利用matplotlib进行复杂图表制作，案例分享

原创 灰太狼 2025-01-15 15:39 45阅读 0赞

在Python中，matplotlib是一个广泛使用的数据可视化库。以下是一些使用matplotlib创建复杂图表的案例分享：

  1. 折线图：

    • 数据：公司销售额数据
      ```python
      import matplotlib.pyplot as plt

    公司销售额数据

    sales_data = [1000, 1500, 2000, 2500]

    plt.plot(sales_data)
    plt.xlabel(‘月份’)
    plt.ylabel(‘销售额（万元）》’)
    plt.title(‘公司销售业绩随时间变化’)
    plt.show()
    ```

  2. 柱状图：

    • 数据：各地区人口数量
      ```python
      regions, populations = zip(*[
      (‘区域1’, 50000),
      (‘区域2’, 60000),

      更多的区域和人口数据

      ]))

    plt.bar(regions, populations)
    plt.xlabel(‘地区’)
    plt.ylabel(‘人口数量（人）》’)
    plt.title(‘各地区人口分布统计’)
    plt.show()
    ```

  3. 散点图：

    • 数据：二维空间中的坐标点，例如温度和时间数据
      ```python
      import matplotlib.pyplot as plt

    温度随时间的变化数据（假设）

    temps = [20, 21, 22, 23, 24] # 温度列表
    times = list(range(len(temps)))) # 时间列表，与温度一一对应

    plt.scatter(times, temps)
    plt.xlabel(‘时间（单位：小时）’)
    plt.ylabel(‘温度（单位：摄氏度）》’)
    plt.title(‘温度随时间变化的散点图’)
    plt.show()
    ```

以上案例展示了如何使用matplotlib创建不同类型的复杂图表。实际应用中，你可能需要处理更复杂的数据或调整图表的样式和参数。

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