✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。
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🥭本文内容：Python Matplotlib库：统计图补充

1.引言

上两期我们讲了 Matplotlib 库的基本语法和基本绘图展示。（参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充）

这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。

2.直方图

最常用的统计图就是直方图了，我们可以用hist()方法来绘制直方图，它的语法格式如下：

plt.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs)

参数说明：

参数	说明
`x`	输入数据。
`bins`	如果`bins`是整数，则它定义区域中等宽条柱的数量。如果`bins`是一个序列，它定义箱子边缘，包括第一个箱子的左边缘和最后一个箱子的右边缘；在这种情况下，箱子的间距可能不相等。如果 bins 是一个字符串，则它是'auto'、'fd'、'doane'、'scott'、'stone'、'rice'、'sturges'或 'sqrt'之一。
`range`	条柱的下限和上限范围。下限和上限异常值将被忽略。
`density`	为True时，绘制并返回条柱密度。
`weights`	与 `x` 长度相同的权重数组，会为 `x` 对应位置的值进行加权
`cumulative`	为True时，每个条柱的数值会累加前面的所有条柱数值。最后一个条柱会累加所有的数值。为负时，累加方向相反。
`bottom`	每个条柱底部的位置，如果为数字，则每个条柱的底部移动相同的量。如果是数组，则每个箱子都是独立移动的，底部的长度必须与箱子的数量相匹配。
`histtype`	要绘制的直方图的类型：'bar'、'barstacked'、'step'、'stepfilled'，默认为'bar'。
`align`	直方图条柱的水平对齐方式：'left'、'mid'、'right'，默认为'mid'。
`orientation`	直方图的方向：'vertical'、'horizontal'，默认为'vertical'。
···	······
`**kwargs`	其他参数。

代码实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置字体为黑体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 防止负号乱码

plt.figure(figsize=(8, 7))
plt.suptitle("统计数字出现的次数")

x = 4 + np.random.normal(0, 1.5, 200)

plt.hist(x,linewidth=0.5, edgecolor="white")
plt.show()

效果图：

3.箱线图

箱线图也是常用统计图之一，我们可以用boxplot()方法来绘制箱线图，它的语法格式如下：

plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None, manage_ticks=True, autorange=False, zorder=None, *, data=None)

参数说明：

参数	说明
`x`	输入数据。如果是 2D 数组，则会为 `x` 中的每一列绘制一个箱线图。如果是一系列一维数组，则会为 `x` 中的每个数组绘制一个箱线图。
`notch`	为True时，绘制凹口箱线图。
`sym`	指定异常点的形状，默认为+号显示。
`vert`	是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放。
`whis`	指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差。
`positions`	指定箱线图的位置，默认为[0,1,2…]。
`widths`	指定箱线图的宽度，默认为0.5。
`patch_artist`	是否填充箱体的颜色。
`meanline`	是否用线的形式表示均值，默认用点来表示。
`showmeans`	是否显示均值，默认不显示。
`showcaps`	是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示。
`showbox`	是否显示箱线图的箱体，默认显示。
`showfliers`	是否显示异常值，默认显示。
`boxprops`	设置箱体的属性，如边框色，填充色等。
`labels`	为箱线图添加标签，类似于图例的作用。
`flierprops`	设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等。
`medianprops`	设置中位数的属性，如线的类型、粗细等。
`meanprops`	设置均值的属性，如点的大小、颜色等。
`capprops`	设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等。
`whiskerprops`	设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等。

代码实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置字体为黑体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 防止负号乱码

plt.figure(figsize=(8, 7))

x = np.random.normal((3, 5, 4), (1.25, 1.00, 1.25), (100, 3))
plt.boxplot(x, positions=[2, 4, 6], widths=1.5, patch_artist=True,
                showmeans=False, showfliers=False,
                medianprops={
   "color": "white", "linewidth": 0.5},
                boxprops={
   "facecolor": "C0", "edgecolor": "white","linewidth": 0.5},
                whiskerprops={
   "color": "C0", "linewidth": 1.5},
                capprops={
   "color": "C0", "linewidth": 1.5})

plt.show()

效果图：

4.误差条图

在 Matplotlib 库中，我们可以用errorbar()方法来绘制误差条图，用于表现有一定置信区间的带误差数据，它的语法格式如下：

plt.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, errorevery=1, capthick=None, *, data=None, **kwargs)

参数说明：

参数	说明
`x`，`y`	数据点的位置坐标。
`xerr`，`yerr`	数据的误差范围。
`fmt`	数据点的标记样式以及相互之间连接线样式。
`ecolor`	误差条的线条颜色。
`elinewidth`	误差条的线条粗细。
`capsize`	误差条边界横杠的大小。
`capthick`	误差条边界横杠的厚度。
`ms`	数据点的大小。
`mfc`	数据点的颜色。
`mec`	数据点边缘的颜色。

代码实例：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置字体为黑体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 防止负号乱码

plt.figure(figsize=(8, 7))

x = [2, 4, 6]
y = [3.6, 5, 4.2]
yerr = [0.9, 1.2, 0.5]
plt.errorbar(x, y, yerr, fmt='o', linewidth=2, capsize=6)

plt.show()

效果图：

5.小提琴图

我们可以用violinplot()方法来绘制小提琴图，它的作用与箱线图类似，语法格式如下：

plt.violinplot(dataset, positions=None, vert=True, widths=0.5, showmeans=False, showextrema=True, showmedians=False, quantiles=None, points=100, bw_method=None, *, data=None)

参数说明：

参数	说明
`dataset`	输入数据。
`positions`	指定小提琴图位置。
`vert`	设置小提琴图方向是否是水平，默认值False。
`widths`	箱体的宽度，默认值0.5。
`showmeans`	是否显示算术平方根，默认值False，
`showextrema`	是否显示极值，默认值True
`showmedians`	是否显示中位数，默认值False
`quantiles`	指定分位数的位置，取值范围为[0,1]。
`points`	定义计算核密度估计的点的数量，默认值100。
`bw_method`	用于估算带宽的方法，默认值scott，可选参数silverman。

代码实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置字体为黑体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 防止负号乱码

plt.figure(figsize=(8, 7))

x = np.random.normal((3, 5, 4), (0.75, 1.00, 0.75), (200, 3))
plt.violinplot(x, [2, 4, 6], widths=2, showmeans=True, showmedians=True, showextrema=True)

plt.show()

效果图：

6.尖峰栅格图

我们可以用eventplot()方法来绘制尖峰栅格图，常在神经科学中用于表示神经事件，也可用于显示多组离散事件的时间或位置，语法格式如下：

plt.eventplot(positions, orientation='horizontal', lineoffsets=1, linelengths=1, linewidths=None, colors=None, linestyles='solid', *, data=None, **kwargs)

参数说明：

参数	说明
`positions`	一个一维类数组结构定义了一个事件序列的位置；由类数组结构构成的列表可以表示多组事件，每组事件都可以单独设置 `lineoffsets`、 `linelengths`、 `linewidths`、 `colors` 、 `linestyles`等参数。不建议使用二维数据结构。类型为类数组或类数组列表。必备参数。
`orientation`	时间序列的方向。取值范围为`{'horizontal', 'vertical'}`。默认值为`'horizontal'`。可选参数。
`lineoffsets`	直线中心相对于原点的偏移量，垂直于`orientation`，如果`positions`参数为二维结构，该参数可为序列，长度应与`positions`一致。类型为浮点数或类数组，默认值为`1`。可选参数。
`linelengths`	线条的高度的总和（即`lineoffset - linelength/2 to lineoffset + linelength/2`），如果`positions`参数为二维结构，该参数可为序列，长度应与`positions`一致。类型为浮点数或类数组，默认值为1。可选参数。
`linewidths`	线条的宽度，单位为像素点，如果`positions`参数为二维结构，该参数可为序列，长度应与`positions`一致。类型为浮点数或类数组，默认值`1.5`。可选参数。
`colors`	线条的颜色，如果`positions`参数为二维结构，该参数可为序列，长度应与`positions`一致。类型为颜色值或颜色值列表，默认值为`'C0'`。可选参数。
`linestyles`	线条的样式，如果`positions`参数为二维结构，该参数可为序列，长度应与`positions`一致。类型为字符串、元组、字符串或元组的列表。默认值为`'solid'`。有效的字符串范围为`['solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted', '-', '--', '-.', ':']`，元组的形式应为`(offset, onoffseq)`，`onoffseq`是一个以像素点为单位的断断续续的元组。
`**kwargs`	其他参数。

代码实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置字体为黑体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 防止负号乱码

plt.figure(figsize=(8, 7))

x = [2, 4, 6]
D = np.random.gamma(4, size=(3, 50))
plt.eventplot(D, orientation="vertical", lineoffsets=x, linewidth=0.75)

plt.show()

效果图：

7.二维直方图/散点密度图

我们可以用hist2d()方法来绘制二维直方图/散点密度图，它的作用与散点图类似，语法格式如下：

plt.hist2d(x, y, bins=10, range=None, density=False, weights=None, cmin=None, cmax=None, *, data=None, **kwargs)

参数说明：

参数	说明
`x`，`y`	数据点坐标。
`其他参数`	基本同`hist()`。

详情请参见：matplotlib.axes.Axes.hist2d

代码实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置字体为黑体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 防止负号乱码

plt.figure(figsize=(8, 7))

x = np.random.randn(5000)
y = 1.2 * x + np.random.randn(5000) / 3

plt.hist2d(x, y, bins=(np.arange(-3, 3, 0.1), np.arange(-3, 3, 0.1)))

plt.show()

效果图：

8.Hexbin散点图

我们可以用hexbin()方法来绘制Hexbin散点图，它是一种特殊的散点图，可以清晰的表示大量可能重叠的散点，语法格式如下：

plt.hexbin(x, y, C=None, gridsize=100, bins=None, xscale='linear', yscale='linear', extent=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors='face', reduce_C_function=<function mean>, mincnt=None, marginals=False, *, data=None, **kwargs)

参数说明：

参数	说明
`x`，`y`	表示六边形坐标。
`C`	表示六边形的值。
`gridsize`	表示x方向或两个方向上的六边形数量。
`xscale`	在水平轴上使用线性或对数刻度。
`xycale`	在垂直轴上使用线性或对数刻度。
`mincnt`	表示六边形能够显示的最小值。
`marginals`	用于沿x轴底部和y轴左侧绘制颜色映射为矩形的边际密度。
`extent`	表示六边形值的极限。

代码实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置字体为黑体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 防止负号乱码

plt.figure(figsize=(8, 7))

x = np.random.randn(5000)
y = 1.2 * x + np.random.randn(5000) / 3

plt.hexbin(x, y, gridsize=50)

plt.show()

效果图：

9.扇形图

最常用的统计图之一，我们可以用pie()方法来绘制扇形图，它的语法格式如下：

plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=True, data=None)

参数说明：

参数	说明
`x`	即每个扇形的占比的序列或数组。
`explode`	如果不是`None`，则是一个`len(x)`长度的数组，指定每一块的突出程度；突出显示，设置每一块分割出来的间隙大小。
`labels`	为每个扇形提供标签的字符串序列。
`colors`	为每个扇形提供颜色的字符串序列。
`autopct`	如果它是一个格式字符串，将格式化标签。如果它是一个函数，它将被调用。
`shadow`	是否显示阴影。
`startangle`	从x轴逆时针旋转,饼的旋转角度。
`pctdistance`	默认为`0.6`，每个扇形的中心与由`autopct`生成的文本的开头之间距离与半径的比率，大于`1`的话会显示在圆外。
`labeldistance`	默认为`1.1`，扇形图标签绘制时的径向距离。如果设置为None，则不绘制标签，而是存储在图例中使用。

代码实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置字体为黑体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 防止负号乱码

plt.figure(figsize=(8, 7))

x = [1, 2, 3, 4]
colors = plt.get_cmap('Blues')(np.linspace(0.2, 0.7, len(x)))

plt.pie(x, colors=colors, radius=3, center=(4, 4), wedgeprops={
   "linewidth": 1, "edgecolor": "white"}, frame=True)

plt.show()

效果图：

Python Matplotlib库：统计图补充

1.引言

这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。

2.直方图

3.箱线图

4.误差条图

5.小提琴图

6.尖峰栅格图

7.二维直方图/散点密度图

8.Hexbin散点图

9.扇形图

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1.引言

这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。

2.直方图

3.箱线图

4.误差条图

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