大家好，我是小F～
條形圖在數(shù)據(jù)可視化里，是一個(gè)經(jīng)常被使用到的圖表。
雖然很好用，也還是存在著缺陷呢。比如條形圖條目太多時(shí)，會(huì)顯得臃腫，不夠直觀。
棒棒糖圖表則是對(duì)條形圖的改進(jìn)，以一種小清新的設(shè)計(jì)，清晰明了表達(dá)了我們的數(shù)據(jù)。
下面小F就給大家介紹一下，如何使用Python繪制棒棒糖圖表。
使用到的是我國(guó)1949到2019年，歷年的出生人口數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。
首先讀取一下數(shù)據(jù)。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
結(jié)果如下。
數(shù)據(jù)集很簡(jiǎn)單，每行都只有一個(gè)年份和一個(gè)值。
先繪制一個(gè)帶有每年數(shù)值的條形圖。
# 繪制柱狀圖
plt.bar(df.Year, df.value)
plt.show()
兩行代碼，即可得到一張條形圖圖表，看起來(lái)確實(shí)是有點(diǎn)擁擠。
下面將最后一年，即2019年的數(shù)據(jù)區(qū)分出來(lái)。
給2019年的條形著色為黑色，其他年份為淺灰色。
并且在圖表中添加散點(diǎn)圖，可在條形圖的頂部繪制圓形。
# 新建畫布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))
# 年份數(shù)
n = len(df)
# 顏色設(shè)置
colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey'])
plt.bar(df.Year, df.value, color=colors)
plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors)
plt.show()
得到結(jié)果如下。
顏色已經(jīng)修改成功，還需要調(diào)整一下條形圖的寬度以及頂部圓圈的大小。
# width: 條形圖寬度 s: 散點(diǎn)圖圓圈大小
plt.bar(df.Year, df.value, color=colors, width=0.2)
plt.scatter(df.Year, df.value, color=colors, s=10)
plt.show()
結(jié)果如下。
比起先前的藍(lán)色條形圖圖表，棒棒糖圖表確實(shí)是好看了不少。
除了用條形圖來(lái)繪制棒棒糖圖表，還可以使用線條，這樣整體的寬度會(huì)更加一致。
X將Year(年份)數(shù)據(jù)作為起點(diǎn)和終點(diǎn)，Y以-20和各年份數(shù)據(jù)作為起點(diǎn)和終點(diǎn)。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
# 新建畫布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))
# 年份數(shù)
n = len(df)
# 顏色設(shè)置
colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey'])
# 使用線條
for idx, val in df.iterrows():
plt.plot([val.Year, val.Year],
[-20, val.value],
color=colors[idx])
plt.show()
得到結(jié)果如下。
可以使用參數(shù)標(biāo)記在兩端繪制圓，而不是只在頂部生成散點(diǎn)圖。
然后可以通過(guò)更改y-limit參數(shù)來(lái)隱藏最底端的圓。
# 新建畫布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))
# 年份數(shù)
n = len(df)
# 顏色設(shè)置
colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey'])
# 使用線條, markersize設(shè)置標(biāo)記點(diǎn)大小
for idx, val in df.iterrows():
plt.plot([val.Year, val.Year],
[-20, val.value],
color=colors[idx],
marker='o',
markersize=3)
# 設(shè)置y軸最低值
plt.ylim(0,)
plt.show()
結(jié)果如下。
此外還可以調(diào)整lw、markersize參數(shù)，定義線條的粗細(xì)及標(biāo)記的大小，甚至可以繪制兩次線條以創(chuàng)建輪廓效果。
# 新建畫布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))
color = 'b'
# 年份數(shù)
n = len(df)
# 顏色設(shè)置
colors = ['black'] + ((n-1)*['lightgrey'])
# 使用線條
for idx, val in df.iterrows():
plt.plot([val.Year, val.Year],
[-20, val.value],
color='black',
marker='o',
lw=4,
markersize=6)
plt.plot([val.Year, val.Year],
[-20, val.value],
color=colors[idx],
marker='o',
markersize=4)
# 移除上邊框、右邊框
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
# 設(shè)置x、y軸范圍
plt.xlim(1948, 2020)
plt.ylim(0,)
# 中文顯示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']
plt.title('中國(guó)歷年出生人口數(shù)據(jù)(萬(wàn))', loc='left', fontsize=16)
plt.text(2019, -220, '來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局', ha='right')
# 2019年出生人口數(shù)(顯示)
value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0]
plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center')
# 保存圖片
plt.savefig('chart.png')
得到結(jié)果如下。
黑色不是特別好看，改個(gè)顏色看看。
# 新建畫布
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 8))
# 年份數(shù)
n = len(df)
# 顏色設(shè)置
color = 'b'
colors = ['#E74C3C'] + ((len(df)-1)*['#F5B7B1'])
# 使用線條
for idx, val in df.iterrows():
plt.plot([val.Year, val.Year],
[-20, val.value],
color=colors[idx],
marker='o',
lw=4,
markersize=6,
markerfacecolor='#E74C3C')
# 移除上邊框、右邊框
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
# 設(shè)置x、y軸范圍
plt.xlim(1948, 2020)
plt.ylim(0,)
# 中文顯示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']
plt.title('中國(guó)歷年出生人口數(shù)據(jù)(萬(wàn))', loc='left', fontsize=16)
plt.text(2019, -220, '來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局', ha='right')
# 2019年出生人口數(shù)(顯示)
value_2019 = df[df['Year'] == 2019].value.values[0]
plt.text(2019, value_2019+80, value_2019, ha='center')
# 保存圖片
plt.savefig('chart.png')
得到結(jié)果如下。
源碼地址：
鏈接:https://pan.baidu.com/s/1vUgjonTOvgN7rDPx_8RfUg 密碼:i613
現(xiàn)在對(duì)于條形圖，你就有了另外一個(gè)選擇，即棒棒糖圖表。
此外我們也能了解到目前中國(guó)的新出生人口數(shù)量是越來(lái)越少，據(jù)說(shuō)2020年出生人口降幅或超一成，未來(lái)幾年恐跌破1000萬(wàn)...
以上就是如何用Python繪制棒棒糖圖表的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于用Python繪制棒棒糖圖表的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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