【Python】使用Matplotlib繪制折線圖、散點圖、餅形圖、柱形圖和箱線圖

python數(shù)據(jù)可視化課程，實驗二

Matplotlib 中文API：API 概覽 | Matplotlib

一、實驗任務的數(shù)據(jù)背景

提供的源數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)文件employee.csv）共擁有4個特征，分別為就業(yè)人員、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員、第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員。根據(jù)3個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的數(shù)量繪制散點圖和折線圖。根據(jù)各個特征隨著時間推移發(fā)生的變化情況，可以分析出未來3個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的變化趨勢。繪制3個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)據(jù)的餅圖、柱形圖和箱線圖。通過柱形圖可以對比分析各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)量，通過餅圖可以發(fā)現(xiàn)各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的變化，繪制每個特征的箱線圖則可以發(fā)現(xiàn)不同特征增長或減少的速率變化。

二、實驗任務和要求

1）使用pandas庫讀取3個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)據(jù)。

2）繪制2000—2019年各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員散點圖。

3）繪制2000-—2019年各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員折線圖。

4）繪制2019年各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員餅圖。

5）繪制2019年各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員柱形圖。

6）繪制2000—2019年各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員年末總?cè)藬?shù)箱線圖。

三、繪圖結(jié)果與程序代碼

1、employee.csv文件

2、繪圖結(jié)果

• 散點圖

• 折線圖

• 餅圖

• 柱形圖

• 箱線圖

3、代碼

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 何壯壯 20302211009

# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('employee.csv', encoding='utf-8')

# 繪制2000-2019個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員散點圖
# 解決標簽中文亂碼
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 調(diào)整畫布尺寸
plt.figure(figsize=(12, 5))
# 第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員(萬人)
plt.scatter(data[data.columns[0]], data[data.columns[2]], color='red', label='第一產(chǎn)業(yè)')
# 第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員(萬人)
plt.scatter(data[data.columns[0]], data[data.columns[3]], color='blue', label='第二產(chǎn)業(yè)')
# # 第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員(萬人)
plt.scatter(data[data.columns[0]], data[data.columns[4]], color='black', label='第三產(chǎn)業(yè)')
# 設置x軸標簽
plt.xlabel('年份')
# 設置y軸標簽
plt.ylabel('就業(yè)人數(shù)（百萬）')
# 顯示圖例
plt.legend()
plt.title('2000-2019個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員散點圖')
# 顯示散點圖
plt.show()


# 繪制2000-2019個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員折線圖
# 調(diào)整畫布尺寸
plt.figure(figsize=(12, 5))
# 第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員(萬人)
plt.plot(data[data.columns[0]], data[data.columns[2]], color='r', label='第一產(chǎn)業(yè)')
# 第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員(萬人)
plt.plot(data[data.columns[0]], data[data.columns[3]], color='b', label='第二產(chǎn)業(yè)')
# 第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員(萬人)
plt.plot(data[data.columns[0]], data[data.columns[4]], color='k', label='第三產(chǎn)業(yè)')
# 設置x軸標簽
plt.xlabel('年份')
# 設置y軸標簽
plt.ylabel('就業(yè)人數(shù)（百萬）')
# 顯示圖例
plt.legend()
# 顯示標題
plt.title('2000-2019個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員折線圖')
# 顯示折線圖
plt.show()


# 繪制2019年個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員餅圖
# [-1][2:] 表示最后一行數(shù)據(jù)（即2019年）的第一、二、三產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)
plt.pie(data.values[-1][2:], labels=['第一產(chǎn)業(yè)', '第二產(chǎn)業(yè)', '第三產(chǎn)業(yè)'], autopct="%1.1f%%", startangle=90)
# 顯示標題
plt.title('2019年各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員餅圖')
# 顯示餅圖
plt.show()


# 繪制2019年個產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員柱形圖
# 調(diào)整畫布尺寸
plt.figure(figsize=(12, 5))
# [-1][2:] 表示最后一行數(shù)據(jù)（即2019年）的第一、二、三產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)
plt.bar(data.columns[2:], data.values[-1][2:])
# 在柱子頂部顯示數(shù)值
for a, b in zip(data.columns[2:], data.values[-1][2:]):
    plt.text(a, b, b)
# 顯示標題
plt.title('2019年各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員柱形圖')
# 顯示餅圖
plt.show()


# 繪制2000—2019年各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員年末總?cè)藬?shù)箱線圖
plt.boxplot([data[data.columns[2]], data[data.columns[3]], data[data.columns[4]]], labels=data.columns[2:])
# 顯示標題
plt.title("2000—2019年各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員年末總?cè)藬?shù)箱線圖")
# 顯示圖表
plt.show()

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