python统计图代码大全

Python是一种流行的编程语言，用于数据科学和数据分析。Python提供了许多库和工具，可以生成各种类型的统计图。在本文中，我们将介绍一些常见的Python统计图，并给出相应的代码示例。

1. 散点图

散点图（Scatter plot）是用于显示两个变量之间关系的图表。以下是生成散点图的Python代码示例。

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据

x = np.random.rand(100)

y = np.random.rand(100)

# 绘制散点图

plt.scatter(x, y)

# 设置图表标题

plt.title("Scatter plot")

# 显示图表

plt.show()

```

该代码生成100个随机数，并使用plt.scatter（）函数绘制它们的散点图。

2. 折线图

折线图（Line plot）用于显示随时间变化而变化的数据趋势。以下是生成折线图的Python代码示例。

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据

x = np.linspace(0, 10, 100)

y = np.sin(x)

# 绘制折线图

plt.plot(x, y)

# 设置图表标题

plt.title("Line plot")

# 显示图表

plt.show()

```

该代码生成了一组正弦函数数据，并用plt.plot（）函数绘制了它们的折线图。

3. 条形图

条形图（Bar plot）用于显示不同类别之间的数量或比较。以下是生成条形图的Python代码示例。

```python

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据

x = ["A", "B", "C", "D"]

y = [3, 6, 2, 8]

# 绘制条形图

plt.bar(x, y)

# 设置图表标题

plt.title("Bar plot")

# 显示图表

plt.show()

```

该代码生成了一个包含4个类别的数据集，并使用plt.bar（）函数绘制了它们的条形图。

4. 直方图

直方图（Histogram）用于显示数据分布的频率。以下是生成直方图的Python代码示例。

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据

x = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 绘制直方图

plt.hist(x)

# 设置图表标题

plt.title("Histogram")

# 显示图表

plt.show()

```

该代码生成了一个包含1000个正态分布数据的数据集，并使用plt.hist（）函数绘制了它们的直方图。

5. 箱线图

箱线图（Box plot）用于显示数据的分布范围和中位数等信息。以下是生成箱线图的Python代码示例。

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据

x = np.random.normal(0, 1, 100)

# 绘制箱线图

plt.boxplot(x)

# 设置图表标题

plt.title("Box plot")

# 显示图表

plt.show()

```

该代码生成了一个包含100个正态分布数据的数据集，并使用plt.boxplot（）函数绘制了它们的箱线图。

6. 饼图

饼图（Pie plot）用于显示数据的占比。以下是生成饼图的Python代码示例。

```python

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据

sizes = [15, 30, 45, 10]

labels = ["A", "B", "C", "D"]

# 绘制饼图

plt.pie(sizes, labels=labels)

# 设置图表标题

plt.title("Pie plot")

# 显示图表

plt.show()

```

该代码生成了一个包含4个标签的数据集，并使用plt.pie（）函数绘制了它们的饼图。

总结

以上是一些常见的Python统计图，可以帮助您对数据进行可视化和分析。这些代码示例显示了如何使用Matplotlib库绘制几种类型的图表。在实际应用中，您可能需要根据您的需求调整这些代码示例，并掌握更多有关数据可视化的相关知识，向更高端技能提升。

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