Python数据可视化科技图表绘制系列教程（二）

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使用绘图函数绘图

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表格风格图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.colors as mcolors
from matplotlib.patches import Rectanglenp.random.seed(19781101)			# 固定随机种子，以便结果可复现def plot_scatter(ax,prng,nb_samples=100):"""绘制散点图"""for mu,sigma,marker in [(-.5,0.75,'o'),(0.75,1.,'s')]:x,y=prng.normal(loc=mu,scale=sigma,size=(2,nb_samples))ax.plot(x,y,ls='none',marker=marker)ax.set_xlabel('X-label')ax.set_title('Axes title')return axdef plot_colored_lines(ax):"""绘制颜色循环线条"""t=np.linspace(-10,10,100)def sigmoid(t,t0):return 1/(1+np.exp(-(t-t0)))nb_colors=len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])shifts=np.linspace(-5,5,nb_colors)amplitudes=np.linspace(1,1.5,nb_colors)for t0,a in zip(shifts,amplitudes):ax.plot(t,a*sigmoid(t,t0),'-')ax.set_xlim(-10,10)return axdef plot_bar_graphs(ax,prng,min_value=5,max_value=25,nb_samples=5):"""绘制两个并排的柱状图。"""x=np.arange(nb_samples)ya,yb=prng.randint(min_value,max_value,size=(2,nb_samples))width=0.25ax.bar(x,ya,width)ax.bar(x+width,yb,width,color='C2')ax.set_xticks(x+width,labels=['a','b','c','d','e'])return axdef plot_colored_circles(ax,prng,nb_samples=15):"""绘制彩色圆形。"""for sty_dict,j in zip(plt.rcParams['axes.prop_cycle'](),range(nb_samples)):ax.add_patch(plt.Circle(prng.normal(scale=3,size=2),radius=1.0,color=sty_dict['color']))ax.grid(visible=True)# 添加标题以启用网格plt.title('ax.grid(True)',family='monospace',fontsize='small')ax.set_xlim([-4,8])ax.set_ylim([-5,6])ax.set_aspect('equal',adjustable='box')			# 绘制圆形return axdef plot_image_and_patch(ax,prng,size=(20,20)):"""绘制图像和圆形补丁。"""values=prng.random_sample(size=size)ax.imshow(values,interpolation='none')c=plt.Circle((5,5),radius=5,label='patch')ax.add_patch(c)# 移除刻度ax.set_xticks([])ax.set_yticks([])def plot_histograms(ax,prng,nb_samples=10000):"""绘制四个直方图和一个文本注释。"""params=((10,10),(4,12),(50,12),(6,55))for a,b in params:values=prng.beta(a,b,size=nb_samples)ax.hist(values,histtype="stepfilled",bins=30,alpha=0.8,density=True)# 添加小注释。ax.annotate('Annotation',xy=(0.25,4.25),xytext=(0.9,0.9),textcoords=ax.transAxes,va="top",ha="right",bbox=dict(boxstyle="round",alpha=0.2),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="angle,angleA=-95,angleB=35,rad=10"),)return axdef plot_figure(style_label=""):"""设置并绘制具有给定样式的演示图。"""# 在不同的图之间使用专用的RandomState实例绘制相同的“随机”值prng=np.random.RandomState(96917002)# 创建具有特定样式的图和子图fig,axs=plt.subplots(ncols=6,nrows=1,num=style_label,figsize=(14.8,2.8),layout='constrained')# 添加统一的标题，标题颜色与背景颜色相匹配background_color=mcolors.rgb_to_hsv(mcolors.to_rgb(plt.rcParams['figure.facecolor']))[2]if background_color<0.5:title_color=[0.8,0.8,1]else:title_color=np.array([19,6,84])/256fig.suptitle(style_label,x=0.01,ha='left',color=title_color,fontsize=14,fontfamily='DejaVu Sans',fontweight='normal')plot_scatter(axs[0],prng)plot_image_and_patch(axs[1],prng)plot_bar_graphs(axs[2],prng)plot_colored_lines(axs[3])plot_histograms(axs[4],prng)plot_colored_circles(axs[5],prng)# 添加分隔线rec=Rectangle((1+0.025,-2),0.05,16,clip_on=False,color='gray')axs[4].add_artist(rec)# 保存图片plt.savefig(f'{style_label}.png', dpi=600)plt.close(fig)  # 关闭当前图形以避免内存占用过多if __name__=="__main__":# 获取所有可用的样式列表，按字母顺序排列style_list=['default','classic']+sorted(style for style in plt.style.availableif style !='classic' and not style.startswith('_'))# 绘制每种样式的演示图for style_label in style_list:with plt.rc_context({"figure.max_open_warning":len(style_list)}):with plt.style.context(style_label):plot_figure(style_label=style_label)plt.show()