Python財經(jīng)應用：編程基礎、數(shù)據(jù)分析與可視化第七章Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化中國農業(yè)大學李輝Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化01數(shù)據(jù)可視化概述02Matplotlib庫的概述03Matplotlib庫繪圖的基本流程04使用Matplotlib庫繪圖常用圖表05圖表輔助元素的設置Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化01數(shù)據(jù)可視化概述02Matplotlib庫的概述03Matplotlib庫繪圖的基本流程04使用Matplotlib庫繪圖常用圖表05圖表輔助元素的設置7.5圖表輔助元素的設置第七章Matplotlib庫與數(shù)據(jù)可視化圖表輔助元素的設置圖表輔助元素，指的是不直接基于數(shù)據(jù)繪制的額外元素，它們用于增強圖表的表現(xiàn)力和清晰度。常見的輔助元素包括坐標軸、標題、圖例、網(wǎng)格、參考線、參考區(qū)域、注釋文本和表格，它們共同為圖表提供了必要的補充和說明。坐標軸：分為單坐標軸和雙坐標軸。單坐標軸根據(jù)方向不同，又分為水平坐標軸（通常稱為x軸）和垂直坐標軸（通常稱為y軸）。標題：它是圖表的說明性文字，用以概括圖表的主題。圖例：用于解釋圖表中不同圖形所代表的含義和標識。網(wǎng)格：從坐標軸刻度延伸出的線條，它們穿過繪圖區(qū)域，為估算圖形所表示的值提供參考。參考線：在坐標軸上標記特定值的一條直線。參考區(qū)域：在坐標軸上標記一個特定范圍的區(qū)域。注釋文本：提供對圖表中特定部分或特征的解釋和說明。表格：用于突出顯示那些不易通過圖表直接理解的數(shù)據(jù)。圖表輔助元素的設置——設置坐標軸的標簽、刻度范圍和刻度標簽坐標軸對數(shù)據(jù)可視化效果有著直接的影響。坐標軸的刻度范圍過大或過小、刻度標簽過多或過少，都會導致圖形顯示的比例不夠理想。1.設置坐標軸的標簽（1）設置x軸的標簽Matplotlib中可以直接使用pyplot模塊的xlabel函數(shù)設置x軸的標簽xlabel(xlabel,

fontdict=None,

labelpad=None,

**kwargs)xlabel：表示x軸標簽的文本。fontdict：表示控制標簽文本樣式的字典。labelpad：表示標簽與x軸軸脊間的距離。Axes對象使用xlabel函數(shù)也可以設置x軸的標簽。圖表輔助元素的設置——設置坐標軸的標簽、刻度范圍和刻度標簽坐標軸對數(shù)據(jù)可視化效果有著直接的影響。坐標軸的刻度范圍過大或過小、刻度標簽過多或過少，都會導致圖形顯示的比例不夠理想。1.設置坐標軸的標簽（2）設置y軸的標簽Matplotlib中可以直接使用pyplot模塊的ylabel函數(shù)設置y軸的標簽ylabel(pylabel,

fontdict=None,

labelpad=None,

**kwargs)該函數(shù)的ylabel參數(shù)表示y軸標簽的文本，其余參數(shù)與xlabel()函數(shù)的參數(shù)的含義相同。pylabel：表示y軸標簽的文本。fontdict：表示控制標簽文本樣式的字典。labelpad：表示標簽與y軸軸脊的距離。圖表輔助元素的設置——設置坐標軸的標簽、刻度范圍和刻度標簽2.設置刻度范圍和刻度標簽繪制圖表時，坐標軸的刻度范圍和刻度標簽都與數(shù)據(jù)的分布有著直接的聯(lián)系，即坐標軸的刻度范圍取決于數(shù)據(jù)的最大值和最小值。在使用Matplotlib繪圖時若沒有指定任何數(shù)據(jù)，x軸和y軸的范圍均為0.05～1.05，刻度標簽均為[-0.2,0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2]；若指定了x軸和y軸的數(shù)據(jù)，刻度范圍和刻度標簽會隨著數(shù)據(jù)的變化而變化。（1）設置刻度范圍：使用pyplot模塊的xlim函數(shù)和ylim函數(shù)分別可以設置或獲取x軸和y軸的刻度范圍。xlim(left=None,

right=None,

emit=True,

auto=False,

*,xmin=None,

xmax=None)left=None:x軸顯示范圍的最小值。如果設置為None，則不會設置左邊界，而是使用自動確定的值。right=None:x軸顯示范圍的最大值。如果設置為None，則不會設置右邊界，而是使用自動確定的值。emit=True:控制是否發(fā)出xlim_changed事件。如果設置為True（默認值），則在更改x軸范圍時，將發(fā)出此事件。如果設置為False，則不會發(fā)出事件。圖表輔助元素的設置——設置坐標軸的標簽、刻度范圍和刻度標簽2.設置刻度范圍和刻度標簽繪制圖表時，坐標軸的刻度范圍和刻度標簽都與數(shù)據(jù)的分布有著直接的聯(lián)系，即坐標軸的刻度范圍取決于數(shù)據(jù)的最大值和最小值。在使用Matplotlib繪圖時若沒有指定任何數(shù)據(jù)，x軸和y軸的范圍均為0.05～1.05，刻度標簽均為[-0.2,0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2]；若指定了x軸和y軸的數(shù)據(jù)，刻度范圍和刻度標簽會隨著數(shù)據(jù)的變化而變化。（1）設置刻度范圍：使用pyplot模塊的xlim函數(shù)和ylim函數(shù)分別可以設置或獲取x軸和y軸的刻度范圍。xlim(left=None,

right=None,

emit=True,

auto=False,

*,xmin=None,

xmax=None)auto=False:控制是否自動設置x軸的范圍。如果設置為True，則x軸的范圍將根據(jù)當前的數(shù)據(jù)自動調整。如果設置為False（默認值），則必須手動設置left和right參數(shù)。xmin=None:left參數(shù)的別名，用于設置x軸顯示范圍的最小值。xmax=None:right參數(shù)的別名，用于設置x軸顯示范圍的最大值。圖表輔助元素的設置——設置坐標軸的標簽、刻度范圍和刻度標簽2.設置刻度范圍和刻度標簽（2）設置刻度標簽：使用pyplot模塊的xticks函數(shù)和yticks函數(shù)分別可以設置或獲取x軸和y軸的刻度線位置和刻度標簽。xticks(ticks=None,

labels=None,

**kwargs)該函數(shù)的ticks參數(shù)表示刻度顯示的位置列表，它還可以設為空列表，以此禁用x軸的刻度；labels表示指定位置刻度的標簽列表。Axes對象可以使用set_xticks()或set_yticks()方法分別設置x軸或y軸的刻度線位置，使用set_xticklabels()或set_yticklabels()方法分別設置x軸或y軸的刻度標簽。圖表輔助元素的設置——添加標題和圖例1.添加標題圖表的標題代表圖表名稱，一般位于圖表的頂部且與圖表居中對齊，可以迅速地讓讀者理解圖表要說明的內容。Matplotlib中可以直接使用pyplot模塊的title函數(shù)添加圖表標題：title(label,

fontdict=None,

loc=‘center’,

pad=None,

**kwargs)label：表示標題的文本。fontdict：表示控制標題文本樣式的字典。loc：表示標題的對齊樣式。pad：表示標題與圖表頂部的距離，默認為None。此外，Axes對象還可以使用set_title()方法添加圖表的標題圖表輔助元素的設置——添加標題和圖例2.添加圖例圖例是一個列舉各組圖形數(shù)據(jù)標識方式的方框圖，它由圖例標識和圖例項兩個部分構成，其中圖例標識是代表各組圖形的圖案；圖例項是與圖例標識對應的名稱（說明文本）。當Matplotlib繪制包含多組圖形的圖表時，可以在圖表中添加圖例，幫助用戶明確每組圖形代表的含義。Matplotlib中可以直接使用pyplot模塊的legend函數(shù)添加圖例：legend(handles,labels,loc,bbox_to_anchor,ncol,title,shadow,fancybox,*args,

**kwargs)handles和labels參數(shù)。handles參數(shù)表示由圖形標識構成的列表，labels參數(shù)表示由圖例項構成的列表。需要注意的是，handles和labels參數(shù)應接收相同長度的列表，若接收的列表長度不同，則會對較長的列表進行截斷處理，使較長列表與較短列表長度相等。ncol參數(shù)。ncol參數(shù)表示圖例的列數(shù)，默認值為1。圖表輔助元素的設置——添加標題和圖例legend(handles,labels,loc,bbox_to_anchor,ncol,title,shadow,fancybox,*args,

**kwargs)bbox_to_anchor參數(shù)。bbox_to_anchor參數(shù)用于控制圖例的布局，該參數(shù)接收一個包含兩個數(shù)值的元，其中第一個數(shù)值用于控制圖例顯示的水平位置，值越大則說明圖例顯示的位置越偏右；第二個數(shù)值用于控制圖例的垂直位置，值越大則說明圖例顯示的位置越偏上。title參數(shù)。title參數(shù)表示圖例的標題，默認值為None。shadow參數(shù)。shadow參數(shù)控制是否在圖例后面顯示陰影，默認值為None。fancybox參數(shù)。fancybox參數(shù)控制是否為圖例設置圓角邊框，默認值為None。圖表輔助元素的設置——添加標題和圖例loc參數(shù)。loc參數(shù)用于控制圖例在圖表中的位置，該參數(shù)支持字符串和數(shù)值兩種形式的取值，每種取值及其對應的圖例位置的說明如表所示。具體在圖中的位置，如圖所示。位置位置字符串位置編碼右上upperright1左上upperleft2左下lowerleft3右下lowerright4正右right5中央偏左centerleft6中央偏右centerright7中央偏下lowercenter8中央偏上uppercenter9正中央center10圖表輔助元素的設置——顯示網(wǎng)格網(wǎng)格是從刻度線開始延伸，貫穿至整個繪圖區(qū)域的輔助線條，它能幫助人們輕松地查看圖形的數(shù)值。網(wǎng)格按不同的方向可以分為垂直網(wǎng)格和水平網(wǎng)格，這兩種網(wǎng)格既可以單獨使用，也可以同時使用，常見于添加圖表精度、分辨圖形細微差別的場景。Matplotlib中可以直接使用pyplot模塊的grid函數(shù)顯示網(wǎng)格：grid(b=None,

which='major',

axis='both',

**kwargs)b：表示是否顯示網(wǎng)格。which：表示顯示網(wǎng)格的類型，默認為major。axis：表示顯示哪個方向的網(wǎng)格，默認為both。linewidth

或lw：網(wǎng)格線的寬度。此外，還可以使用Axes對象的grid函數(shù)顯示網(wǎng)格。需要說明的是，坐標軸若沒有刻度，就無法顯示網(wǎng)格。圖表輔助元素的設置——添加參考線和參考區(qū)域1.添加參考線參考線是一條或多條貫穿繪圖區(qū)域的線條，用于為繪圖區(qū)域中圖形數(shù)據(jù)之間的比較提供參考依據(jù)，比如目標線、平均線、預算線等。參考線按方向的不同可分為水平參考線和垂直參考線。（1）使用axhline函數(shù)繪制水平參考線：axhline(y=0,

xmin=0,

xmax=1,linestyle='-',**kwargs)y：表示水平參考線的縱坐標。xmin：表示水平參考線的起始位置，默認為0。xmax：表示水平參考線的終止位置，默認為1。linestyle：表示水平參考線的類型，默認為實線。圖表輔助元素的設置——添加參考線和參考區(qū)域1.添加參考線參考線是一條或多條貫穿繪圖區(qū)域的線條，用于為繪圖區(qū)域中圖形數(shù)據(jù)之間的比較提供參考依據(jù)，比如目標線、平均線、預算線等。參考線按方向的不同可分為水平參考線和垂直參考線。（2）使用axvline函數(shù)繪制垂直參考線：axvline(x=0,

ymin=0,

ymax=1,

linestyle='-',**kwargs)x：表示垂直參考線的橫坐標。ymin：表示垂直參考線的起始位置，默認為0。ymax：表示垂直參考線的終止位置，默認為1。linestyle：表示垂直參考線的類型，默認為實線。圖表輔助元素的設置——添加參考線和參考區(qū)域2.添加參考區(qū)域pyplot模塊中提供了axhspan函數(shù)和axvspan()函數(shù)，分別用于為圖表添加水平參考區(qū)域和垂直參考區(qū)域。（1）使用axhspan函數(shù)繪制水平參考區(qū)域：axhspan(ymin,

ymax,

xmin=0,

xmax=1,

**kwargs)ymin：表示水平跨度的下限，以數(shù)據(jù)為單位。ymax：表示水平跨度的上限，以數(shù)據(jù)為單位。xmin：表示垂直跨度的下限，以軸為單位，默認為0。xmax：表示垂直跨度的上限，以軸為單位，默認為1。圖表輔助元素的設置——添加參考線和參考區(qū)域2.添加參考區(qū)域pyplot模塊中提供了axhspan函數(shù)和axvspan()函數(shù)，分別用于為圖表添加水平參考區(qū)域和垂直參考區(qū)域。（2）使用axvspan函數(shù)繪制垂直參考區(qū)域：axvspan(xmin,

xmax,

ymin=0,

ymax=1,

**kwargs)xmin：表示垂直跨度的下限。xmax：表示垂直跨度的上限。圖表輔助元素的設置——添加注釋文本1.添加指向型注釋文本注釋文本是圖表的重要組成部分，它能夠對圖形進行簡短地描述，有助于用戶理解圖表。注釋文本按注釋對象的不同主要分為指向型注釋文本和無指向型注釋文本，其中指向型注釋文本一般是針對圖表某一部分的特定說明，無指向型注釋文本一般是針對圖表整體的特定說明。指向型注釋文本：指通過指示箭頭的注釋方式對繪圖區(qū)域的圖形進行解釋的文本，它一般使用線條連接說明點和箭頭指向的注釋文字。pyplot模塊中提供了annotate函數(shù)為圖表添加指向型注釋文本：annotate(s,xy,*args,arrowprops,bbox,**kwargs)s：表示注釋文本的內容。xy：表示被注釋的點的坐標位置，接收元組（x,y）。xytext：表示注釋文本所在的坐標位置，接收元組（x,y）。arrowprops：表示指示箭頭的屬性字典。bbox：表示注釋文本的邊框屬性字典。圖表輔助元素的設置——添加注釋文本arrowprops參數(shù)接收一個包含若干鍵的字典，通過向字典中添加鍵值對來控制箭頭的顯示。常見的控制箭頭的鍵包括width、headwidth、headlength、shrink、arrowstyle等，其中鍵arrowstyle代表箭頭的類型，該鍵對應的值及對應的類型如圖所示。圖表輔助元素的設置——添加注釋文本2.添加無指向型注釋文本無指向型注釋文本：指僅使用文字的注釋方式對繪圖區(qū)域的圖形進行說明的文本。pyplot模塊中提供了text函數(shù)為圖表添加無指向型注釋文本：text(x,

y,

s,

fontdict=None,horizontalalignment,

**kwargs)x、y：表示注釋文本的位置。s：表示注釋文本的內容。horizontalalignment或ha：表示水平對齊的方式，可以取值為'center'、'right'或'left'。verticalalignment或va：表示垂直對齊的方式，可以取值為'center'、'top'、'bottom'、'baseline'或'center_baseline'。圖表輔助元素的設置——添加表格添加表格Matplotlib可以繪制各種各樣的圖表，以便用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的規(guī)律。為了更加凸顯數(shù)據(jù)間的規(guī)律與特點，便于用戶從多元分析的角度深入挖掘數(shù)據(jù)潛在的含義，可將圖表與數(shù)據(jù)表格結合使用，使用數(shù)據(jù)表格強調圖表某部分的數(shù)值。Matplotlib中提供了為圖表添加數(shù)據(jù)表格的table函數(shù)：table(cellText=None,cellColours=None,cellLoc='right',colWidths=None,rowLabels=None,rowlock=None,colLabels=None,colColours=None,colLoc=None,loc=None,…,**kwargs)cellText：表示表格單元格中的數(shù)據(jù)，可以是一個二維列表。cellColours：表示單元格的背景顏色。cellLoc：表示單元格文本的對齊方式，支持'left'、'center'、'right'三種取值，默認值為'right'。colWidths：表示每列的寬度。