Python matplotlib绘制统计图表指南

"这篇文章主要介绍了如何使用Python的matplotlib库来绘制不同类型的图形，特别是折线图、条形图和饼图。数据以列表的形式存储，示例中给出了一个关于甘肃省2014-2016年各市（州）GDP构成的饼图实例。" 在Python编程中，matplotlib是一个非常流行的库，用于创建高质量的二维图表。它提供了丰富的接口，允许用户生成各种图形，包括但不限于折线图、散点图、柱状图、饼图等。在这个例子中，我们将关注饼图的绘制。 首先，我们需要导入必要的模块： ```python import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` `matplotlib.pyplot`通常简写为`plt`，它是matplotlib的主要接口，提供了许多方便的绘图函数。`numpy`用于处理数组数据，虽然在这个例子中没有直接使用，但在处理大量数值数据时非常有用。 接着，我们定义了一些数据，这些数据将用于创建饼图： ```python vals1, vals2, vals3, vals4 = [2264.23, ...], [2095.99, ...], [1913.5, ...], [1] ``` 这里，`vals1`, `vals2`, `vals3`, `vals4`分别代表了不同类别的数值，它们对应于甘肃省各市（州）的GDP。 为了使得饼图更加美观和易于阅读，我们还需要设置一些图表参数： ```python mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.rcParams['font.size']=10 ``` 这些代码设置了字体和负号的显示方式，以及字体大小。 接下来，我们创建了一个饼图： ```python fig, ax = plt.subplots() fig.suptitle('2014-2016年甘肃省全省GDP市（州）构成', fontsize=15) ax.pie(vals1, radius=1.2, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.91, labels=labels, labeldistance=1.03, colors=colors) ``` 在这里，`plt.subplots()`创建了一个图形对象`fig`和一个轴对象`ax`。`ax.pie()`函数用于绘制饼图，`radius`定义了饼图的半径，`autopct`表示每个扇区的百分比标签，`pctdistance`和`labeldistance`控制了百分比标签和类别标签与饼图的距离，`labels`是每个扇区的标签，`colors`则是对应的色彩。 最后，我们添加了一个圆圈来增强视觉效果： ```python cir1 = Circle((0.0, 0.0), 0.95, facecolor='white') ax.add_artist(cir1) ``` 这个圆圈位于饼图的中心，半径稍小于饼图，起到了背景装饰的作用。 整个代码执行后，会生成一个展示甘肃省2014-2016年各市（州）GDP构成的饼图，每个扇区的大小代表了各市（州）的GDP比例，颜色和标签则帮助区分不同的市（州）。通过matplotlib库，我们可以轻松地定制图表样式，以满足不同的数据可视化需求。