《Python程序設(shè)計(jì)與算法基礎(chǔ)教程》課件（含思政案例） Ch13 圖形繪制和數(shù)據(jù)可視化

Ch13圖形繪制和數(shù)據(jù)可視化本章要點(diǎn)：13.1Python繪圖模塊概述13.2Matplotlib模塊13.3Matplotlib基本繪圖13.4常用圖表類型的繪制13.5面向?qū)ο蟮腗atplotlib繪圖資源下載提示2課件等資源：掃描封底的“課件下載”二維碼，在公眾號(hào)“書圈”中下載。素材（源碼）：掃描本書目錄上方的二維碼下載。講解視頻：掃描封底刮刮卡中的二維碼，再掃描書中相應(yīng)章節(jié)中（位于每章最前）的二維碼，作為開源的補(bǔ)充閱讀和學(xué)習(xí)資源。

案例研究：掃描封底刮刮卡中的二維碼，再掃描書中相應(yīng)章節(jié)中（位于每章最后）的二維碼，可以在線學(xué)習(xí)。每章練習(xí)題：掃描封底刮刮卡中的二維碼，再掃描每章習(xí)題部分的二維碼，下載本章練習(xí)題電子版。

題庫平臺(tái)：教師登錄網(wǎng)站（），聯(lián)系客服開通教師權(quán)限Python繪圖模塊概述Python標(biāo)準(zhǔn)庫中包括tkinter（畫布繪圖）turtle（海龜繪圖）Python提供大量高質(zhì)量的第三方繪圖庫，常用的開源繪圖模塊庫如下（1）Matplotlib。Matplotlib可以繪制多種形式的圖形，包括普通的線圖、直方圖、餅圖、散點(diǎn)圖以及誤差線圖等；還可以比較方便地定制圖形的各種屬性，例如圖形的類型、顏色、粗細(xì)、字體的大小等。（2）Seaborn。Seaborn是基于Matplotlib進(jìn)行再封裝開發(fā)的第三方庫，并且支持NumPy和Pandas。Seaborn能夠?qū)y(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的可視化展示，它提供了一批高層次的統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)的可視化展示效果。Seaborn的官網(wǎng)地址為“/”（3）PythonGoogleChart。PythonGoogleChart是GoogleChartAPI的一個(gè)完整封裝，其官網(wǎng)地址“/”。（4）Pychart。Pychart用于創(chuàng)建高品質(zhì)封裝的PostScript、PDF、PNG或SVG圖表Python庫，其官網(wǎng)地址為“/pychart/”。（5）PLPlot。PLPlot是用于創(chuàng)建科學(xué)圖表的跨平臺(tái)軟件包，以C類庫為核心，支持各種語言（C、C++、Fortran、Java、Python等），其官網(wǎng)地址為“/”基于Matplotlib模塊的繪圖Matplotlib是Python最著名的繪圖庫之一，提供了一整套和MATLAB相似的命令A(yù)PI，既適合交互式地進(jìn)行制圖，也可以作為繪圖控件方便地嵌入GUI應(yīng)用程序中Matplotlib的pyplot子庫提供了和MATLAB類似的繪圖API，方便用戶快速繪制2D圖表，包括直方圖、餅圖、散點(diǎn)圖等Matplotlib配合NumPy模塊使用，可以實(shí)現(xiàn)科學(xué)計(jì)算結(jié)果的可視化顯示使用Matplotlib模塊繪圖概述安裝Matplotlib模塊Matplotlib的官網(wǎng)地址是/?？梢灾苯訌墓倬W(wǎng)下載安裝Matplotlib模塊使用Matplotlib模塊繪圖，主要使用了Matplotlib.pyplot工具包Matplotlib是一套面向?qū)ο蟮睦L圖庫，其繪制的圖表中的每個(gè)繪圖元素（例如線條、文字、刻度等）都是對(duì)象【例13.1】使用plot()函數(shù)畫圖（linecurve.py）：繪制列表[1,2,5,6,8]，即繪制x軸坐標(biāo)值為0、1、2、3、4，所對(duì)應(yīng)的y軸坐標(biāo)值為1、2、5、6、8的折線圖importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入matplotlib模塊中的子模塊pyplotplt.plot([1,2,5,6,8])#繪制列表plt.ylabel('somenumbers')#設(shè)置y軸坐標(biāo)標(biāo)題plt.show()#顯示圖形繪制折線圖：使用兩個(gè)列表數(shù)據(jù)【例13.2】繪制y=x2的折線圖（squarex.py）。使用numpy的linspace()函數(shù)生成x軸的坐標(biāo)點(diǎn)列表，該列表取值范圍為[0,10]內(nèi)的100個(gè)點(diǎn)，然后計(jì)算y=x*x，最后繪制折線圖importmatplotlib.pyplotasplt #導(dǎo)入模塊importnumpyasnp #導(dǎo)入模塊x=np.linspace(0,10,100) #生成x坐標(biāo)點(diǎn)的列表y=x*x #生成x坐標(biāo)點(diǎn)的列表（y=x*x）plt.plot(x,y) #繪制圖形plt.show() #顯示圖形繪制多個(gè)圖形【例13.3】編寫程序（line3.py），在同一個(gè)圖形中，繪制多條函數(shù)曲線y=0.5x、y=5x和y=x2importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入模塊importnumpyasnp#導(dǎo)入模塊x=np.linspace(0,10,10)#生成x坐標(biāo)點(diǎn)的列表plt.plot(x,x*0.5)#繪制圖形y=0.5xplt.plot(x,x*5)#繪制圖形y=5xplt.plot(x,x*x)#繪制圖形y=x*x#plt.plot(x,x*0.5,x,x*5,x,x*x)#也可以使用一條語句同時(shí)繪制多個(gè)圖形plt.show()#顯示圖形設(shè)置坐標(biāo)軸范圍importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入模塊importnumpyasnp#導(dǎo)入模塊x=np.linspace(0,8,100)#生成x坐標(biāo)點(diǎn)的列表plt.axis([0,8,10,80])#設(shè)置兩個(gè)坐標(biāo)軸的范圍plt.plot(x,10+x*x)#繪制圖形plt.show()#顯示圖形【例13.4】編寫程序（axisScope.py），繪制圖形y=10+x2，并設(shè)置x坐標(biāo)軸的范圍為[0,8]，y坐標(biāo)軸的范圍為[10,80]在一個(gè)圖形中同時(shí)繪制正弦曲線和余弦曲線importmatplotlib.pyplotasplt #導(dǎo)入模塊importnumpyasnp #導(dǎo)入模塊x=np.linspace(0,10,100) #生成x坐標(biāo)點(diǎn)的列表plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x)) #繪制正弦曲線和余弦曲線plt.axis(xmin=0,xmax=11,ymin=-1.1,ymax=1.1) #設(shè)置兩個(gè)坐標(biāo)軸的范圍plt.xlabel('x') #設(shè)置x軸坐標(biāo)軸標(biāo)題plt.ylabel('y') #設(shè)置y軸坐標(biāo)軸標(biāo)題plt.legend(['sin(x)','cos(x)'],loc='upperright') #設(shè)置圖例plt.savefig('plot1.png’) #保存圖形到文件plt.show() #顯示圖形【例13.5】編寫程序（sincos.py），在一個(gè)圖形中同時(shí)繪制正弦曲線和余弦曲線，設(shè)置x坐標(biāo)軸的范圍為[0,11]，y坐標(biāo)軸的范圍為[-1.1,1.1]選擇圖表類型條形圖（1）importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入模塊plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用來正常顯示中文標(biāo)簽#確定柱狀圖數(shù)量，可以認(rèn)為是x軸刻度（地區(qū)：華中、華南、華東、華北、華西）x=[1,2,3,4,5]#x軸刻度y=[5,7,4,3,1]#y軸刻度（銷售額，單位：百萬）color=['red','black','green','orchid','blue']#顏色列表（紅、黑、綠、淡紫色、藍(lán)）x_label=['華中','華南','華東','華北','華西']#x軸刻度標(biāo)簽plt.xticks(x,x_label)#繪制x軸刻度標(biāo)簽plt.bar(x,y,color=color)#繪制y軸刻度標(biāo)簽plt.xlabel('地區(qū)')#繪制x軸坐標(biāo)標(biāo)題plt.ylabel('銷售額（單位：百萬）')#繪制y軸坐標(biāo)標(biāo)題plt.title('各地區(qū)產(chǎn)品年度銷售額')#繪制圖表標(biāo)題plt.grid(True,linestyle=':',color='r',alpha=0.6)#設(shè)置網(wǎng)格刻度plt.show()#顯示垂直柱狀圖【例13.6】使用Matplotlib模塊繪制各地區(qū)產(chǎn)品年度銷售額的垂直柱狀圖（bar1.py），圖表標(biāo)題為“各地區(qū)產(chǎn)品年度銷售額”，x軸標(biāo)題為“地區(qū)”，x軸刻度標(biāo)簽為“華中、華南、華東、華北、華西”，y軸標(biāo)題為“銷售額”，每個(gè)地區(qū)的銷售額信息采用不同的顏色表示條形圖（2）importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入模塊plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用來正常顯示中文標(biāo)簽x=[5,7,4,3,1]#x軸刻度（銷售額，單位：百萬）#確定柱狀圖數(shù)量，可以認(rèn)為是y軸刻度（地區(qū)：華中、華南、華東、華北、華西）y=[1,2,3,4,5]color=['red','black','green','orchid','blue']#顏色列表（紅、黑、綠、淡紫色、藍(lán)）y_label=['華中','華南','華東','華北','華西']plt.yticks(y,y_label)#繪制y軸刻度標(biāo)簽plt.barh(y,x,color=color)#繪制x軸刻度標(biāo)簽plt.xlabel('銷售額（單位：百萬）')#繪制x軸坐標(biāo)標(biāo)題plt.ylabel('地區(qū)')#繪制y軸坐標(biāo)標(biāo)題plt.title('各地區(qū)產(chǎn)品年度銷售額')#繪制圖表標(biāo)題plt.grid(True,linestyle=':',color='r',alpha=0.6)#設(shè)置網(wǎng)格刻度plt.show()#顯示水平柱狀圖【例13.7】使用Matplotlib模塊繪制各地區(qū)產(chǎn)品年度銷售額水平柱狀圖（bar2.py）餅圖（1）importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入模塊plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用來正常顯示中文標(biāo)簽labels=['住房','餐飲','娛樂','其他']#餅圖標(biāo)簽percentages=[60.2,20.5,15.1,4.2]#餅圖百分比plt.pie(percentages,labels=labels,autopct='%1.1f%%')#餅圖參數(shù)plt.title("9月份家庭支出占比")#繪制圖標(biāo)標(biāo)題plt.show()#顯示餅圖【例13.8】使用Matplotlib模塊繪制9月份某家庭各項(xiàng)支出占比的餅狀圖（pie1.py），假設(shè)“住房”“餐飲”“娛樂”和“其他”支出分別占比60.2%、20.5%、15.1%和4.2%，圖表標(biāo)題為“9月份家庭支出占比”，需要顯示出各項(xiàng)支出的名稱和所占比例（保留一位小數(shù)）餅圖（2）importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入模塊plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用來正常顯示中文標(biāo)簽labels=['住房','餐飲','娛樂','其他']explode=(0,0.1,0,0.1)#分離出第2個(gè)&第4個(gè)切片（'餐飲'和'其他'）percentages=[60.2,20.5,15.1,4.2]#餅圖百分比plt.pie(percentages,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=True)plt.title("9月份家庭支出占比")#餅圖標(biāo)題plt.show()#顯示餅圖【例13.9】使用Matplotlib模塊繪制9月份某家庭各項(xiàng)支出占比的餅狀圖（pie2.py），為每塊餅增加陰影，并分離出“餐飲”和“其他”這兩個(gè)餅塊散點(diǎn)圖importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入模塊importnumpyasnp#導(dǎo)入模塊x=np.random.randn(1000)#生成由1000個(gè)隨機(jī)點(diǎn)組成的x坐標(biāo)y=np.random.randn(1000)#生成由1000個(gè)隨機(jī)點(diǎn)組成的y坐標(biāo)size=np.random.randn(1000)#生成由1000個(gè)隨機(jī)點(diǎn)組成的大小colors=np.random.rand(1000)#生成由1000個(gè)隨機(jī)點(diǎn)組成的顏色plt.scatter(x,y,s=size,c=colors)#繪制由1000個(gè)隨機(jī)點(diǎn)組成的散點(diǎn)圖plt.show()#顯示圖形【例13.10】編寫程序（scatters.py），生成1000個(gè)隨機(jī)大小和隨機(jī)顏色的隨機(jī)點(diǎn)(x,y)，并繪制其散點(diǎn)圖繪制直方圖importnumpyasnp#導(dǎo)入numpy模塊importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入matplotlib模塊中的子模塊pyplot#隨機(jī)生成滿足mu為100、sigma為20的正態(tài)分布的10萬個(gè)智商數(shù)據(jù)mu,sigma=100,20x=mu+sigma*np.random.randn(100000)plt.hist(x,bins=50)#繪制直方圖plt.xlabel('IQ')#繪制x軸坐標(biāo)標(biāo)題plt.ylabel('Probability')#繪制y軸坐標(biāo)標(biāo)題plt.title('HistogramofIQ')#繪制圖表標(biāo)題plt.grid(True)#顯示網(wǎng)格plt.show()#顯示直方圖【例13.11】使用Matplotlib.pyplot的hist()函數(shù)繪制直方圖示例（histfig.py）：隨機(jī)生成滿足mu為100、sigma為20的正態(tài)分布的10萬個(gè)智商數(shù)據(jù)，并繪制其直方圖繪制多個(gè)子圖importmatplotlib.pyplotasplt #導(dǎo)入模塊importnumpyasnp #導(dǎo)入模塊x=np.linspace(0,10,100) #生成x軸的列表數(shù)據(jù)（范圍[0,10]中的100個(gè)點(diǎn)）fig1=plt.figure() #創(chuàng)建一個(gè)Figure對(duì)象ax1=fig1.add_subplot(2,1,1) #創(chuàng)建一個(gè)子圖：2行1列中的第1個(gè)圖ax1.plot(x,np.sin(x)) #繪制y=sin(x)ax1.set_title('sin(x)') #設(shè)置圖表標(biāo)題ax2=fig1.add_subplot(2,1,2) #創(chuàng)建一個(gè)子圖：2行1列中的第2個(gè)圖ax2.plot(x,np.cos(x)) #繪制y=cos(x)ax2.set_title('cos(x)') #設(shè)置圖表標(biāo)題plt.show() #顯示圖形【例13.12】繪制多個(gè)子圖示例（multifigs.py）：利用NumPy模塊和Matplotlib.pyplot工具包繪制y=sin(x)以及y=cos(x)的函數(shù)曲線本章小結(jié)實(shí)驗(yàn)和習(xí)題上機(jī)實(shí)踐1~6復(fù)習(xí)題單選題填空題案例研究：漢諾塔（TowerofHanoi）問題求解動(dòng)畫本章案例研究是通過一個(gè)基于turtle的漢諾塔問題求解動(dòng)畫的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，幫助讀者進(jìn)一步深入了解遞歸和turtle圖形漢諾塔問題求解移動(dòng)圓盤的規(guī)則如下：（1）一次只能移動(dòng)一個(gè)圓盤