《python数据分析及其在水利工程中的应用》课件-28Matplotlib绘图基础与常⽤图表

图观⽔势-成为【观澜使】Matplotlib绘图基础与常⽤图表MatplotlibPlottingBasicsandCommonlyUsedcharts升级任务：图观⽔势Upgradetask:Observethewaterflowchart⻓⽼的⽬标：成为【观澜使】"数据⽆形，

图表有道。

以Matplotlib为画笔，将⽔情数据化为直观图形，

⽅能—⽬了然。"—智水长老升级任务进度TheprogressoftheUpgradetask完成本任务，成为【观澜使】！当前任务任务:墨绘⼭河-Matplotlib基础与常⽤图表进行中>>>任务:实战演练-项⽬数据可视化后续任务待解锁本次任务：墨绘⼭河-Matplotlib基础与常⽤图表Thistask:InkPaintingofMountainsandRivers-BasicandCommonlyUsedChartswithMatplotlib任务⽬标了解数据可视化的重要性及Matplotlib库学会安装和导⼊Matplotlib掌握绘制基本图表的流程学会绘制四种常⽤图表01第一节神笔概览：数据可视化与MatplotlibOverviewoftheMagicBrush:DataVisualizationandMatplotlib数据可视化：点数成图，洞见未然Datavisualization:Countingpointsintographs,insightsaheadoftime什么是数据可视化？数据可视化是将数据转换成图形或图表的过程，以便更容易地理解和分析数据。Matplotlib：'墨绘⼭河'的Python神笔Matplotlib:ThePythonmagicPenfor"InkPaintingofMountainsandRivers"Matplotlib特点灵活性⾼控制⼒强社区庞⼤兼容性好安装与导⼊：'神笔'激活InstallationandImport:Activate'MagicBrush'import

matplotlib.pyplot

as

plt#通常与Matplotlib—起使⽤

，⽤于⽣成数据import

numpy

as

np#也常与

Matplotlib结合，⽤于处理数据import

pandas

as

pd导⼊Matplotlib在Python脚本或JupyterNotebook中：pip

install

matplotlib安装Matplotlib在终端或命令⾏中运⾏：要点：plt是matplotlib.pyplot约定的简写，如同"神笔"的"唤名咒"。如果你使⽤Anaconda，Matplotlib通常已经预装了。02第二节绘图⼼法：Matplotlib基础流程PlottingTechnique:ThebasicprocessofMatplotlib绘图五步诀：'备、创、绘、添、

显'Five-stepdrawingformula:'Prepare,Create,Draw,Add,Reveal'Matplotlib绘图流程备(准备数据)：确定要可视化的数据1创

(创建图表/画布)：使⽤plt.figure()创建画布2绘(绘制图形)：使⽤绘图函数(如plt.plot())3添(添加元素)：添加标题、标签、

图例等4显(显示图表)：使⽤plt.show()显示结果5#示例：

—个最简单的线图流程#

1.

备数据x_data=

[1,

2,

3,

4,

5]y_data=

[2,

4,

1,

3,

5]#2.创画布

(plt.plot

会隐式创建)#plt.figure()#可以显式创建和设置画布⼤⼩等#

3.

绘图形plt.plot(x_data,y_data)#

4.

添元素plt.title("简单线图示例")plt.xlabel("X轴

-时间")plt.ylabel("Y轴

-⽔位")#

5.

显图表plt.show()03第三节'⽔⽂图谱'：常⽤图表绘制"Hydrologicalmap":Commonlydrawnwithcharts线图(LinePlot)：描绘'⽔势'起伏LinePlot:Depictingtheupsanddownsofthe"waterpotential"适⽤场景展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势代表⽔利⼯程中的⽔位变化、流量记录等时间序列数据⽐较多个相关数据系列在相同坐标系下的变化显示连续数据间的关系或模式核⼼函数：plt.plot(x,y)线图代码与示例Linegraphcodeandexamples#准备数据

：模拟—周每⽇平均流量days=

np.array(

[

I周—I,

I周⼆I,

I周三I,

I周四I,

I周五I,

I周六I,

I周⽇

I])#单位

：⽴⽅⽶/秒flow_rate=np.array(

[120,

135,

150,

140,

160,

175,

165])plt.figure(figsize=(8,5))

#创建画布并设置⼤⼩plt.plot(days,flow_rate,marker=

Io

I,linestyle=

I-

I,color=

I

blue

I,

label=

I周平均流量

I)plt.title(

I—周平均流量变化图

I)plt.xlabel(

I星期

I)plt.ylabel(

I流量(⽴⽅⽶/秒)I)plt.legend()#显示图例plt.grid(True)#显示⽹格plt.show()散点图(ScatterPlot)：探查'⽔滴'分布ScatterPlot:Explorethedistributionof'waterdroplets'适⽤场景展示两个数值变量之间的关系观察数据的分布模式、相关性或聚类识别异常值或离群点适合表示不同观测点的⽔位、⽔质、流量等关系核⼼函数：plt.scatter(x,y)散点图代码与示例Scatterplotcodeandexamples#准备数据：模拟⽔库⽔位与其对应时间的观测数据np.random.seed(0)#保证随机数可复现#0-24⼩时内的随机时间点observation_times=np.random.rand(50)*

24#模拟⽔位随时间增加并有随机波动water_levels=50+observation_times*

2

+

np.random.randn(50)

*

5plt.figure(figsize=(8,5))plt.scatter(observation_times,water_levels,color=

'green',alpha=0.7,label=

'⽔位观测点

')#

alpha设置透明度plt.title(

'⽔库⽔位与观测时间关系散点图

')plt.xlabel(

'观测时间

(⼩时)')plt.ylabel(

'⽔位

(⽶)')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()柱状图(BarChart)：⽐较'⽔库'⾼低BarChart:Comparetheheightsofthe"reservoir"适⽤场景⽐较不同类别数据的⼤⼩显示分类数据的分布情况展示各类别间的差异和排名适合表示不同⽔库的容量、不同河段的流量等核⼼函数：plt.bar(categories,values)(垂直柱状图)或plt.barh()(⽔平柱状图)柱状图代码与示例Barchartcodeandexamples#准备数据：不同⽔利⼯程的年均发电量projects=

[

'三峡',

'葛洲坝',

'丹江⼝

',

'⼩浪底']power_generation=

[900,150,

60,

55]#

单位：亿千瓦时plt.figure(figsize=(8,5))plt.bar(projects,power_generation,color=

[

'skyblue',

'lightcoral',

'lightgreen',

'gold'])plt.title(

'主要⽔利⼯程年均发电量对⽐')plt.xlabel(

'⽔利⼯程

')plt.ylabel(

'年均发电量(亿千瓦时)')#plt.xticks(rotation=45)#如果x轴标签过⻓

，

可以旋转plt.show()饼图(PieChart)：剖析'⽔源'构成PieChart:Analyzingthecompositionofthe"watersource"适⽤场景显示各部分占整体的百分⽐表示组成部分的相对⼤⼩⽐较部分与整体的关系适合表示⽔资源构成、⽤⽔分配⽐例等

核⼼函数

：plt.pie(sizes,labels=labels)饼图代码与示例Piechartcodeandexamples#准备数据：某地区不同⽔源供⽔占⽐sources=

[

I地表⽔I,

I地下⽔I,

I再⽣⽔I,

I其他I]#

百分⽐proportions=

[60,

25,

10,

5]#突出显示"地下⽔

"部分explode_values=

(0,0.1,

0,

0)plt.figure(figsize=(7,7))plt.pie(proportions,explode=explode_values,labels=sources,autopct=

I%1.1f%%I,startangle=90,colors=

[

I

lightskyblueI,

Iyellowgreen

I,I

lightcoral

I,

IgoldI])