 方法的，这个方法其实是用来建立极坐标系的，而雷达图就是先在极坐标系中将各个点找出来，然后再将他们连线连起来。

语法如下：

plt.polar(theta, r, **kwargs)

theta ：每一个点在极坐标系中的角度
r ：每一个点在极坐标系中的半径

接下来我们来看个示例，这个示例完全出于小编自己幻想，无其他任何意义：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 中文和负号的正常显示
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 使用ggplot的绘图风格
plt.style.use('ggplot')

# 构造数据
values = [3.2, 2.1, 3.5, 2.8, 3]
feature = ['攻击力', '防御力', '恢复力', '法术强度', '生命值']

N = len(values)
# 设置雷达图的角度，用于平分切开一个圆面
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, N, endpoint=False)

# 为了使雷达图一圈封闭起来，需要下面的步骤
values = np.concatenate((values, [values[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

# 绘图
fig = plt.figure()
# 这里一定要设置为极坐标格式
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
# 绘制折线图
ax.plot(angles, values, 'o-', linewidth=2)
# 填充颜色
ax.fill(angles, values, alpha=0.25)
# 添加每个特征的标签
ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, feature)
# 设置雷达图的范围
ax.set_ylim(0, 5)
# 添加标题
plt.title('游戏人物属性')
# 添加网格线
ax.grid(True)
# 显示图形
plt.savefig('polar_demo.png')

结果如下：

饼图

饼图的作用和上面的雷达图有些类似，也是用来表示同一个事物的不同类别的占比情况，它使用的是 plt 中的 pie 这个方法。

语法如下：

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, hold=None, data=None)

饼图的参数还是比较复杂的，我们接下来一个一个看：

x : array-like
explode : array-like, optional, default: None(设置饼图偏离)
labels : list, optional, default: None(标签)
colors : array-like, optional, default: None(颜色设置)
autopct : None (default), string, or function, optional(设置百分比显示)
pctdistance : float, optional, default: 0.6(百分比距圆心的位置)
shadow : bool, optional, default: False(设置阴影)
labeldistance : float, optional, default: 1.1(标签距圆心的距离)
startangle : float, optional, default: None(开始位置的旋转角度，第一个分类是在右45度位置)
radius : float, optional, default: None(设置半径的大小)
counterclock : bool, optional, default: True(是否逆时针)
wedgeprops : dict, optional, default: None(内外边界设置)
textprops : dict, optional, default: None(文本设置)
center : list of float, optional, default: (0, 0)(设置中心位置)
frame : bool, optional, default: False(是否显示饼图背后图框)

来个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 中文和负号的正常显示
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 数据
edu = [0.2515,0.3724,0.3336,0.0368,0.0057]
labels = ['中专','大专','本科','硕士','其他']

# 让本科学历离圆心远一点
explode = [0,0,0.1,0,0]

# 将横、纵坐标轴标准化处理，保证饼图是一个正圆，否则为椭圆
plt.axes(aspect='equal')

# 自定义颜色
colors=['#9999ff','#ff9999','#7777aa','#2442aa','#dd5555'] # 自定义颜色

# 绘制饼图
plt.pie(x=edu,  # 绘图数据
    explode = explode,  # 突出显示大专人群
    labels = labels,  # 添加教育水平标签
    colors = colors,  # 设置饼图的自定义填充色
    autopct = '%.1f%%',  # 设置百分比的格式，这里保留一位小数
    )

# 添加图标题
plt.title('xxx 公司员工教育水平分布')

# 保存图形
plt.savefig('pie_demo.png')

结果如下：

环形图

环形图其实是另一种饼图，使用的还是上面的 pie() 这个方法，这里只需要设置一下参数 wedgeprops 即可。

示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 中文和负号的正常显示
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 数据
edu = [0.2515,0.3724,0.3336,0.0368,0.0057]
labels = ['中专','大专','本科','硕士','其他']

# 让本科学历离圆心远一点
explode = [0,0,0.1,0,0]

# 将横、纵坐标轴标准化处理，保证饼图是一个正圆，否则为椭圆
plt.axes(aspect='equal')

# 自定义颜色
colors=['#9999ff','#ff9999','#7777aa','#2442aa','#dd5555'] # 自定义颜色

# 绘制饼图
plt.pie(x=edu,  # 绘图数据
    explode = explode,  # 突出显示大专人群
    labels = labels,  # 添加教育水平标签
    colors = colors,  # 设置饼图的自定义填充色
    autopct = '%.1f%%',  # 设置百分比的格式，这里保留一位小数
    wedgeprops = {'width': 0.3, 'edgecolor':'green'}
    )

# 添加图标题
plt.title('xxx 公司员工教育水平分布')

# 保存图形
plt.savefig('pie_demo1.png')

这个示例仅仅在前面示例的基础上增加了一个参数 wedgeprops 的设置，我们看下结果：

热力图

热力图用到的方法是 imshow() ，他的语法如下：

plt.imshow(x, cmap)

首先这里要注意， x 是数据，但是一定要是矩阵形式的。

示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(x, cmap=plt.cm.hot)

# 显示右边颜色条
plt.colorbar()

plt.savefig('imshow_demo.png')

结果如下：