python plt 复合图形

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mob64ca12d84572 2024-11-14 05:02:13 ©著作权

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使用 Matplotlib 绘制复合图形：一个入门指南

在数据可视化中，复合图形是一种非常有效的方式，它可以将多种图表组合在一起，以展现不同的数据维度和趋势。在 Python 中，Matplotlib 是一个非常流行的绘图库，可以用来创建各种类型的复合图形。本文将介绍如何使用 Matplotlib 来绘制复合图形，并通过代码示例帮助你更好地理解这一主题。

什么是复合图形？

复合图形是指将两个或多个图表（如折线图、柱状图、散点图等）组合在一起，以便更全面地展示数据。例如，在一个复合图形中，我们可以用柱状图展示销售额，用折线图展示利润趋势。通过这种方式，可以更直观地识别数据间的关系。

环境准备

在开始绘制复合图形之前，你需要安装 Matplotlib。通过以下命令安装：

pip install matplotlib

绘制复合图形的基本步骤

下面是绘制复合图形的基本步骤：

导入必要的库。
准备数据。
创建子图。
绘制不同类型的图形。
添加图例和标签。

代码示例：复合图形的实现

以下是一个简单的复合图形示例，其中包含一个柱状图和一个折线图。我们将使用随机数据来演示这一过程。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数据
x = np.arange(1, 11)  # X轴数据
sales = np.random.randint(10, 100, size=10)  # 销售额数据
profits = np.random.randint(1, 10, size=10)  # 利润数据，用于折线图

# 创建图形和子图
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制柱状图
ax1.bar(x, sales, color='b', alpha=0.6, label='Sales', width=0.4, align='center')

# 创建第二个Y轴
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制折线图
ax2.plot(x, profits, color='r', marker='o', label='Profits')

# 添加标签和图例
ax1.set_xlabel('Month')
ax1.set_ylabel('Sales', color='b')
ax2.set_ylabel('Profits', color='r')
ax1.set_xticks(x)
ax1.legend(loc='upper left')
ax2.legend(loc='upper right')

# 显示图形
plt.title('Sales and Profits Over 10 Months')
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个柱状图（用深蓝色表示销售额），并且在同一张图上绘制了一条折线图（用红色表示利润）。这种复合图形使得比较销售额和利润趋势变得更加直观。

在复合图形中使用关系图

在数据分析中，关系图是用来展示不同数据之间的相互关系。我们可以通过以下的关系图来表示数据模型之间的关系：

erDiagram
    CUSTOMER ||--o{ ORDER : places
    ORDER ||--o{ LINE_ITEM : contains
    PRODUCT }|--o{ LINE_ITEM : includes
    CUSTOMER {
        string name
        string email
    }
    ORDER {
        int order_number
        date order_date
    }
    LINE_ITEM {
        int quantity
    }
    PRODUCT {
        string product_name
        float price
    }

在这个例子中，我们展示了客户（CUSTOMER）、订单（ORDER）、订单项（LINE_ITEM）和产品（PRODUCT）之间的关系。这种可视化方式有助于理解系统中的数据流和交互关系。

制作甘特图

甘特图是项目管理中常用的工具，它展示了任务的时间安排和完成情况。我们可以使用以下代码示例来创建简单的甘特图：

gantt
    title 项目进度表
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 设计
    需求分析  :a1, 2023-10-01, 10d
    原型设计  :after a1  , 10d
    section 开发
    代码实现  :2023-10-10  , 30d
    测试阶段  :2023-11-10  , 15d
    section 部署
    上线准备  :2023-11-25  , 5d

通过这个甘特图，我们清晰地看到各个阶段的任务安排以及时间规划，有助于项目的顺利推进。