Python教程：用Python完成常用图表的绘制

在以前，商业分析对应的英文单词是Business  Analysis,大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，人们开始转向Python和R这样的分析工具了。Python 作为数据分析工具的首选，具有以下优势：

● Python 语言简单易学、数据处理方便高效，对于初学者来说更加容易上手。
● Python 的第三方扩展库不断更新，可用范围越来越广。
●在科学计算、数据分析、数学建模和数据挖掘方面占据越来越重要的地位。
●可以和其他语言进行对接，兼容性稳定。
当然，如果既学会 Excel 又掌握了 Python，那么绝对是职场的加分项。
下面介绍几个常用的图表的绘制
 （1）绘制学生的语、数、外的各科成绩分析图
使用plot 函数绘制多折线图。例如，绘制学生的语、数、外的各科成绩分析图，程序代码如下：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df1=pd.read_excel('data.xls') #导入Excel文件
#多折线图
x1=df1['姓名']
y1=df1['语文']
y2=df1['数学']
y3=df1['英语']
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']       #解决中文乱码
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'out'                  #x轴的刻度线向外显示
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'                    #y轴的刻度线向内显示
plt.title('语数外成绩大比拼',fontsize='18')       #图表标题
plt.plot(x1,y1,label='语文',color='r',marker='p')
plt.plot(x1,y2,label='数学',color='g',marker='.',mfc='r',ms=8,alpha=0.7)
plt.plot(x1,y3,label='英语',color='b',linestyle='-.',marker='*')
plt.grid(axis='y')                           #显示网格关闭y轴
plt.ylabel('分数')
plt.yticks(range(50,150,10))
plt.legend(['语文','数学','英语'])                #图例
plt.show()
运行程序，输出结果如图 所示。


（2） 行代码绘制简单的柱形图，程序代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5,6]
height=[10,20,30,40,50,60]
plt.bar(x,height)
plt.show()
运行程序，输出结果如图所示。

（3）绘制简单的直方图
绘制简单直的方图，程序代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x=[22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]
plt.hist(x, bins = [0,25,50,75,100])
plt.show()
运行程序，输出结果如图所示。

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