使用python绘制简单的图表

摘要：本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与Excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上。

本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与Excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上。但两者在绘制图表过程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程，我们在汇总图表的代码中进行注解，说明每一行代码的具体作用。并在文章的最后给出了自定义字体和图表配色的对应表。

准备工作 1 2 3 4 5 import numpy as np import pandas as pd #导入图表库以进行图表绘制 import matplotlib.pyplot as plt loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel(loan_data.xlsx)) 折线图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 #设置日期字段issue_d为loandata数据表索引字段 loandata = loandata.set_index(issue_d) #按月对贷款金额loan_amnt求均值，以0填充空值 loan_plot=loandata[loan_amnt].resample(M).fillna(0) #图表字体为华文细黑，字号为15 plt.rc(font, family=STXihei, size=15) #创建一个一维数组赋值给a a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]) #创建折线图，数据源为按月贷款均值，标记点，标记线样式，线条宽度，标记点颜色和透明度 plt.plot(loan_plot,g^,loan_plot,g-,color=#99CC01,linewidth=3,markeredgewidth=3,markeredgecolor=#99CC01,alpha=0.8) #添加x轴标签 plt.xlabel(月份) #添加y周标签 plt.ylabel(贷款金额) #添加图表标题 plt.title(分月贷款金额分布) #添加图表网格线，设置网格线颜色，线形，宽度和透明度 plt.grid( color=#95a5a6,linestyle=--, linewidth=1 ,axis=y,alpha=0.4) #设置数据分类名称 plt.xticks(a, (1月,2月,3月,4月,5月,6月,7月,8月,9月,10月,11月,12月) ) #输出图表 plt.show() 柱状图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 #按用户等级grade字段对贷款金额进行求和汇总 loan_grade=loandata.groupby(grade)[loan_amnt].agg(sum) #图表字体为华文细黑，字号为15 plt.rc(font, family=STXihei, size=15) #创建一个一维数组赋值给a a=np.array([1,2,3,4,5,6]) #创建柱状图，数据源为按用户等级汇总的贷款金额，设置颜色，透明度和外边框颜色 plt.bar([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color=#99CC01,alpha=0.8,align=center,edgecolor=white) #设置x轴标签 plt.xlabel(用户等级) #设置y周标签 plt.ylabel(贷款金额) #设置图表标题 plt.title(不同用户等级的贷款金额分布) #设置图例的文字和在图表中的位置 plt.legend([贷款金额], loc=upper right) #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度 plt.grid(color=#95a5a6,linestyle=--, linewidth=1,axis=y,alpha=0.4) #设置数据分类名称 plt.xticks(a,(A级,B级,C级,D级,E级,F级)) #显示图表 plt.show() 条形图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #图表字体为华文细黑，字号为15 plt.rc(font, family=STXihei, size=15) #创建一个一维数组赋值给a a=np.array([1,2,3,4,5,6]) #创建条形图，数据源为分等级贷款金额汇总，设置颜色，透明度和图表边框 plt.barh([1,2,3,4,5,6],loan_grade,color=#99CC01,alpha=0.8,align=center,edgecolor=white) #添加x轴标题 plt.xlabel(贷款金额) #添加y轴标题 plt.ylabel(用户等级) #添加图表标题 plt.title(不同用户等级的贷款金额分布) #添加图例，并设置在图表中的显示位置 plt.legend([贷款金额], loc=upper right) #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度 plt.grid(color=#95a5a6,linestyle=--, linewidth=1,axis=y,alpha=0.4) #设置数据分类名称 plt.yticks(a,(A级,B级,C级,D级,E级,F级)) #显示图表 plt.show() 饼图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #图表字体为华文细黑，字号为15 plt.rc(font, family=STXihei, size=15) #设置饼图中每个数据分类的颜色 colors = ["#99CC01","#FFFF01","#0000FE","#FE0000","#A6A6A6","#D9E021"] #设置饼图中每个数据分类的名称 name=[A级, B级, C级, D级, E级,F级] #创建饼图，设置分类标签，颜色和图表起始位置等 plt.pie(loan_grade,labels=name,colors=colors,explode=(0, 0, 0.15, 0, 0, 0),startangle=60,autopct=%1.1f%%) #添加图表标题 plt.title(不同用户等级的贷款金额占比) #添加图例，并设置显示位置 plt.legend([A级,B级,C级,D级,E级,F级], loc=upper left) #显示图表 plt.show() 散点图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 #按月汇总贷款金额，以0填充空值 loan_x=loandata[loan_amnt].resample(M,how=sum).fillna(0) #按月汇总利息金额，以0填充空值 loan_y=loandata[total_rec_int].resample(M,how=sum).fillna(0) #图表字体为华文细黑，字号为15 plt.rc(font, family=STXihei, size=15) #创建散点图，贷款金额为x，利息金额为y，设置颜色，标记点样式和透明度等 plt.scatter(loan_x,loan_y,60,color=white,marker=o,edgecolors=#0D8ECF,linewidth=3,alpha=0.8) #添加x轴标题 plt.xlabel(贷款金额) #添加y轴标题 plt.ylabel(利息收入) #添加图表标题 plt.title(贷款金额与利息收入) #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度 plt.grid(color=#95a5a6,linestyle=--, linewidth=1,axis=both,alpha=0.4) #显示图表 plt.show() 气泡图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 #按月汇总贷款金额及利息 loan_x=loandata[loan_amnt].resample(M,how=sum).fillna(0) loan_y=loandata[total_rec_int].resample(M,how=sum).fillna(0) loan_z=loandata[total_rec_int].resample(M,how=sum).fillna(0) #图表字体为华文细黑，字号为15 plt.rc(font, family=STXihei, size=15) #设置气泡图颜色 colors = ["#99CC01","#FFFF01","#0000FE","#FE0000","#A6A6A6","#D9E021",#FFF16E,#0D8ECF,#FA4D3D,#D2D2D2,#FFDE45,#9b59b6] #创建气泡图贷款金额为x，利息金额为y，同时设置利息金额为气泡大小，并设置颜色透明度等。 plt.scatter(loan_x,loan_y,s=loan_z,color=colors,alpha=0.6) #添加x轴标题 plt.xlabel(贷款金额) #添加y轴标题 plt.ylabel(利息收入) #添加图表标题 plt.title(贷款金额与利息收入) #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度 plt.grid(color=#95a5a6,linestyle=--, linewidth=1,axis=both,alpha=0.4) #显示图表 plt.show() 箱线图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 #图表字体为华文细黑，字号为15 plt.rc(font, family=STXihei, size=15) #创建箱线图，数据源为贷款来源，设置横向显示 plt.boxplot(loandata[loan_amnt],1,rs,vert=False) #添加x轴标题 plt.xlabel(贷款金额) #添加图表标题 plt.title(贷款金额分布) #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度 plt.grid(color=#95a5a6,linestyle=--, linewidth=1,axis=both,alpha=0.4) #显示图表 plt.show() 直方图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #图表字体为华文细黑，字号为15 plt.rc(font, family=STXihei, size=15) #创建直方图，数据源为贷款金额，将数据分为8等份显示，设置颜色和显示方式，透明度等 plt.hist(loandata[loan_amnt],8,normed=1, histtype=stepfilled,facecolor=#99CC01, rwidth=0.9,alpha=0.6,edgecolor=white) #添加x轴标题 plt.xlabel(贷款金额) #添加y轴标题 plt.ylabel(概率) #添加图表标题 plt.title(贷款金额概率密度) #设置背景网格线的颜色，样式，尺寸和透明度 plt.grid(color=#95a5a6,linestyle=--, linewidth=1,axis=y,alpha=0.4) #显示图表 plt.show() 自定义字体及配色

图表中所使用的字体，可以使用下面的字体名称替换family=后面的内容以改变图表中所显示的字体。

图表中的颜色，可以直接使用颜色名称，也可以使用简称来设置图表中使用的颜色，本文中没有使用默认的颜色，而是使用了自定义颜色。

自定义颜色的色号，本文中使用的是Hex色号，下面给出了Hex和RGB的对应关系，以及相应的颜色。可以使用下面的Hex色号替换本文中图表的颜色。