《Python程序设计与算法基础教程》课件（含思政案例） Ch13 图形绘制和数据可视化

Ch13图形绘制和数据可视化本章要点：13.1Python绘图模块概述13.2Matplotlib模块13.3Matplotlib基本绘图13.4常用图表类型的绘制13.5面向对象的Matplotlib绘图资源下载提示2课件等资源：扫描封底的“课件下载”二维码，在公众号“书圈”中下载。素材（源码）：扫描本书目录上方的二维码下载。讲解视频：扫描封底刮刮卡中的二维码，再扫描书中相应章节中（位于每章最前）的二维码，作为开源的补充阅读和学习资源。

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题库平台：教师登录网站（），联系客服开通教师权限Python绘图模块概述Python标准库中包括tkinter（画布绘图）turtle（海龟绘图）Python提供大量高质量的第三方绘图库，常用的开源绘图模块库如下（1）Matplotlib。Matplotlib可以绘制多种形式的图形，包括普通的线图、直方图、饼图、散点图以及误差线图等；还可以比较方便地定制图形的各种属性，例如图形的类型、颜色、粗细、字体的大小等。（2）Seaborn。Seaborn是基于Matplotlib进行再封装开发的第三方库，并且支持NumPy和Pandas。Seaborn能够对统计类数据进行有效的可视化展示，它提供了一批高层次的统计类数据的可视化展示效果。Seaborn的官网地址为“/”（3）PythonGoogleChart。PythonGoogleChart是GoogleChartAPI的一个完整封装，其官网地址“/”。（4）Pychart。Pychart用于创建高品质封装的PostScript、PDF、PNG或SVG图表Python库，其官网地址为“/pychart/”。（5）PLPlot。PLPlot是用于创建科学图表的跨平台软件包，以C类库为核心，支持各种语言（C、C++、Fortran、Java、Python等），其官网地址为“/”基于Matplotlib模块的绘图Matplotlib是Python最著名的绘图库之一，提供了一整套和MATLAB相似的命令API，既适合交互式地进行制图，也可以作为绘图控件方便地嵌入GUI应用程序中Matplotlib的pyplot子库提供了和MATLAB类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表，包括直方图、饼图、散点图等Matplotlib配合NumPy模块使用，可以实现科学计算结果的可视化显示使用Matplotlib模块绘图概述安装Matplotlib模块Matplotlib的官网地址是/。可以直接从官网下载安装Matplotlib模块使用Matplotlib模块绘图，主要使用了Matplotlib.pyplot工具包Matplotlib是一套面向对象的绘图库，其绘制的图表中的每个绘图元素（例如线条、文字、刻度等）都是对象【例13.1】使用plot()函数画图（linecurve.py）：绘制列表[1,2,5,6,8]，即绘制x轴坐标值为0、1、2、3、4，所对应的y轴坐标值为1、2、5、6、8的折线图importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib模块中的子模块pyplotplt.plot([1,2,5,6,8])#绘制列表plt.ylabel('somenumbers')#设置y轴坐标标题plt.show()#显示图形绘制折线图：使用两个列表数据【例13.2】绘制y=x2的折线图（squarex.py）。使用numpy的linspace()函数生成x轴的坐标点列表，该列表取值范围为[0,10]内的100个点，然后计算y=x*x，最后绘制折线图importmatplotlib.pyplotasplt #导入模块importnumpyasnp #导入模块x=np.linspace(0,10,100) #生成x坐标点的列表y=x*x #生成x坐标点的列表（y=x*x）plt.plot(x,y) #绘制图形plt.show() #显示图形绘制多个图形【例13.3】编写程序（line3.py），在同一个图形中，绘制多条函数曲线y=0.5x、y=5x和y=x2importmatplotlib.pyplotasplt#导入模块importnumpyasnp#导入模块x=np.linspace(0,10,10)#生成x坐标点的列表plt.plot(x,x*0.5)#绘制图形y=0.5xplt.plot(x,x*5)#绘制图形y=5xplt.plot(x,x*x)#绘制图形y=x*x#plt.plot(x,x*0.5,x,x*5,x,x*x)#也可以使用一条语句同时绘制多个图形plt.show()#显示图形设置坐标轴范围importmatplotlib.pyplotasplt#导入模块importnumpyasnp#导入模块x=np.linspace(0,8,100)#生成x坐标点的列表plt.axis([0,8,10,80])#设置两个坐标轴的范围plt.plot(x,10+x*x)#绘制图形plt.show()#显示图形【例13.4】编写程序（axisScope.py），绘制图形y=10+x2，并设置x坐标轴的范围为[0,8]，y坐标轴的范围为[10,80]在一个图形中同时绘制正弦曲线和余弦曲线importmatplotlib.pyplotasplt #导入模块importnumpyasnp #导入模块x=np.linspace(0,10,100) #生成x坐标点的列表plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x)) #绘制正弦曲线和余弦曲线plt.axis(xmin=0,xmax=11,ymin=-1.1,ymax=1.1) #设置两个坐标轴的范围plt.xlabel('x') #设置x轴坐标轴标题plt.ylabel('y') #设置y轴坐标轴标题plt.legend(['sin(x)','cos(x)'],loc='upperright') #设置图例plt.savefig('plot1.png’) #保存图形到文件plt.show() #显示图形【例13.5】编写程序（sincos.py），在一个图形中同时绘制正弦曲线和余弦曲线，设置x坐标轴的范围为[0,11]，y坐标轴的范围为[-1.1,1.1]选择图表类型条形图（1）importmatplotlib.pyplotasplt#导入模块plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签#确定柱状图数量，可以认为是x轴刻度（地区：华中、华南、华东、华北、华西）x=[1,2,3,4,5]#x轴刻度y=[5,7,4,3,1]#y轴刻度（销售额，单位：百万）color=['red','black','green','orchid','blue']#颜色列表（红、黑、绿、淡紫色、蓝）x_label=['华中','华南','华东','华北','华西']#x轴刻度标签plt.xticks(x,x_label)#绘制x轴刻度标签plt.bar(x,y,color=color)#绘制y轴刻度标签plt.xlabel('地区')#绘制x轴坐标标题plt.ylabel('销售额（单位：百万）')#绘制y轴坐标标题plt.title('各地区产品年度销售额')#绘制图表标题plt.grid(True,linestyle=':',color='r',alpha=0.6)#设置网格刻度plt.show()#显示垂直柱状图【例13.6】使用Matplotlib模块绘制各地区产品年度销售额的垂直柱状图（bar1.py），图表标题为“各地区产品年度销售额”，x轴标题为“地区”，x轴刻度标签为“华中、华南、华东、华北、华西”，y轴标题为“销售额”，每个地区的销售额信息采用不同的颜色表示条形图（2）importmatplotlib.pyplotasplt#导入模块plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签x=[5,7,4,3,1]#x轴刻度（销售额，单位：百万）#确定柱状图数量，可以认为是y轴刻度（地区：华中、华南、华东、华北、华西）y=[1,2,3,4,5]color=['red','black','green','orchid','blue']#颜色列表（红、黑、绿、淡紫色、蓝）y_label=['华中','华南','华东','华北','华西']plt.yticks(y,y_label)#绘制y轴刻度标签plt.barh(y,x,color=color)#绘制x轴刻度标签plt.xlabel('销售额（单位：百万）')#绘制x轴坐标标题plt.ylabel('地区')#绘制y轴坐标标题plt.title('各地区产品年度销售额')#绘制图表标题plt.grid(True,linestyle=':',color='r',alpha=0.6)#设置网格刻度plt.show()#显示水平柱状图【例13.7】使用Matplotlib模块绘制各地区产品年度销售额水平柱状图（bar2.py）饼图（1）importmatplotlib.pyplotasplt#导入模块plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签labels=['住房','餐饮','娱乐','其他']#饼图标签percentages=[60.2,20.5,15.1,4.2]#饼图百分比plt.pie(percentages,labels=labels,autopct='%1.1f%%')#饼图参数plt.title("9月份家庭支出占比")#绘制图标标题plt.show()#显示饼图【例13.8】使用Matplotlib模块绘制9月份某家庭各项支出占比的饼状图（pie1.py），假设“住房”“餐饮”“娱乐”和“其他”支出分别占比60.2%、20.5%、15.1%和4.2%，图表标题为“9月份家庭支出占比”，需要显示出各项支出的名称和所占比例（保留一位小数）饼图（2）importmatplotlib.pyplotasplt#导入模块plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签labels=['住房','餐饮','娱乐','其他']explode=(0,0.1,0,0.1)#分离出第2个&第4个切片（'餐饮'和'其他'）percentages=[60.2,20.5,15.1,4.2]#饼图百分比plt.pie(percentages,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=True)plt.title("9月份家庭支出占比")#饼图标题plt.show()#显示饼图【例13.9】使用Matplotlib模块绘制9月份某家庭各项支出占比的饼状图（pie2.py），为每块饼增加阴影，并分离出“餐饮”和“其他”这两个饼块散点图importmatplotlib.pyplotasplt#导入模块importnumpyasnp#导入模块x=np.random.randn(1000)#生成由1000个随机点组成的x坐标y=np.random.randn(1000)#生成由1000个随机点组成的y坐标size=np.random.randn(1000)#生成由1000个随机点组成的大小colors=np.random.rand(1000)#生成由1000个随机点组成的颜色plt.scatter(x,y,s=size,c=colors)#绘制由1000个随机点组成的散点图plt.show()#显示图形【例13.10】编写程序（scatters.py），生成1000个随机大小和随机颜色的随机点(x,y)，并绘制其散点图绘制直方图importnumpyasnp#导入numpy模块importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib模块中的子模块pyplot#随机生成满足mu为100、sigma为20的正态分布的10万个智商数据mu,sigma=100,20x=mu+sigma*np.random.randn(100000)plt.hist(x,bins=50)#绘制直方图plt.xlabel('IQ')#绘制x轴坐标标题plt.ylabel('Probability')#绘制y轴坐标标题plt.title('HistogramofIQ')#绘制图表标题plt.grid(True)#显示网格plt.show()#显示直方图【例13.11】使用Matplotlib.pyplot的hist()函数绘制直方图示例（histfig.py）：随机生成满足mu为100、sigma为20的正态分布的10万个智商数据，并绘制其直方图绘制多个子图importmatplotlib.pyplotasplt #导入模块importnumpyasnp #导入模块x=np.linspace(0,10,100) #生成x轴的列表数据（范围[0,10]中的100个点）fig1=plt.figure() #创建一个Figure对象ax1=fig1.add_subplot(2,1,1) #创建一个子图：2行1列中的第1个图ax1.plot(x,np.sin(x)) #绘制y=sin(x)ax1.set_title('sin(x)') #设置图表标题ax2=fig1.add_subplot(2,1,2) #创建一个子图：2行1列中的第2个图ax2.plot(x,np.cos(x)) #绘制y=cos(x)ax2.set_title('cos(x)') #设置图表标题plt.show() #显示图形【例13.12】绘制多个子图示例（multifigs.py）：利用NumPy模块和Matplotlib.pyplot工具包绘制y=sin(x)以及y=cos(x)的函数曲线本章小结实验和习题上机实践1~6复习题单选题填空题案例研究：汉诺塔（TowerofHanoi）问题求解动画本章案例研究是通过一个基于turtle的汉诺塔问题求解动画的设计和实现，帮助读者进一步深入了解递归和turtle图形汉诺塔问题求解移动圆盘的规则如下：（1）一次只能移动一个圆盘