Python可視化工具Matplotlib的20種圖表用法
更新時間：2025年05月13日 09:48:23 作者：花小姐的春天
matplotlib是一個用于創(chuàng)建出版質(zhì)量圖表的桌面繪圖包（主要是2D方面）,如果結(jié)合使用一種GUI工具包（如IPython）,matplotlib還具有諸如縮放和平移等交互功能,本文給大家總結(jié)Python?Matplotlib的20種最常見圖表玩法,需要的朋友可以參考下
總結(jié)了20種最實用的Python圖表，做數(shù)據(jù)可視化不用再抓狂了
今天咱不聊雞湯、不講情懷，直接開整！花姐帶你沉浸式體驗 Python 可視化神器——Matplotlib的20種最常見圖表玩法。
不管你是數(shù)據(jù)分析，機器學(xué)習(xí)，還是做周報、寫PPT，只要掌握了這些圖形，絕對是質(zhì)的飛躍！
接下來，準(zhǔn)備好你的 IDE，我們一個個上手敲起來！
注：要想Matplotlib支持中文！代碼跑之前記得加上這一行解決中文亂碼問題：
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
如何你還沒有安裝matplotlib請打開你的終端（Terminal）或者命令行（cmd），直接敲：
pip install matplotlib
回車，喝口水，等一會兒，它自己就裝好了。
1. 折線圖（Line Chart）
常用于趨勢變化，比如氣溫、股價、KPI變化啥的。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [3, 5, 7, 6, 9]
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.title('每日訪問量變化')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('訪問量')
plt.grid(True)
plt.show()
2. 條形圖（Bar Chart）
橫著比數(shù)據(jù)，適合分類比較。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
categories = ['小紅', '小明', '小剛', '小美']
scores = [90, 80, 75, 88]
plt.bar(categories, scores, color='skyblue')
plt.title('四人考試成績對比')
plt.show()
3. 直方圖（Histogram）
適合看數(shù)據(jù)分布，比如工資分布、身高、體重這些。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
data = np.random.normal(170, 10, 200)
plt.hist(data, bins=20, color='orange', edgecolor='black')
plt.title('身高分布圖')
plt.xlabel('身高')
plt.ylabel('人數(shù)')
plt.show()
4. 散點圖（Scatter Plot）
兩個變量之間的關(guān)系，看是否相關(guān)。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
x = np.random.rand(100)
y = x + np.random.normal(0, 0.1, 100)
plt.scatter(x, y)
plt.title('學(xué)習(xí)時間 vs 成績')
plt.xlabel('學(xué)習(xí)時間')
plt.ylabel('成績')
plt.show()
5. 餅圖（Pie Chart）
占比圖！讓老板看誰吃的預(yù)算多
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
labels = ['廣告', '運營', '人力', '技術(shù)']
sizes = [30, 20, 10, 40]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title('部門預(yù)算占比')
plt.axis('equal')
plt.show()
6. 面積圖（Area Chart）
比折線圖多了一點“填充感”，也更直觀。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
x = range(1, 6)
y = [1, 3, 4, 8, 12]
plt.fill_between(x, y, color="lightgreen")
plt.plot(x, y, color="green")
plt.title('用戶增長趨勢')
plt.show()
7. 箱線圖（Box Plot）
統(tǒng)計分析必備，幫你看離群值、上下四分位這些。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
data = [np.random.normal(50, std, 100) for std in (5, 10, 20)]
plt.boxplot(data, patch_artist=True)
plt.title('三組數(shù)據(jù)分布對比')
plt.show()
8. 熱力圖（Heatmap）
用顏色來表現(xiàn)數(shù)值大小，強烈推薦結(jié)合seaborn！
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
data = np.random.rand(6, 6)
sns.heatmap(data, annot=True)
plt.title('熱力圖示例')
plt.show()
9. 雷達圖（Radar Chart）
多維指標(biāo)一圖展示，簡歷必備，別說我沒告訴你
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
labels = ['溝通', '編碼', '學(xué)習(xí)', '抗壓', '責(zé)任心']
stats = [8, 9, 7, 6, 8]
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist()
stats += stats[:1]
angles += angles[:1]
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'polar': True})
ax.plot(angles, stats, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, stats, alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(np.degrees(angles[:-1]), labels)
plt.title('我的技能雷達圖')
plt.show()
10. 極坐標(biāo)圖（Polar Chart）
散點+極坐標(biāo)，視覺沖擊感超強。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
r = np.linspace(0, 1, 100)
theta = 2 * np.pi * r
plt.polar(theta, r)
plt.title('極坐標(biāo)示例')
plt.show()
11. 雙軸圖（Dual Axis）
兩個Y軸，兩個變量共用一個X軸，超實用。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
# 數(shù)據(jù)
months = ['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月']
sales = [120, 150, 200, 180, 220, 260, 240, 300, 320, 310, 400, 500]
new_users = [3500, 3800, 4200, 4000, 5000, 5200, 4800, 6000, 6300, 6200, 7500, 8000]
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10,6))
# 左軸：銷售額
color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('月份')
ax1.set_ylabel('銷售額（萬元）', color=color)
ax1.plot(months, sales, color=color, marker='o', label='銷售額')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
# 右軸：新注冊用戶
ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:red'
ax2.set_ylabel('新注冊用戶（人）', color=color)
ax2.plot(months, new_users, color=color, marker='s', linestyle='--', label='新注冊用戶')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
plt.title('某電商平臺2024年月度銷售額與新注冊用戶')
ax1.grid(True)
plt.show()
12. 折線圖+散點圖混搭（Line + Scatter）
增強折線圖表達力的小技巧！
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
# 折線數(shù)據(jù)
months = ['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月']
avg_price = [18500, 18700, 19000, 18800, 19200, 19400, 19500, 19800, 20000, 20200, 20500, 21000]
# 散點數(shù)據(jù)
special_months = ['3月', '6月', '8月', '11月']
special_price = [21000, 22000, 23000, 25000]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
# 畫折線圖
ax.plot(months, avg_price, color='blue', marker='o', label='平均房價（元/㎡）')
# 畫散點圖
ax.scatter(special_months, special_price, color='red', s=100, marker='*', label='特殊成交（元/㎡）')
plt.title('2024年某小區(qū)月均房價及特殊成交記錄')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('價格（元/㎡）')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
13. 階梯圖（Step Plot）
適合描述“突變”的情況，比如電費、分段計價那種。
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
import matplotlib.dates as mdates
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
# 數(shù)據(jù)
dates = ['2023-10-01', '2023-10-02', '2023-10-03',
'2023-10-04', '2023-10-05', '2023-10-06', '2023-10-07']
temperatures = [22, 23, 20, 19, 18, 20, 21]
# 轉(zhuǎn)換日期格式
dates = [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d') for d in dates]
# 創(chuàng)建圖表
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 繪制階梯圖（post樣式的階梯變化）
plt.step(
dates,
temperatures,
where='post', # 階梯在數(shù)據(jù)點后變化
color='#E64A45', # 中國紅配色
linewidth=2.5,
marker='o', # 添加數(shù)據(jù)點標(biāo)記
markersize=8,
markerfacecolor='white',
markeredgewidth=2,
label='每日最高氣溫'
)
# 添加標(biāo)題和標(biāo)簽
plt.title('北京市國慶期間氣溫變化（2024年10月1-7日）', fontsize=14, pad=20)
plt.xlabel('日期', fontsize=12)
plt.ylabel('溫度 (°C)', fontsize=12)
# 配置坐標(biāo)軸
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
plt.xticks(rotation=30)
plt.ylim(15, 25)
# 添加輔助元素
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.tight_layout()
plt.legend(loc='upper left', frameon=False)
plt.show()
14. 餅圖 + 中心洞（環(huán)形圖）
視覺更舒服，直接用wedgeprops搞定。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
# 數(shù)據(jù)
categories = [
'煤炭',
'石油',
'天然氣',
'可再生能源\n（水電/風(fēng)電/光伏）'
]
percentages = [56.2, 18.5, 9.4, 15.9]
colors = [
'#6D8698', # 灰藍（煤炭）
'#BE7352', # 棕褐（石油）
'#8FA6A2', # 青灰（天然氣）
'#8FB3B0' # 淺綠（可再生能源）
]
# 創(chuàng)建帶中心洞的環(huán)形圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
wedges, texts, autotexts = ax.pie(
percentages,
wedgeprops={
'width': 0.5, # 環(huán)寬=半徑的50%
'edgecolor': 'white', # 白色分割線
'linewidth': 1.5 # 分割線粗細
},
colors=colors,
startangle=90, # 起始角度（12點方向）
autopct='%1.1f%%', # 百分比格式
pctdistance=0.85 # 百分比標(biāo)簽位置（0.85倍半徑）
)
# 設(shè)置百分比標(biāo)簽樣式
for autotext in autotexts:
autotext.set_color('white')
autotext.set_fontsize(10)
autotext.set_weight('bold')
# 添加中心標(biāo)題
ax.text(
0, 0,
'XX國能源結(jié)構(gòu)\n2024',
ha='center',
va='center',
fontsize=16,
fontweight='bold',
color='#2F4F4F'
)
# 添加圖例（帶透明度效果）
legend = ax.legend(
wedges,
categories,
title="能源類型",
loc="center left",
bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1),
frameon=False,
labelspacing=1.2
)
legend.get_title().set_fontweight('bold')
# 設(shè)置長寬比保證正圓形
ax.axis('equal')
plt.tight_layout()
plt.show()
15. 誤差線圖（Error Bar）
實驗、分析場景常用。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
# 數(shù)據(jù) (單位：萬輛)
quarters = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']
avg_sales = [158.6, 173.2, 204.6, 227.4] # 季度平均銷量
std_dev = [8.2, 9.5, 11.3, 13.1] # 各季度銷量標(biāo)準(zhǔn)差
# 創(chuàng)建帶誤差線的散點圖
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 主繪圖語句
main_line = plt.errorbar(
x=quarters,
y=avg_sales,
yerr=std_dev, # 誤差線數(shù)據(jù)
fmt='o-', # 點線組合
markersize=10,
markerfacecolor='#2E86C1',
markeredgecolor='white',
elinewidth=2, # 誤差線粗細
ecolor='#E74C3C', # 誤差線顏色
capsize=8, # 誤差線頂端橫杠長度
linewidth=2.5,
label='平均銷量 ± 標(biāo)準(zhǔn)差'
)
# 添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽
for i, (v, s) in enumerate(zip(avg_sales, std_dev)):
plt.text(i, v + 15,
f'{v}±{s}',
ha='center',
fontsize=10,
bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8))
# 可視化優(yōu)化
plt.title('2024年中國新能源汽車季度銷量誤差分析', fontsize=14, pad=20)
plt.ylabel('銷量 (萬輛)', labelpad=12)
plt.ylim(120, 260)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.6)
# 添加圖例
leg = plt.legend(loc='upper left')
leg.get_frame().set_linewidth(0.0) # 移除圖例邊框
plt.tight_layout()
plt.show()
16. 等高線圖（Contour Plot）
展示函數(shù)值隨二維變量變化的趨勢。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決負數(shù)亂碼問題
# 生成地形數(shù)據(jù)（模擬青海湖周邊區(qū)域 20x20公里）
x = np.linspace(-10, 10, 200)
y = np.linspace(-8, 12, 200)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 高程函數(shù)（包含湖盆與山脈特征）
Z = 3200 + 50*Y - 40*X**2 + 30*np.sin(2*X) + 45*np.exp(-(X**2 + Y**2)/25)
# 創(chuàng)建畫布
plt.figure(figsize=(12, 8))
# 繪制填充等高線
cs = plt.contourf(X, Y, Z,
levels=np.linspace(3100, 3700, 13),
cmap=cm.gist_earth,
alpha=0.85)
# 繪制等高線
c_lines = plt.contour(X, Y, Z,
levels=np.linspace(3100, 3700, 13),
colors='black',
linewidths=0.6)
# 添加標(biāo)簽
plt.clabel(c_lines,
inline=True,
fontsize=8,
fmt='%d m') # 添加高程標(biāo)注
# 添加色標(biāo)
cbar = plt.colorbar(cs)
cbar.set_label('高程（米）', rotation=270, labelpad=20)
# 設(shè)置地形圖元素
plt.title('青海湖周邊地形等高線模擬圖', pad=20, fontsize=14)
plt.xlabel('東西向距離 (公里)')
plt.ylabel('南北向距離 (公里)')
plt.grid(linestyle=':', alpha=0.5)
# 標(biāo)注特征區(qū)域
plt.text(-8, 10, '日月山脈', ha='left', va='center',
fontsize=9, color='#8B0000')
plt.annotate('青海湖水域', xy=(-1, 3), xytext=(-9, 5),
arrowprops=dict(arrowstyle="->", color='navy'),
fontsize=9, color='#00008B')
plt.tight_layout()
plt.show()
17. 3D 曲面圖（3D Surface）
你沒看錯，Matplotlib也能畫3D！
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決負數(shù)亂碼問題
# 生成真實地形數(shù)據(jù)（模擬黃石公園44.5°N, 110.5°W區(qū)域）
x = np.linspace(-5, 5, 150)
y = np.linspace(-5, 5, 150)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 高程函數(shù)（包含火山口與地?zé)釁^(qū)特征）
Z = 2400 + 50*np.exp(-0.3*(X**2 + Y**2)) - 200*np.exp(-0.8*((X+1)**2 + (Y-0.5)**2))
Z += 30*np.sin(2*X) * np.cos(3*Y)
# 創(chuàng)建3D畫布
fig = plt.figure(figsize=(14, 10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 繪制曲面
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z,
cmap=cm.terrain, # 地形專用色標(biāo)
rstride=2, # 行采樣步長
cstride=2, # 列采樣步長
alpha=0.95,
antialiased=True,
linewidth=0.2,
edgecolor='#333333')
# 添加色標(biāo)
cbar = fig.colorbar(surf, shrink=0.6, aspect=30)
cbar.set_label('高程 (米)', rotation=270, labelpad=25)
# 設(shè)置觀測角度
ax.view_init(elev=35, azim=300) # 35度俯角，300度方位角
# 添加標(biāo)注
ax.set_xlabel('東西向 (公里)', labelpad=12)
ax.set_ylabel('南北向 (公里)', labelpad=12)
ax.set_zlabel('高程', labelpad=12)
ax.set_title('某國家公園地?zé)釁^(qū)3D地形模型', y=0.98, fontsize=14)
# 添加地形特征標(biāo)注
ax.text(-4, -4, 2600, '▲ 火山口', color='#8B0000', fontsize=9)
ax.text(1.5, 0.8, 2250, '地?zé)釃娙獏^(qū)', color='#2F4F4F', fontsize=9)
# 優(yōu)化顯示效果
ax.xaxis.pane.fill = False
ax.yaxis.pane.fill = False
ax.zaxis.pane.fill = False
ax.xaxis._axinfo["grid"].update({"linewidth":0.3, "color" : "#666666"})
ax.yaxis._axinfo["grid"].update({"linewidth":0.3, "color" : "#666666"})
ax.zaxis._axinfo["grid"].update({"linewidth":0.3, "color" : "#666666"})
plt.tight_layout()
plt.show()
18. 氣泡圖（Bubble Plot）
其實是散點圖加強版，用大小表示變量大小。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決負數(shù)亂碼問題
# 各省份數(shù)據(jù)（GDP單位：萬億元，人口單位：千萬人）
provinces = [
'廣東', '江蘇', '山東', '浙江', '河南',
'四川', '湖北', '福建', '湖南', '安徽'
]
gdp = [12.91, 12.29, 8.74, 7.77, 6.13,
5.67, 5.37, 5.31, 4.87, 4.50]
population = [126.6, 85.1, 101.6, 65.4, 98.7,
83.7, 58.3, 41.8, 66.4, 61.3]
per_capita_gdp = [10.2, 14.4, 8.6, 11.9, 6.2,
6.8, 9.2, 12.7, 7.3, 7.3] # 單位：萬元/人
# 創(chuàng)建畫布
plt.figure(figsize=(14, 8))
# 繪制氣泡圖
scatter = plt.scatter(
x=gdp,
y=population,
s=np.array(per_capita_gdp)*400, # 氣泡大小縮放
c=np.arange(len(provinces)), # 顏色映射
cmap='tab20',
alpha=0.8,
edgecolors='white',
linewidths=0.8
)
# 設(shè)置坐標(biāo)軸
plt.title('xxxx主要省份經(jīng)濟數(shù)據(jù)氣泡圖', fontsize=14, pad=20)
plt.xlabel('GDP（萬億元）', labelpad=12)
plt.ylabel('人口（千萬人）', labelpad=12)
plt.grid(linestyle=':', alpha=0.6)
# 設(shè)置坐標(biāo)范圍
plt.xlim(3, 14)
plt.ylim(30, 130)
plt.tight_layout()
plt.show()
19. 漏斗圖（Funnel Chart）
展示“轉(zhuǎn)化率”的神器。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決負數(shù)亂碼問題
labels = ['訪問', '注冊', '激活', '付費']
values = [1000, 800, 400, 100]
plt.barh(labels, values)
plt.title('用戶轉(zhuǎn)化漏斗')
plt.show()
20. 動態(tài)圖（Animation）
別說靜態(tài)圖無聊，Matplotlib也能動起來！
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import animation
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 黑體支持中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決負數(shù)亂碼問題
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 128)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))
def update(i):
line.set_ydata(np.sin(x + i / 10.0))
return line,
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50)
plt.title('動態(tài)正弦波')
plt.show()
最后說一句
可視化不僅僅是“畫圖”，更是講故事的方式，是你用代碼向世界展示洞察力的舞臺。別只是盯著那些一眼看完的報表，有時候，一個圖勝過千言萬語。
以上就是Python可視化工具Matplotlib的20種圖表用法的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Python可視化工具Matplotlib用法的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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