. 可视化数据分析图表—常用图表的绘制3—散点图，面积图，热力图

Posted 2022-12-16 七巷少年^ω^

第五章. 可视化数据分析图

5.3 常用图表的绘制3—散点图，面积图，热力图

本节主要介绍常用图表的绘制，主要包括散点图，面积图，热力图。

1.散点图（matplotlib.pyplot.scatter）

·散点图主要用来查看数据的分布情况或相关性，一般用在线性回归分析中，查看数据点在坐标系上分布情况
·散点图与折线图的区别：散点图的各点之间不会按照前后关系以线条联系起来

1).语法：

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

参数说明:
x，y：数据位置（x，y轴数据）。
s：标记大小，都一样大就填写一个数，想不同点大小不同，就写成一个向量 例s=[100,5]。
c：标记颜色，默认为blue。
marker：标记样式。
alpha：透明度。
linewidths： 线宽 默认是’face’。
edgecolors： 轮廓颜色（边框颜色）。

2).示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_excel('F:\\\\Note\\\\清单.xlsx', sheet_name='Sheet4')
print(df)

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='white')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号不显示的问题


plt.scatter(df['姓名'], df['语文'], color='r')

# 设置网格线
plt.grid(color='0.5', linestyle='--', linewidth=1)

# 设置x，y轴坐标
plt.xlabel('姓名')
plt.ylabel('分数')

# 设置坐标轴刻度
# plt.xticks(range(0, 150, 25))
plt.yticks(range(0, 150, 10))

# 设置文本标签
for x, y in zip(df['语文'], range(0, 150, 25)):
    plt.text(x, y, '%.2f' % y, ha='center', va='center', fontsize=8, color='darkorange')

# 设置标题和图例
plt.title('语文成绩')

# 设置图标图例
plt.legend(df['语文'], title='成绩',loc='upper right')  # 手动添加图例时，有时文本会显示不全，在文本后面加一个逗号(,)可解决，例如('图书采购价目',)

# 调整图表与画布边缘间距
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.15, right=0.9, top=0.9)

# 坐标轴的刻度线向内显示还是向外显示
plt.tick_params(left=True, bottom=True, right=False, top=False)

# 显示图像
plt.show()

清单.xlsx表格中的数据

结果展示:

2.面积图（matplotlib.pyplot.stackplot）

面积图用于体现数量随着时间变化的程度，也可用于引起人们对总体趋势的注意。

1).语法：

matplotlib.pyplot.stackplot(x,,*args,data=None,**kwags)

参数说明:
x：数据集，最终的直方图将对数据集进行统计
*args：当传入的参数个数未知时，使用 *args，指y轴数据中可以传入多少个y轴
data：如果给定一个数据参数，所有位置和关键字参数将会被替换掉
**kwags：关键字参数，例如color,alpha

2).示例：

清单.xlsx表格中的数据

• 示例1：标准面积图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_excel('F:\\\\Note\\\\清单.xlsx', sheet_name='Sheet2')
print(df)

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='white')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号不显示的问题

#标准面积图
plt.stackplot(df['姓名'], df['语文'], color='c')

# # 设置网格线
# plt.grid(color='0.5', linestyle='--', linewidth=1)

# 设置x，y轴坐标
plt.xlabel('姓名')
plt.ylabel('分数')

# 设置坐标轴刻度
# plt.xticks(range(0, 150, 25))
# plt.yticks(range(0, 150, 10))

# 设置文本标签
for x, y in zip(df['语文'], range(0, 150, 25)):
    plt.text(x, y, '%.2f' % y, ha='center', va='center', fontsize=8, color='darkorange')

# 设置标题和图例
plt.title('语文成绩')

# 设置图标图例
plt.legend(df['语文'], title='成绩',loc='upper right')  # 手动添加图例时，有时文本会显示不全，在文本后面加一个逗号(,)可解决，例如('图书采购价目',)

# 调整图表与画布边缘间距
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.15, right=0.9, top=0.9)

# 坐标轴的刻度线向内显示还是向外显示
plt.tick_params(left=True, bottom=True, right=False, top=False)

# 显示图像
plt.show()

结果展示:

• 示例2：堆叠面积图

  • 注意： 颜色是colors，不是color，若是color，堆叠面积图的颜色会是相同的
    

代码:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_excel('F:\\\\Note\\\\清单.xlsx', sheet_name='Sheet2')
print(df)

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='white')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号不显示的问题

# 堆叠面积图
plt.stackplot(df['姓名'], df['语文'], df['数学'], df['英语'], colors=['c', 'skyblue', 'orange'])

# # 设置网格线
# plt.grid(color='0.5', linestyle='--', linewidth=1)

# 设置x，y轴坐标
plt.xlabel('姓名')
plt.ylabel('分数')

# 设置坐标轴刻度
# plt.xticks(range(0, 150, 25))
# plt.yticks(range(0, 150, 10))

# 设置标题和图例
plt.title('成绩')

# 设置图标图例
plt.legend([['语文'],['数学'],['英语']], title='成绩', loc='upper right')  # 手动添加图例时，有时文本会显示不全，在文本后面加一个逗号(,)可解决，例如('图书采购价目',)

# 调整图表与画布边缘间距
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.15, right=0.9, top=0.9)

# 坐标轴的刻度线向内显示还是向外显示
plt.tick_params(left=True, bottom=True, right=False, top=False)

# 显示图像
plt.show()

结果展示:

3.热力图

热力图是通过密度函数进行可视化，用与表示地图中点的密度热图，利用热力图可以看数据表里的多个特征中的两两内容的相似度

1).示例1：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_excel('F:\\\\Note\\\\清单.xlsx', sheet_name='Sheet2')
print(df)

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6, 4), facecolor='white')

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号不显示的问题

# 热力图
y = df['姓名']
x = df.loc[:, '语文':'物理'].values
plt.imshow(x)  # 负责对图像进行处理，并显示其格式，但是不能显示

# # 设置网格线
# plt.grid(color='0.5', linestyle='--', linewidth=1)

# 设置x，y轴坐标
plt.xlabel('学科')
plt.ylabel('姓名')

# 设置坐标轴刻度
plt.xticks(range(0, 6, 1), ['语文', '数学', '英语', '生物', '化学', '物理'])
plt.yticks(range(0, 6, 1), y)

# 设置标题和图例
plt.title('学生成绩统计热力图')

# 显示颜色条
plt.colorbar()

# 调整图表与画布边缘间距
plt.subplots_adjust(left=0.15, bottom=0.15, right=0.9, top=0.9)

# 坐标轴的刻度线向内显示还是向外显示
plt.tick_params(left=True, bottom=True, right=False, top=False)

# 显示图像
plt.show()

结果展示:

注意:代码中所涉及到的函数和参数,在图表的常用设置1 和 图表的常用设置2 有所介绍