如何用Matplotlib画一张好看的图

本文用的数据如图所示&＃xff0c;Dataframe中显示的是相关职位对应的地区和相应的薪水状况&＃xff0c;单位是千&＃xff0c;要统计各个城市的薪资状况。

最终目的是用Matplotlib结合Seaborn得到这种可视化效果

首先&＃xff0c;导入要用到的包&＃xff0c;由于需要在图中显示中文字&＃xff0c;还需要进行一些字体的设置。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline# 设置中文字体为微软雅黑
plt.rcParams[&＃39;font.sans-serif&＃39;] &＃61; &＃39;SimHei&＃39;


先用Seaborn生成一张基础的柱状图&＃xff0c;并给图加上标题&＃xff0c;之后围绕这张图进行进一步的修改。

fig,ax &＃61; plt.subplots(figsize&＃61;(9,6))
sns.barplot(x&＃61;&＃39;city&＃39;,y&＃61;&＃39;salary&＃39;,data&＃61;df,ci&＃61;95,ax&＃61;ax)
ax.set_title(&＃39;各城市薪资水平对比&＃39;)


可以比较明显看出横纵坐标的刻度标签的字体有点小&＃xff0c;同时刻度线显示起来不好看&＃xff0c;所以第一步把刻度标签的字体放大并去掉刻度线。

由于刻度的设置是tick的属性&＃xff0c;所以用ax.tick_param()进行设置,用参数labelsize指定刻度标签的大小&＃xff0c;将length参数设置刻度线长短。

fig,ax &＃61; plt.subplots(figsize&＃61;(9,6))
sns.barplot(x&＃61;&＃39;city&＃39;,y&＃61;&＃39;salary&＃39;,data&＃61;df,ci&＃61;95,ax&＃61;ax)
ax.set_title(&＃39;各城市薪资水平对比&＃39;)# 字体为16px大小&＃xff0c;刻度线长度为0
ax.tick_params(labelsize&＃61;16,length&＃61;0)


第二步&＃xff0c;去掉四边的边框&＃xff08;真的不好看&＃xff09;&＃xff0c;这里有两种实现方式。

第一种是用上篇文章说过的ax.spines[&＃39;xx&＃39;].set_visible(False)分别对top、bottoom、left和right进行设置。

第二种方式&＃xff0c;由于这里只有一个Axes且四个边框都去掉&＃xff0c;所以也可以直接使用plt.box(False)

fig,ax &＃61; plt.subplots(figsize&＃61;(9,6))
sns.barplot(x&＃61;&＃39;city&＃39;,y&＃61;&＃39;salary&＃39;,data&＃61;df,ci&＃61;95,ax&＃61;ax)
ax.set_title(&＃39;各城市薪资水平对比&＃39;)# 字体为16px大小&＃xff0c;刻度线长度为0
ax.tick_params(labelsize&＃61;16,length&＃61;0)#法一&＃xff1a;
ax.spines[&＃39;left&＃39;].set_visible(False)
ax.spines[&＃39;top&＃39;].set_visible(False)
ax.spines[&＃39;right&＃39;].set_visible(False)
ax.spines[&＃39;bottom&＃39;].set_visible(False)#法二
plt.box(False)


接下来&＃xff0c;为了使条形图呈从小到大渐变的效果&＃xff0c;可以指定各个城市的排列顺序&＃xff0c;并设置相应的颜色映射。

对各个城市的薪水求均值并从小到大排序&＃xff0c;获取城市排序列表city_order

city_order &＃61; df.groupby("city")["salary"].mean()\.sort_values()\.index.tolist()


然后用Seaborn中的order和palette分别设置排列顺序和颜色。

fig,ax &＃61; plt.subplots(figsize&＃61;(9,6))
sns.barplot(x&＃61;&＃39;city&＃39;,y&＃61;&＃39;salary&＃39;,data&＃61;df,ci&＃61;95,ax&＃61;ax,order &＃61; city_order,palette &＃61; "RdBu_r")
ax.set_title(&＃39;各城市薪资水平对比&＃39;)# 字体为16px大小&＃xff0c;刻度线长度为0
ax.tick_params(labelsize&＃61;16,length&＃61;0)
plt.box(False)


紧接着在y轴上添加网格线便于观察每个柱子的数值大小&＃xff0c;因为是在y轴上&＃xff0c;网格线为grid&＃xff0c;所以用ax.yaxis.grid()进行设置

fig,ax &＃61; plt.subplots(figsize&＃61;(9,6))
sns.barplot(x&＃61;&＃39;city&＃39;,y&＃61;&＃39;salary&＃39;,data&＃61;df,ci&＃61;95,ax&＃61;ax,order &＃61; city_order,palette &＃61; "RdBu_r")
ax.set_title(&＃39;各城市薪资水平对比&＃39;)# 字体为16px大小&＃xff0c;刻度线长度为0
ax.tick_params(labelsize&＃61;16,length&＃61;0)
plt.box(False)# 设置y轴网格线
ax.yaxis.grid(linewidth&＃61;0.5,color&＃61;&＃39;black&＃39;)
# 将网格线置于底层
ax.set_axisbelow(True)


由于x轴和y轴含义比较清晰&＃xff0c;所以可以将横纵坐标的标签去掉&＃xff0c;同时&＃xff0c;为了更直观&＃xff0c;可以将y轴的刻度标签由20&＃xff0c;15...换成20k,15k...

这个过程分别用到ax.set_xlabel(),ax.set_ylabel()和ax.set_yticklabels()

fig,ax &＃61; plt.subplots(figsize&＃61;(9,6))
sns.barplot(x&＃61;&＃39;city&＃39;,y&＃61;&＃39;salary&＃39;,data&＃61;df,ci&＃61;95,ax&＃61;ax,order &＃61; city_order,palette &＃61; "RdBu_r")
ax.set_title(&＃39;各城市薪资水平对比&＃39;)# 字体为16px大小&＃xff0c;刻度线长度为0
ax.tick_params(labelsize&＃61;16,length&＃61;0)
plt.box(False)# 设置y轴网格线
ax.yaxis.grid(linewidth&＃61;0.5,color&＃61;&＃39;black&＃39;)
# 将网格线置于底层&＃xff0c;
ax.set_axisbelow(True)ax.set_xlabel(&＃39;&＃39;)
ax.set_ylabel(&＃39;&＃39;)
# 将0处设为空字符串&＃xff0c;其他地方加上k
ax.set_yticklabels([" ","5k","10k","15k","20k"])


最后对标题进行设置&＃xff0c;让标题更加好看&＃xff0c;这一步主要是对ax.set_title()中的参数进行调整&＃xff0c;主要包括

• backgroundcolor&＃xff1a;控制背景颜色

• fontsize&＃xff1a;控制字体大小

• weight&＃xff1a;控制字体粗细

• color&＃xff1a;控制字体颜色

fig,ax &＃61; plt.subplots(figsize&＃61;(9,6))sns.barplot(x&＃61;&＃39;city&＃39;,y&＃61;&＃39;salary&＃39;,data&＃61;df,ci&＃61;95,ax&＃61;ax,order &＃61; city_order,palette &＃61; "RdBu_r")# 字体为16px大小&＃xff0c;刻度线长度为0
ax.tick_params(labelsize&＃61;16,length&＃61;0)
plt.box(False)# 设置y轴网格线
ax.yaxis.grid(linewidth&＃61;0.5,color&＃61;&＃39;black&＃39;)
# 将网格线置于底层&＃xff0c;
ax.set_axisbelow(True)ax.set_xlabel(&＃39;&＃39;)
ax.set_ylabel(&＃39;&＃39;)
# 将0处设为空字符串&＃xff0c;其他地方加上k
ax.set_yticklabels([" ","5k","10k","15k","20k"])ax.set_title(&＃39; 各城市薪资水平对比 &＃39;,backgroundcolor&＃61;&＃39;#3c7f99&＃39;,fontsize&＃61;24, weight&＃61;&＃39;bold&＃39;,color&＃61;&＃39;white&＃39;)


我讲的比较细&＃xff0c;所以可能会让大家觉得画起来挺复杂的&＃xff0c;其实数数最后的代码也就10行代码&＃xff0c;只是细节的地方比较多。如果把之前两篇相关文章看懂了&＃xff0c;相信这篇理解起来难度并不大。

好了&＃xff0c;从此之后你用Matplotlib画出来的图就是和别人不一样&＃xff01;

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