Matplotlib：初学者绕不开的库，详解50种常用可视化图表！
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Matplotlib：初学者绕不开的库，详解50种常用可视化图表！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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最近几年，Python 可视化库层出不穷，有些库在特定领域大放异彩，但 Matplotlib 仍然是很多初学者首次接触、基础能力最全的可视化库，也是很多初学者绕不开的可视化库。
今天我整理了50个 Matplotlib 常用图表，这些在数据分析和可见化中非常重要。欢迎收藏学习，喜欢点赞支持。
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配置
在绘制这 50 种可视化图之前，需要配置依赖项以及通用设置，才能有独立的美图会修改通用设置。上对应的可视化代码嵌入到我们自己的项目中。
如下所示熊猫与num主要用于读取和处理，matplotlib与seaborn主要用于可视化。力的图，而使用matplotlib 能制作出特色的图。
# !pip install brewer2mpl
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings; warnings.filterwarnings(action='once')
large = 22; med = 16; small = 12
params = {'axes.titlesize': large,
'legend.fontsize': med,
'figure.figsize': (16, 10),
'axes.labelsize': med,
'axes.titlesize': med,
'xtick.labelsize': med,
'ytick.labelsize': med,
'figure.titlesize': large}
plt.rcParams.update(params)
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
sns.set_style("white")
%matplotlib inline
# Version
print(mpl.__version__) #> 3.0.0
print(sns.__version__) #> 0.9.0
1.关联
散点图
带效果的图带散点图线条清晰的
最佳线条的
点图
细化图
边直方图
箱形图
相关图
矩阵图
2.偏差
发散型条形图
发散型文本
发散型包点图
带标记的发散型棒棒糖图面积图
3.排序
有序条形图
棒棒糖图
包点图
坡度图哑铃图
4.分布
连续变量的直方图
类型变量的直方图
密度图
直方密度线图
Joy Plot
分布式包点图
包点+箱形图
Dot + Box Plot
小提琴图
人口金字塔分类图
5.组成
华夫饼图
饼图
树形图条形图
6.变化
时间序列图
带波峰波谷标记的时序图
自相关和部分自相关图
交叉相关图
时间序列分解图
多个时间序列
使用辅助Y轴来绘制不同范围的图形
带有误差带的时间序列
堆积面积图
未堆积的面积图
日历热力图季节图
7.分组
树状图
簇状图
安德鲁斯曲线平行坐标
# !pip install brewer2mpl
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings; warnings.filterwarnings(action='once')
large = 22; med = 16; small = 12
params = {'axes.titlesize': large,
'legend.fontsize': med,
'figure.figsize': (16, 10),
'axes.labelsize': med,
'axes.titlesize': med,
'xtick.labelsize': med,
'ytick.labelsize': med,
'figure.titlesize': large}
plt.rcParams.update(params)
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
sns.set_style("white")
%matplotlib inline
# Version
print(mpl.__version__) #> 3.0.0
print(sns.__version__) #> 0.9.0
1. 散点图
Scatteplot是用于研究两个变量之间关系的经典和基本图。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在Matplotlib，你可以方便地使用。
# Import dataset
midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")
# Prepare Data
# Create as many colors as there are unique midwest['category']
categories = np.unique(midwest['category'])
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))]
# Draw Plot for Each Category
plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')
for i, category in enumerate(categories):
plt.scatter('area', 'poptotal',
data=midwest.loc[midwest.category==category, :],
s=20, c=colors[i], label=str(category))
# Decorations
plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000),
xlabel='Area', ylabel='Population')
plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Scatterplot of Midwest Area vs Population", fontsize=22)
plt.legend(fontsize=12) plt.show()
2. 带边界的气泡图
有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。在此示例中，您将从应该被环绕的数据帧中获取记录，并将其传递给下面的代码中描述的记录。encircle()
from matplotlib import patches
from scipy.spatial import ConvexHull
import warnings; warnings.simplefilter('ignore')
sns.set_style("white")
# Step 1: Prepare Data
midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")
# As many colors as there are unique midwest['category']
categories = np.unique(midwest['category'])
colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories))]
# Step 2: Draw Scatterplot with unique color for each category
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')
for i, category in enumerate(categories):
plt.scatter('area', 'poptotal', data=midwest.loc[midwest.category==category, :], s='dot_size', c=colors[i], label=str(category), edgecolors='black', linewidths=.5)
# Step 3: Encircling
# https://stackoverflow.com/questions/44575681/how-do-i-encircle-different-data-sets-in-scatter-plot
def encircle(x,y, ax=None, **kw):
if not ax: ax=plt.gca()
p = np.c_[x,y]
hull = ConvexHull(p)
poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:], **kw)
ax.add_patch(poly)
# Select data to be encircled
midwest_encircle_data = midwest.loc[midwest.state=='IN', :]
# Draw polygon surrounding vertices
encircle(midwest_encircle_data.area, midwest_encircle_data.poptotal, ec="k", fc="gold", alpha=0.1)
encircle(midwest_encircle_data.area, midwest_encircle_data.poptotal, ec="firebrick", fc="none", linewidth=1.5)
# Step 4: Decorations
plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000),
xlabel='Area', ylabel='Population')
plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12)
plt.title("Bubble Plot with Encircling", fontsize=22)
plt.legend(fontsize=12)
plt.show()
3. 带线性回归最佳拟合线的散点图
如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最合适的线就是要走的路。下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从下面的调用中删除该参数。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :]
# Plot
sns.set_style("white")
gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy", hue="cyl", data=df_select,
height=7, aspect=1.6, robust=True, palette='tab10',
scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black'))
# Decorations
gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50))
plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20)
每个回归线都在自己的列中
或者，您可以在其自己的列中显示每个组的最佳拟合线。你可以通过在里面设置参数来实现这一点。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]), :]
# Each line in its own column
sns.set_style("white")
gridobj = sns.lmplot(x="displ", y="hwy",
data=df_select,
height=7,
robust=True,
palette='Set1',
col="cyl",
scatter_kws=dict(s=60, linewidths=.7, edgecolors='black'))
# Decorations
gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50))
plt.show()
4. 抖动图
通常，多个数据点具有完全相同的X和Y值。结果，多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况，请稍微抖动点，以便您可以直观地看到它们。这很方便使用
# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
# Draw Stripplot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
sns.stripplot(df.cty, df.hwy, jitter=0.25, size=8, ax=ax, linewidth=.5)
# Decorations
plt.title('Use jittered plots to avoid overlapping of points', fontsize=22)
plt.show()
5. 计数图
避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。因此，点的大小越大，周围的点的集中度就越大。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
df_counts = df.groupby(['hwy', 'cty']).size().reset_index(name='counts')
# Draw Stripplot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10), dpi= 80)
sns.stripplot(df_counts.cty, df_counts.hwy, size=df_counts.counts*2, ax=ax)
# Decorations
plt.title('Counts Plot - Size of circle is bigger as more points overlap', fontsize=22)
plt.show()
6. 边缘直方图
边缘直方图具有沿X和Y轴变量的直方图。这用于可视化X和Y之间的关系以及单独的X和Y的单变量分布。该图如果经常用于探索性数据分析（EDA）。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
# Create Fig and gridspec
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)
# Define the axes
ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])
ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])
ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])
# Scatterplot on main ax
ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*4, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="tab10", edgecolors='gray', linewidths=.5)
# histogram on the right
ax_bottom.hist(df.displ, 40, histtype='stepfilled', orientation='vertical', color='deeppink')
ax_bottom.invert_yaxis()
# histogram in the bottom
ax_right.hist(df.hwy, 40, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='deeppink')
# Decorations
ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy')
ax_main.title.set_fontsize(20)
for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):
item.set_fontsize(14)
xlabels = ax_main.get_xticks().tolist()
ax_main.set_xticklabels(xlabels)
plt.show()
7.边缘箱形图
边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位X和Y的中位数，第25和第75百分位数。
# Import Data
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv")
# Create Fig and gridspec
fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80)
grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)
# Define the axes
ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1])
ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[])
ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])
# Scatterplot on main ax
ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*5, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="Set1", edgecolors='black', linewidths=.5)
# Add a graph in each part
sns.boxplot(df.hwy, ax=ax_right, orient="v")
sns.boxplot(df.displ, ax=ax_bottom, orient="h")
# Decorations ------------------
# Remove x axis name for the boxplot
ax_bottom.set(xlabel='')
ax_right.set(ylabel='')
# Main Title, Xlabel and YLabel
ax_main.set(title='Scatterplot with Histograms displ vs hwy', xlabel='displ', ylabel='hwy')
# Set font size of different components
ax_main.title.set_fontsize(20)
for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):
item.set_fontsize(14)
plt.show()
8. 相关图
Correlogram用于直观地查看给定数据帧（或2D数组）中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
# Import Dataset
df = pd.read_csv("https://github.com/selva86/datasets/raw/master/mtcars.csv")
# Plot
plt.figure(figsize=(12,10), dpi= 80)
sns.heatmap(df.corr(), xticklabels=df.corr().columns, yticklabels=df.corr().columns, cmap='RdYlGn', center=0<以上是关于Matplotlib：初学者绕不开的库，详解50种常用可视化图表！的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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Bert不完全手册4. 绕不开的MASK？XLNET & ELECTRA