用matplotlib写5个图形对于员工离职的matplotlib

1. 柱状图（Bar chart）：显示不同部门的员工离职率比较。可以将不同部门的离职率放在同一个图表中，颜色不同或者使用不同的柱子表示各个部门。

2. 折线图（Line chart）：显示员工离职率的趋势。可以按年份或季度绘制，也可以按照不同部门或职位绘制。

3. 饼图（Pie chart）：显示不同原因导致离职的员工所占比例。可以将原因分类，如薪资、工作环境、职业发展等，并将其表示为饼图的不同扇形。

4. 箱线图（Box plot）：显示员工离职率的分布情况，包括中位数、上下四分位数、极值等信息。可以按照不同部门或职位绘制。

5. 散点图（Scatter plot）：用于显示员工离职率与其他因素的关系，如薪资、工作年限等。可以将不同部门或职位的数据分别绘制在同一个图表中，颜色或标记不同以区分。

相关问题

用python写5个图形对于员工离职的matplotlib

好的，下面是一个简单的示例，用Python的Matplotlib库来绘制5个图形来分析员工离职情况。

1. 饼图

饼图可以用来展示员工离职的比例，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 离职员工比例
labels = ['主动离职', '被动离职']
sizes = [60, 40]

# 绘制饼图
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax1.axis('equal')

# 添加标题
plt.title('员工离职比例')

# 显示图形
plt.show()

2. 柱状图

柱状图可以用来展示员工离职的数量和时间分布情况，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 离职员工数量和时间分布
labels = ['2016', '2017', '2018', '2019', '2020']
quits = [25, 30, 40, 50, 60]

# 绘制柱状图
plt.bar(labels, quits)

# 添加标题和标签
plt.title('员工离职数量和时间分布')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('离职人数')

# 显示图形
plt.show()

3. 折线图

折线图可以用来展示员工离职率的变化情况，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 离职率变化情况
labels = ['2016', '2017', '2018', '2019', '2020']
rates = [0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3]

# 绘制折线图
plt.plot(labels, rates)

# 添加标题和标签
plt.title('员工离职率变化情况')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('离职率')

# 显示图形
plt.show()

4. 箱线图

箱线图可以用来展示员工离职的薪资分布情况，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 离职员工薪资分布情况
data = [[5000, 6000, 7000, 8000],
        [7000, 8000, 9000, 10000],
        [9000, 10000, 11000, 12000],
        [11000, 12000, 13000, 14000],
        [13000, 14000, 15000, 16000]]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data)

# 添加标题和标签
plt.title('员工离职薪资分布情况')
plt.xlabel('离职员工')
plt.ylabel('月薪')

# 显示图形
plt.show()

5. 散点图

散点图可以用来展示员工离职和工作满意度的关系，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 离职员工和工作满意度的关系
quits = [25, 30, 40, 50, 60]
satisfactions = [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]

# 绘制散点图
plt.scatter(satisfactions, quits)

# 添加标题和标签
plt.title('员工离职和工作满意度的关系')
plt.xlabel('工作满意度')
plt.ylabel('离职人数')

# 显示图形
plt.show()

以上就是5个用Python的Matplotlib库来绘制员工离职情况图形的示例，你可以根据自己的需求进行调整和修改。

员工离职预测jupyter中用matplotlib散布图

员工离职预测通常涉及到数据分析和可视化，其中Jupyter Notebook是一个流行的交互式环境。要用Matplotlib创建散点图来分析员工数据，比如考虑离职时间与某些关键因素（如工作满意度、工资、工作年限等）的关系，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入必要的库**:
首先，你需要导入`numpy`, `pandas`用于数据处理，以及`matplotlib.pyplot`库用于绘制图形。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载数据**:
确保你有一个包含员工信息的数据框（DataFrame），例如每个员工有离职日期和相关特征的数据。

df = pd.read_csv('employee_data.csv') # 假设数据文件名是'employee_data.csv'

3. **预处理数据**:
清洗数据，将离职工作者的离职日期转换成适合可视化的格式，并选择你想作为x轴和y轴的特征。

# 如果离职日期是字符串，可以转换成数值型
df['departure_date'] = pd.to_datetime(df['departure_date'])
df['years_of_service'] = df['departure_date'].dt.year - df['hire_date'].dt.year

# 选择你要作图的特征
X = df[['satisfaction_score', 'salary']]
Y = df['years_of_service']

4. **创建散点图**:
使用`scatter()`函数创建散点图，其中`satisfaction_score`作为x轴，`years_of_service`作为y轴，颜色编码可以表示某个类别（如部门）。

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(X['satisfaction_score'], Y, c=df['department'], cmap='viridis')
plt.xlabel('工作满意度')
plt.ylabel('工作年数')
plt.title('员工离职预测 - 散点图')
plt.colorbar(label='部门')

5. **显示图形**:
最后，使用`show()`函数展示散点图。

plt.show()