python matplotlib绘画十一种常见数据分析图

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　　这篇文章主要介绍了python matplotlib绘画十一种常见数据分析图，文章主要绘制折线图、散点图、直方图、饼图等需要的小伙伴可以参考一下文章具体内容

　　折线图（Line Chart）是一种将数据点按照顺序连接起来的图形，也可以看作是将散点图按照X轴坐标顺序链接起来的图形。折线图的主要功能是查看因变量y随着自变量x改变的趋势，最适合用于显示随时间（根据常用比例设置）而改变的连续数据。同时，还可以看出数量的差异

　　matplotlib.pyplot.plot(*args,**kwargs)

　　散点图（Scatter Diagram）又称为散点分布图，是以一个特征为横坐标，另一个特征为纵坐标，使用坐标点（散点）的分布形态反映特征间统计关系的一种图形。值时由点在图表中的位置表示，类别是由图表中的不同标记表示 ，通常用于比较跨类别的数据

　　scatter函数主要参数及其说明见表3scatter的主要参数及其说明

　　直方图（Histogram）又称质量分布图，是统计报告图的一种，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况，一般用横轴表示数据所属类别，纵轴表示数量或者占比。用直方图可以比较直观地看出产品质量特性的分布状态，便于判断其总体质量分布情况。直方图可以发现分布表无法发现的数据模式、样本的频率分布和总体的分布。

　　饼图（Pie Graph）用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类，饼图可以比较清楚的反映出部分与部分、部分与整体之间的比例关系，易于显示每组数据相对于总数的大小，而且显现的方式直观。

　　箱线图（Boxplot）也称盒须图，通过绘制反映数据分布特征的统计量，提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同特征时，更可表现其分散程度差异。箱线个统计量（最小值，下四分位数，中位数，上四分位数和最大值）来描述数据，它可以粗略地看出数据是否具有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较，还可以粗略检测异常值。

　　雷达图也称网络图、星图、蜘蛛网图、不规则多边形、极坐标图等。雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。轴的相对位置和角度通常是无信息的。雷达图相当于平行坐标图，轴径向排列。绘制某学生成绩信息的雷达图

　　在运输问题中，常常需要表明产地的产量、销地的销量，以及流向和流量的交通图，此时可以用到流向图。流向图能够直观地展示数据流向，揭示出运动中的一些规律或现象。

　　在平面投影中，由X轴和Y轴定位坐标；而在极坐标投影中，需要以半径和角度的形式定位坐标。极坐标投影中的半径以圆半径的大小显示，并且以每个角度为0的圆的角度为起点投影角度。要生成极坐标投影，需要将投影类型定义为极坐标。

　　词云用于对网络文本中出现频率较高的关键词予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只需要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。

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