以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例，使用Matplotlib和Seaborn库。
1. 折线图（Line Chart）
折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.title('Sin Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
2. 条形图（Bar Chart）
条形图用于比较不同类别的数据。
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import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [23, 45, 56, 78]
# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.bar(categories, values, color='skyblue')
plt.title('Bar Chart Example')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Values')
plt.show()
3. 直方图（Histogram）
直方图用于展示数据的分布情况。
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.7, color='steelblue')
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.grid(True)
plt.show()
4. 散点图（Scatter Plot）
散点图用于显示两个变量之间的关系。
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.scatter(x, y, color='red', alpha=0.5)
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.grid(True)
plt.show()
5. 箱型图（Box Plot）
箱型图用于显示数据的分布情况，包括中位数、四分位数等。
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
data = np.random.normal(100, 20, 200)
# 绘制箱型图
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.boxplot(data, vert=False) # 设置为水平方向
plt.title('Box Plot Example')
plt.xlabel('Values')
plt.show()
6. 饼图（Pie Chart）
饼图用于展示各类别在总体中的比例。
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import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
sizes = [15, 30, 45, 10]
labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs']
colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']
explode = (0.1, 0, 0, 0) # 突出显示第一个扇区
# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal') # 确保饼图是圆的
plt.title('Pie Chart Example')
plt.show()
