4.Matplotlib：基础绘图

一 直方图

1.如何构建直方图

将值的范围分段，将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。

2.直方图的适用场景

一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

直方图可以用于识别数据的分布模式和异常值，以及观察数据变化趋势和分布差异等。对于连续数据，直方图通常比较常用和直观。

对于离散数据，直方图并不是最佳的统计图形选择。需要使用其他形式的图表，如条形图、饼图、散点图等。

3.使用 plt.hist() 函数构建直方图

4.案例

每日利润额的数值分布。

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二 折线图

1.折线图的适用场景

通常用于可视化连续变量的趋势，例如时间序列数据或某种变量随着另一个变量的变化而变化的情况。折线图通常对比较趋势和变化方面有较强的可视化效果，并且可以通过添加网格线和标签来使图表更易读。

折线图可以显示多个数据系列。每个系列都可以显示为一个单独的颜色或模式。所以折线图成为比较多个因素的趋势和模式的有用工具。

折线图通常使用一个坐标系来描述数据。通常，x轴表示时间或其他连续量，而y轴表示所观察到的变量的值。

折线图可以用于显示公司股票价格随时间的变化。在这种情况下，x轴表示时间轴，而y轴表示股票的价格。这个图表是连续的，每个点都表示股票在某个特定时间点的价格。

2.使用 plt.plot() 函数

3.案例

绘制企业每周的销售额折线图。

补充：

plt.plot(v1, v2)：

v1作为x轴的数据，v2作为y轴的数据。 

plt.xticks(fontproperties='Times New Roman', rotation=45, size=15)：

fontproperties='Times New Roman'：设置标签字体为Times New Roman。

rotation=45：将标签旋转45度，避免长标签重叠。

size=15：设置标签字号为15磅。

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三 条形图 

1.条形图的适用场景

通常用于可视化离散或分类数据，其中每个矩形代表一类或一项，并且该类别或项的长度与其相关联的数据值相对应。

在条形图中，X轴表示相应数据分类或项目，而Y轴表示数据量。水平条形图通常用于比较不同类别的数据大小

条形图是比较不同数据组之间的关系的有用工具。

条形图可以用于显示年度营业额的增长率。水平条形图中每个条形的宽度表示相应的年份，垂直条形图中每个条形的高度表示相应的增长率。使用不同颜色的条形来表示不同产品类型的销售额年度变化。

2.使用 plt.bar() 函数

3.案例

企业的产品销售往往会呈现区域性差异，绘制区域利润额的条形图。

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四 饼图

1.饼图的适用场景

常用于表达相对比例，可以非常清晰地显示不同类别的项目在整体中的比例关系，特别是在用百分比展示数据时。

某企业在不同地区销售所涉及的比例关系。

2.使用 plt.pie() 函数

3.案例

为了研究该企业不同类型商品的销售额是否存在一定的差异，绘制了不同类型商品的饼图。

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五 散点图

1.散点图的适用场景

是一种二维坐标图，用于表示两个变量之间的关系或相关性。它通常由两个数值变量（X和Y）组成。在散点图中，每个点的位置取决于相应的X和Y变量的值。

通常用于寻找变量之间的模式和关系，例如正相关、负相关或无关。发现数据集中是否存在异常样本或离群点，还可以展示可能存在的非线性关系等信息。检查数据中的模式和趋势，帮助我们揭示数据集中隐藏的信息，以及连续变量之间的关系。

可视化房屋面积和其价格之间的关系。X轴表示房屋的面积，Y轴表示房屋的价格。每个点代表一个房屋。我们可以通过散点图来检查面积和价格之间是否存在线性关系，以及是否存在异常房屋等离群值。

2.使用 plt.scatter() 函数

3.案例

 

补充：plt.grid(True) 

plt.grid(True) 是 Matplotlib 中用于控制网格线显示的函数，True 参数表示在图表背景中添加水平和垂直的网格线。

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六 箱形图 

1.箱型图的适用场景

用于展示数据分布情况，通常用于比较多组数据之间的差异。

箱形图可以比较数据集之间的中位数、分位差以及异常值情况，揭示数据的整体分布特征。

箱形图可以显示对称性、分布形状和偏离情况。

使用箱形图比较两个产品的销售情况。箱子的顶部和底部代表数据的上限值和下限值，箱子的中线表示数据的中位数，箱子的长度代表数据的四分位距离，而箱外的小圆点则表示异常值。

箱形图由5个数值点组成：上边缘、上四分位数、中位数、下四分位数和下边缘。它们描绘了数据分布的整体情况，使用箱子来表示数据的四分位距，即下四分位数和上四分位数之间的距离。箱形图的异常值通常被表示为离群点。

2.使用 plt.boxplot() 函数 

3.案例

为了客观地评价每个区域的业绩情况，绘制每个区域在2022年销售业绩情况的箱形图进行分析。

补充：

plt.boxplot([box1, box2, box3, box4, box5, box6], vert=False, showmeans=False,
showbox=True)：

[box1, box2,...]: 输入6个数据列表（每个列表代表一个箱线图的数据分布）。

vert=False: 将箱线图水平放置（默认垂直）。

showmeans=False: 不显示均值标记。

showbox=True: 显示箱体（默认显示）。

plt.yticks([1, 2, 3, 4, 5, 6], ['东北', '中南', '华东', '华北', '西北', '西南'])：

自定义y轴刻度标签。

[1,2,3,4,5,6]: 刻度位置（对应箱线图的y轴位置）。

['东北',...]: 将6个位置分别标记为中国六大地理区域。