常见图形种类及意义

Matplotlib能够绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图。

• 折线图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化。
  • 特点：能够反映数据的变化趋势
  • plt.plot(x, y)
• 散点图：用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两个变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式
  • 特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势，展示离群点的分布规律
  • plt.scatter(x, y)
• 柱状图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制柱状图
  • 特点：会在连续、离散的数据，能够一眼看出各个数据的大小，比较数据之间的差异
  • plt.bar(x, width, align='center', **kwargs)
    • x: 需要传递的数据
    • width: 柱状图的宽度
    • align: 每个柱状图的位置对齐方式。{’center’, ‘edge’}, optional, default:’’center
    • **kwargs:
      • color: 选择柱状图的颜色
• 直方图：由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布情况。一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。
  • 特点：绘制连续性的数据展示一组或多组数据的分布情况
  • plt.hist(x, bins=None)
    • x: 需要传递的数据
    • bins: 组距
• 饼图：用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类
  • 特点：分类数据的占比情况
  • plt.pie(x, labels=, autopct=, colors)
    • x: 数量，自动算百分比
    • labels: 每部分名称
    • autopct: 占比显示指定%1.2f%%
    • colors: 每部分颜色