plt.pie(station_count.values, labels=station_count.index, autopct='%1.1f%%') plt.title('每个城市的地铁站数') plt.show()

时间: 2024-04-19 08:23:37 浏览: 87

以Matlab、Python为工具实现数据可视化之美由浅入深代码范例（含代码说明）.docx

数据可视化之美由浅入深代码范例数据可视化是数据分析过程中非常重要的一环，通过可视化的方式可以更直观地展现数据的特征和规律，有助于我们更好地理解和分析数据。在本文中，我们将通过 Matlab 和 Python 语言来展示数据可视化的魅力，并给出 5 个简单的代码范例。 1. 折线图折线图是最基本的一种数据可视化方式，通过折线的形式来展现数据的变化趋势。Python 中可以使用 matplotlib 库来实现折线图的绘制。代码实现： ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Line Chart') plt.show() ``` 代码说明：我们需要导入 matplotlib.pyplot 模块，这是 Python 中用于绘制图表的主要模块。然后，我们定义了两个列表 x 和 y，分别代表 x 轴和 y 轴上的数据点。接着，我们调用 plt.plot() 函数来绘制折线图，将 x 和 y 作为参数传入。我们使用 plt.xlabel()、plt.ylabel() 和 plt.title() 函数来设置图表的横轴标签、纵轴标签和标题。我们调用 plt.show() 函数来显示图表。 2. 散点图散点图是另一种常见的数据可视化方式，它可以用来展示两个变量之间的关系。Python 中可以使用 matplotlib 库来实现散点图的绘制。代码实现： ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.scatter(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Scatter Plot') plt.show() ``` 代码说明：和折线图的实现方式类似，我们也需要导入 matplotlib.pyplot 模块，并定义两个列表 x 和 y。然后，我们调用 plt.scatter() 函数来绘制散点图，将 x 和 y 作为参数传入。我们使用 plt.xlabel()、plt.ylabel() 和 plt.title() 函数来设置图表的横轴标签、纵轴标签和标题。我们调用 plt.show() 函数来显示图表。 3. 条形图条形图是一种常见的用于比较不同类别之间的数据的可视化方式。Python 中可以使用 matplotlib 库来实现条形图的绘制。代码实现： ```python import matplotlib.pyplot as plt x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [10, 8, 6, 4, 2] plt.bar(x, y) plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Value') plt.title('Bar Chart') plt.show() ``` 代码说明：和前两个例子一样，我们需要导入 matplotlib.pyplot 模块，并定义两个列表 x 和 y。然后，我们调用 plt.bar() 函数来绘制条形图，将 x 和 y 作为参数传入。我们使用 plt.xlabel()、plt.ylabel() 和 plt.title() 函数来设置图表的横轴标签、纵轴标签和标题。我们调用 plt.show() 函数来显示图表。 4. 饼图饼图是一种用于展示数据占比的可视化方式，它将数据分成不同的扇形，每个扇形的大小表示该类别数据所占的比例。Python 中可以使用 matplotlib 库来实现饼图的绘制。代码实现： ```python import matplotlib.pyplot as plt labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] sizes = [10, 8, 6, 4, 2] plt.pie(sizes, labels=labels) plt.title('Pie Chart') plt.show() ``` 代码说明：在这个例子中，我们需要定义两个列表，一个是标签列表 labels，一个是占比列表 sizes。然后，我们调用 plt.pie() 函数来绘制饼图，将 sizes 和 labels 作为参数传入。我们使用 plt.title() 函数来设置图表的标题，并调用 plt.show() 函数来显示图表。 5. 热力图热力图是一种用于展示数据密度的可视化方式，它通过不同颜色的方块来表示数据的密度。Python 中可以使用 matplotlib 库来实现热力图的绘制。代码实现： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.random.rand(10, 10) plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest') plt.title('Heatmap') plt.show() ``` 代码说明：在这个例子中，我们需要导入 matplotlib.pyplot 模块和 numpy 库。然后，我们生成一个随机的数据矩阵，并调用 plt.imshow() 函数来绘制热力图，将数据矩阵作为参数传入。我们使用 plt.title() 函数来设置图表的标题，并调用 plt.show() 函数来显示图表。数据可视化是一种非常重要的数据分析技术，它可以帮助我们更好地理解和分析数据。在本文中，我们展示了 5 个简单的数据可视化代码范例，包括折线图、散点图、条形图、饼图和热力图。这些代码范例可以帮助您更好地理解数据可视化的实现方式，并应用于实际的数据分析中。

这是一个使用matplotlib库绘制饼图的代码片段。它根据指定的数据绘制一个饼图，其中`station_count.values`是地铁站数的值，`station_count.index`是城市名称的标签，`autopct='%1.1f%%'`表示在图中显示每个部分的百分比。最后，使用`plt.title`函数设置标题为"每个城市的地铁站数"，并通过`plt.show`显示图形。

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plt.pie(station_count.values, labels=station_count.index, autopct='%1.1f%%') plt.title('每个城市的地铁站数') plt.show()

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