Python Matplotlib ライブラリを使用してグラフを描画する手順と方法は何ですか?

# 字体设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 原始线图
plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)])
# 点线图
plt.plot(range(10),[np.random.randint(0,10) for x in range(10)],"*")
# 线条颜色
plt.plot([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],'r') #将颜色线条设置成红色

x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
# 设置图标题
plt.title("sin函数")
# 设置轴标题
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")
# 设置轴刻度
plt.xticks(range(10),["第%d天"%x for x in range(1,10)])
plt.yticks(range(10),["第%d天"%x for x in range(1,10)])
# 加载字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

marker:关键点重点标记

x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
# 重点标记
plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10)

annotate:注释文本

x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')
# 重点标记
plt.plot(x,y,marker="o",markerfacecolor='k',markersize=10)

# 注释文本设置
plt.annotate('local max', xy=(5, 5), xytext=(10,15),
arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.05),
)

plt.figure:调整图片的大小和像素
	`num`:图的编号，
	`figsize`:单位是英寸，
	`dpi`:每英寸的像素点，
	`facecolor`:图片背景颜色，
	`edgecolor`:边框颜色，
	`frameon`:是否绘制画板。

x = range(10)
y = [np.random.randint(0,10) for x in range(10)]
# 设置图形样式
plt.figure(figsize=(20,10),dpi=80)
plt.plot(x,y,linewidth=10,color='red')

movies = {
    "流浪地球":[2.01,4.59,7.99,11.83,16],
    "飞驰人生":[3.19,5.08,6.73,8.10,9.35],
    "疯狂的外星人":[4.07,6.92,9.30,11.29,13.03],
    "新喜剧之王":[2.72,3.79,4.45,4.83,5.11],
    "廉政风云":[0.56,0.74,0.83,0.88,0.92],
    "神探蒲松龄":[0.66,0.95,1.10,1.17,1.23],
    "小猪佩奇过大年":[0.58,0.81,0.94,1.01,1.07],
    "熊出没·原始时代":[1.13,1.96,2.73,3.42,4.05]
}
plt.figure(figsize=(20,8))
width = 0.75
bin_width = width/5
movie_pd = pd.DataFrame(movies)
ind = np.arange(0,len(movies))

# 第一种方案
for index in movie_pd.index:
    day_tickets = movie_pd.iloc[index]
    xs = ind-(bin_width*(2-index))
    plt.bar(xs,day_tickets,width=bin_width,label="第%d天"%(index+1))
    for ticket,x in zip(day_tickets,xs):
        plt.annotate(ticket,xy=(x,ticket),xytext=(x-0.1,ticket+0.1))
# 设置图例
plt.ylabel("单位:亿")
plt.title("春节前5天电影票房记录")
# 设置x轴的坐标
plt.xticks(ind,movie_pd.columns)
plt.xlim
plt.grid(True)
plt.show()

menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
groupNames = ('G1','G2','G3','G4','G5')
xs = np.arange(len(menMeans))
plt.bar(xs,menMeans)
plt.bar(xs,womenMeans,bottom=menMeans)
plt.xticks(xs,groupNames)
plt.show()

density:频率直方分布图

nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k',density=True,cumulative=True)
plt.xticks(bins,bins)
for num,bin in zip(nums,bins):
    plt.annotate("%.4f"%num,xy=(bin,num),xytext=(bin+0.2,num+0.0005))

cumulative参数:nums的总和为1

plt.figure(figsize=(15,5))
nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor='k',density=True,cumulative=True)
plt.xticks(bins,bins)
for num,bin in zip(nums,bins):
    plt.annotate("%.4f"%num,xy=(bin,num),xytext=(bin+0.2,num+0.0005))

plt.scatter(x =data_month_sum["sumprice"]     #传入X变量数据
            ,y=data_month_sum["Quantity"]     #传入Y变量数据
            ,marker='*'     #点的形状
            ,s=10           #点的大小
            ,c='r'          #点的颜色
           )
plt.show()

饼图:一个划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述量、频率或百分比之间的相对关系的。

plt.figure(figsize=(8,8),dpi=100,facecolor='white')
plt.pie(x = StockCode.values,                  #数据传入
        radius=1.5,                            #半径
        autopct='%.2f%%'                       #百分比显示
        ,pctdistance=0.6,                      #百分比距离圆心比例
        labels=StockCode.index,                #标签
        labeldistance=1.1,                     #标签距离圆心比例
        wedgeprops ={'linewidth':1.5,'edgecolor':'green'}, #边框的线宽和颜色
        textprops={'fontsize':10,'color':'blue'})  #文本字体大小和颜色
plt.title('商品销量占比',pad=100)              #设置标题及距离坐标轴的位置
plt.show()

#箱线图 - 主要观察数据是否有异常（离群点）
#箱须-75%和25%的分位数+/-1.5倍分位差
plt.figure(figsize=(6.4,4.8),dpi=100)

#是否填充箱体颜色，是否展示均值，是否展示异常值，箱体设置，异常值设置，均值设置，中位数设置
plt.boxplot(x=UnitPrice                               #传入数据
            ,patch_artist=True                                #是否填充箱体颜色
            ,showmeans=True                                   #是否展示均值
            ,showfliers=True                                  #是否展示异常值
            ,boxprops={'color':'black','facecolor':'white'}    #箱体设置
            ,flierprops={'marker':'o','markersize':4,'markerfacecolor':'red'} #异常值设置
            ,meanprops={'marker':'o','markersize':6,'markerfacecolor':'indianred'} #均值设置
            ,medianprops={'linestyle':'--','color':'blue'}   #中位数设置
           )
plt.show()

雷达图:又被叫做蜘蛛网图，适用于显示三个或更多的维度的变量的强弱情况

import numpy as np
properties = ['输出','KDA','发育','团战','生存']
values = [40,91,44,90,95,40]
theta = np.linspace(0,np.pi*2,6)
plt.polar(theta,values)
plt.xticks(theta,properties)
plt.fill(theta,values)