79.数据可视化-2

数据可视化-2

本章我们尝试用 matplotlib 来绘制一些高阶统计图表。正如前面所说的，大家可以通过 matplotlib 官方网站上提供的文档和示例来学习如何使用 matplotlib 并绘制出更加高级的统计图表；尤其是在定制一些比较复杂的图表时，我们建议大家直接找到官网提供的示例，然后只需要做出相应的修改，就可以绘制出自己想要的图表。这种“拷贝+修改”的做法应该会大大提高你的工作效率，因为大多数时候，你的代码跟官网上的代码就仅仅是数据有差别而已，没有必要去做重复乏味的事情。

气泡图

气泡图可以用来了解三个变量之间的关系，通过比较气泡位置和大小来分析数据维度之间的相关性。例如在我们之前绘制的月收入和网购支出的散点图中，我们已经发现了二者的正相关关系，如果我们引入第三个变量网购次数，那么我们就需要使用气泡图来进行展示。

代码：

income = np.array([5550, 7500, 10500, 15000, 20000, 25000, 30000, 40000])
outcome = np.array([800, 1800, 1250, 2000, 1800, 2100, 2500, 3500])
nums = np.array([5, 3, 10, 5, 12, 20, 8, 10])

# 通过scatter函数的s参数和c参数分别控制面积和颜色
plt.scatter(income, outcome, s=nums * 30, c=nums, cmap='Reds')
# 显示颜色条
plt.colorbar()
# 显示图表
plt.show()

输出：

面积图

面积图又叫堆叠折线图，是在折线图的基础上，对折线以下的区域进行颜色填充（展示面积），用于在连续间隔或时间跨度上展示数值，一般用来显示趋势和对比数值，不同颜色的填充可以让多个面积块之间的对比和趋势更好的突显。下面的例子中，我们用面积图来展示从周一到周日花在睡觉、吃饭、工作和玩耍上的时间。

代码：

plt.figure(figsize=(8, 4))
days = np.arange(7)
sleeping = [7, 8, 6, 6, 7, 8, 10]
eating = [2, 3, 2, 1, 2, 3, 2]
working = [7, 8, 7, 8, 6, 2, 3]
playing = [8, 5, 9, 9, 9, 11, 9]
# 绘制堆叠折线图
plt.stackplot(days, sleeping, eating, working, playing)
# 定制横轴刻度
plt.xticks(days, labels=[f'星期{x}' for x in '一二三四五六日'])
# 定制图例
plt.legend(['睡觉', '吃饭', '工作', '玩耍'], fontsize=10)
# 显示图表
plt.show()