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Matplotlib 自定义函数实现左边柱形图,右边饼图
背景
在复杂的数字中找规律,不如从一张图中看出规律,在平时的汇报时,PPT里面能展示的也就那么几种图表,但是合理的把数据展示出来,有时能让人眼前一亮,在数据分析中合理的运用可视化技术,有时可以起到事半功倍的效果
数据可视化是一门艺术,有时清晰的图表胜过千言万语,数据可视化的成功,往往并不在于数据可视化本身。
效果

利用自定义函数画图
import pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimport matplotlib.ticker as mticker
#显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)
#显示所有行pd.set_option('display.max_rows', None)
#中文乱码的处理plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
data=pd.read_excel('模拟数据.xlsx')
def axes_plot(axs1,axs2,x,y,rotation=0,axs1_twinx=False):
#柱形图个数 axs1.bar(x,y,width=0.75,align='center') for a,b in zip(x,y): axs1.text(a,b,b,ha='center',va='bottom') axs1.tick_params(axis='x')
#修改x坐标轴 axs1.xaxis.set_major_locator(mticker.FixedLocator(range(len(x)))) axs1.set_xticklabels(x,rotation=rotation,fontsize=12)
#累计百分比 if axs1_twinx: axs_twinx=axs1.twinx() y_twinx=np.array(y).cumsum()/np.array(y).sum() axs_twinx.plot(x,y_twinx,'r-o',linewidth=3) axs_twinx.set_ylim(0,1.1)
for a,b in zip(x,y_twinx): axs_twinx.text(a,b,f'{b:.0%}',ha='center',va='bottom')
#饼图 axs2.pie(y,labels=x,autopct='%.0f%%',textprops={'fontsize':12,'color':'k'}) axs2.axis('equal')
%matplotlib inlinefig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(20,7),facecolor='white')fontsize=15
x=data['地区']y=data['销量']axes_plot(axes[0],axes[1],x,y,rotation=45,axs1_twinx=True)
fig.suptitle('各大区销量分布',fontsize=20,fontweight ="bold",y=0.98)plt.subplots_adjust(hspace=0.35,wspace=0.3)plt.show()历史相关文章
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