matplotlib数据可视化实战——饼状图+雷达图+三维图

今天又学习了两种新的图形绘制方法，并且学会了全局设置中文字体的方法。

全局中文字体设置及负数显示问题

plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'#SimHei是一种中文字体
           

如果显示出来是一些小方块而不是中文，那是因为在matplotlib的配置文件下没有找到合适的中文字体

解决方法如下：

1.在C:\Users\ht\Anaconda3\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data文件下找到matplotlibrc

2.找到font.sans-serif，在后面直接添加中文字体后保存即可。

例如：SimHei, Bitstream Vera Sans, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif等，都是中文字体。

负数显示：

饼状图绘制

题目描述：

代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm #用来导入图例
from itertools import groupby #用来分组
#统一设置图形中中文字体
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
#每门课成绩
scores={'数据结构':[89,70,49,87,92,84,73,71,78,81,90,37,77,82,81,79,80,82,75,90,54,80,70,60,61],
        '线性代数':[70,74,80,60,50,87,68,77,95,80,79,74,69,64,82,81,78,90,78,79,72,69,45,70,70],
        '英语':[83,87,69,55,80,89,96,81,83,90,54,70,79,66,85,82,88,76,60,80,75,83,75,70,20],
        'python':[90,60,82,79,88,92,85,87,89,71,45,50,80,81,87,93,80,70,68,65,85,89,90,72,75]}
#自定义分组函数
def splitScore(score):
    if score>=85:
        return '优'
    elif score>=60:
        return '及格'
    else:
        return '不及格'
#统计每门课程中优，及格，不及格的人数
ratios=dict()#定义一个空字典
for subject,subjectScore in scores.items():#items返回多个元素，每个元素包括键和值
    ratios[subject]={}
    #groupby()函数需要对原始数据进行排序才能正确分类
    for category,num in groupby(sorted(subjectScore),splitScore):
        ratios[subject][category]=len(tuple(num))#tuple返回对应类别的成绩数目
    #ratios的格式为{'课程名称'：{'优'：3，'及格'：5，'不及格'：1}}
#创建四个子图
fig,axs=plt.subplots(2,2)#把绘图区域分成两行两列
axs.shape=4
for index,subjectData in enumerate(ratios.items()):#获得下标来选择往哪一个子图绘制
    plt.sca(axs[index])
    subjectName,subjectRatio=subjectData#把subjectData的第一项交给subjecName,第二项交给subjectRatio
    #用函数pie绘制饼状图
    plt.pie(list(subjectRatio.values()),#每个扇形对应的数值
            labels=list(subjectRatio.keys()),#每个扇形的标签
            autopct='%1.1f%%')#百分比格式显示   第一个百分号表示要引导一个格式，f表示实数，最后两个百分号显示为一个百分号，.1表示保留一位小数
    plt.xlabel(subjectName)#每个扇形的名称
    plt.legend()#自动生成图例
    plt.gca().set_aspect('equal')#设置纵横比相等
plt.show()
           

生成图像：

雷达图绘制

题目描述：

代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#设置全局中文字体
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
#某学生的课程与成绩
courses=['c++','python','高数','大学英语','软件工程','组成原理','数字图像处理','计算机图形学']
scores=[80,95,78,85,45,65,80,60]
datalength=len(scores)
#angles数组把圆周等分成datalength份
#linspace用来生成等差数组
angles=np.linspace(0,             #数组第一个数据
                   2*np.pi,       #数组最后一个数据
                   datalength,    #数组中数据数量
                   endpoint=False #不包含终点
                   )
scores.append(scores[0])#列表尾部追加scores数组第一个数据80
angles=np.append(angles,angles[0])#angles数组尾部追加第一个角度
#绘制雷达图polar
plt.polar(angles,  #设置角度
          scores,  #设置个角度上的数据   角度的数据共同确定一个点
          'rv--',  #设置颜色，线型和端点符号
          linewidth=2)#设置线宽
#设置角度网络标签thetagrids
plt.thetagrids(angles*180/np.pi,#转换成角度
               courses, #对应角度设置对应课程名称
               )
#填充雷达图内部
plt.fill(angles,
         scores,
         facecolor='r',#填充颜色
         alpha=0.3)#颜色透明度
plt.show()
           

三维图形绘制

题目描述：

代码实现：

import numpy as np
import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #导入相应对象
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' #设置全局字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决负数显示问题
#声明要创建三维子图
fig=plt.figure()
ax=fig.gca(projection='3d')
#生成测试数据
theta=np.linspace(-4*np.pi,4*np.pi,100)#100个数据的等差数组
z=np.linspace(-4,4,100)*0.3
r=z**4+1
x=r*np.sin(theta)
y=r*np.cos(theta)
#绘制三位曲线，设置标签
ax.plot(x,y,z,'rv-',label='参数曲线')
#设置图例字号
mpl.rcParams['legend.fontsize']=10
ax.legend()#生成图例
plt.show()


           

图像显示：