Python数据可视化——如何显示折线图、柱状图、饼状图

很多人都用python来做数据挖掘和分析，那么如何通过python来生成分析后的图标呢？本文将简单介绍如何使用python的matplotlib库来生成折线图、柱状图、饼状图。

matplotlib是Python的一个强大的2D图形绘制库，使用需要安装，通过调用它内部的函数接口，可以清爽的生成直方图、饼状图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。下面是安装命令：

pip install matplotlib

接下来进行代码讲解，首先是引入相应的包：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as mpl               # 引入matplotlib库

设置字体，实得中文可以正常显示

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

定义x、y轴的数据列表

x_axes=[]
y_axes=[]

这次我们将要展示成图的数据准备在了excel里，所以我们需要在代码中读取整个excel文件

年份	数量
2010	325
2011	741
2012	154
2013	521
2014	625
2015	451
2016	258
2017	625
2018	256
2019	352
2020	652

sheet = pd.DataFrame(pd.read_excel('mpl.xlsx'))

我们将x、y轴的数据设为excel的“年份”列和“数量”列

x_axes = sheet['年份']
y_axes = sheet['数量']

接下来我们利用这些数据，先来化一个折线图

mpl.plot(x_axes,y_axes,label='年份数量折线图')

对于这个折线图，我们需要设置它的标题以及横纵坐标的名称

mpl.title('年份数量关系')
mpl.xlabel(u'年份')
mpl.ylabel(u'数量')

然后将图标显示出来

mpl.show()

我们再来画一个柱状图，我们只需要把上面的代码中的

mpl.plot(x_axes,y_axes,label='年份数量折线图')

这一行调用的函数替换一下就可以了

mpl.bar(x_axes,y_axes, label='年份数量条形图')
# 显示图表
mpl.show()

最后我们再来画一个饼状图，饼状图和上面两个图形展示的内容有一点区别，饼状图主要是展示一个比例，所以代码上有一点点区别。

x_num = sheet['数量']
labels = sheet['年份']

# 画一个饼图
mpl.pie(x_num,  # 饼图的数据
        labels=labels,  # 每块的标签
        startangle=None,  # 为None或指定角度，若不为 None，从 x 轴起逆时针旋转
        autopct='%1.2f%%')  # 百分百格式，此为两位小数
mpl.axis("equal")  # 改变x或y轴的极限，使x和y的相等增量具有相同的长度
mpl.title('年份数量关系')  # 饼状图标题
mpl.show()  # 显示图表

到这里利用python的matplotlib库生成折线图、柱状图、饼状图就介绍完毕。