用matplotlib绘制统计图表

python

matplotlib 是一个用于 统计绘图 的 Python 包，功能非常强大，堪比 Matlab ！开始前，先通过几张图来感受一下：

快速开始

饼状图应该是最简单的统计图表了，用以介绍 matplotlib 画图方式最为合适。 数据准备就绪，生成饼状图只需若干行代码：

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import matplotlib.pyplot as plt

# data to plot
labels = ('Python', 'C++', 'Ruby', 'Java',)
sizes = (215, 130, 245, 210,)

colors = ('gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue',)

plt.pie(
    sizes,
    labels=labels,
    colors=colors,
    autopct='%1.1f%%',
)

plt.title("Programming Languages")

plt.show()

第 4-5 行，为待渲染数据，包括 数值 以及 标签 ； 第 7 行，定义渲染 颜色 ； 第 9-14 行，配置饼图，包括数值、标签、颜色以及百分比展示； 第 16 行，为图表追加 标题 ； 第 18 行，将图表展示出来。

运行程序后，画出的图表效果如下：

字体

在编程世界，中文一直是个麻烦事。 不折腾一番， matplotlib 是不能渲染中文文本的。

让 matplotlib 支持中文 的方式有不少，接下来介绍一种最简单的： 准备好字体文件，为文本定义 FontProperties 并设置。 除了指定 字体 ， FontProperties 还支持 字号 、 粗细 、 斜体 、 下划线 等属性设置。

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import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as mfm

fonts = (
    ('微软雅黑', 'Downloads/Microsoft Yahei.ttf',),
    ('中易黑体', 'Downloads/SimHei.ttf',),
    ('仿宋', 'Downloads/FangSong.ttf',),
    ('宋体', 'Downloads/STSong.ttf',),
)

# load font files
label_fonts = tuple(
    mfm.FontProperties(fname=path, size=10)
    for _, path in fonts
)

title_fonts = label_fonts[0].copy()
title_fonts.set_size(18)

# data to plot
labels = [name for name, _ in fonts]
sizes = (215, 130, 245, 210,)

colors = ('gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue',)

patches, texts, autotexts = plt.pie(
    sizes,
    labels=labels,
    colors=colors,
    autopct='%1.1f%%',
)

for text, font in zip(texts, label_fonts):
    text.set_fontproperties(font)

plt.title("编程语言", fontproperties=title_fonts)

plt.show()

程序第 11-15 行加载字体文件，并设置字号； 第 17-18 行在第一个标签字体基础上设置新字号，作为标题字体， 第 33-34 行为 4 个标签分别设置字体； 第 36 行指定标题，同时设置标题字体。

运行程序后，画出的图表效果如下：

Github 上有个项目提供一些字体文件，以供测试： dolbydu/font 。

保存图片

将图表保存成文件，只需调用 savefig 方法。保存为 PNG 图片：

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plt.savefig('foo.png')

文件格式由文件后缀名决定，另存为 PDF 文件：

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plt.savefig('foo.pdf')

如果仅需获取保存文件内容，则可借助 BytesIO ：

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import io

bio = io.BytesIO()
plt.savefig(bio, format='png')

bio.seek(0)
content = bio.read()

附录

  1. 我遇到的疑难杂症和解决方法

【小菜学Python】系列文章首发于公众号【小菜学编程】，敬请关注：

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fasionchan 2019-01-09