使用Python简单绘制二维统计图

本文将介绍如何使用Python编程语言简单绘制二维统计图的方法。

一、导入必要的库

在开始编写代码之前，首先需要导入一些必要的库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

二、绘制柱状图

柱状图是一种常见的二维统计图，用于展示不同类别或组之间的数量或比例关系。

下面是绘制柱状图的代码示例：

# 构造数据
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
y = np.array([10, 5, 8, 12, 6])

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('柱状图示例')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数量')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，将会生成一个简单的柱状图，横坐标表示类别，纵坐标表示数量。

三、绘制折线图

折线图用于显示随着时间、类别或其他连续变量的变化而变化的数据趋势。

下面是绘制折线图的代码示例：

# 构造数据
x = np.arange(1, 6)
y = np.array([10, 5, 8, 12, 6])

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('折线图示例')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，将会生成一个简单的折线图，横坐标表示时间，纵坐标表示数值的变化。

四、绘制散点图

散点图用于显示两个变量之间的关系，例如研究变量之间的相关性。

下面是绘制散点图的代码示例：

# 构造数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([10, 5, 8, 12, 6])

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，将会生成一个简单的散点图，横坐标表示X，纵坐标表示Y。

五、绘制饼图

饼图用于显示不同类别的比例关系。

下面是绘制饼图的代码示例：

# 构造数据
labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D'])
sizes = np.array([15, 30, 45, 10])

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%.1f%%')

# 添加标题
plt.title('饼图示例')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，将会生成一个简单的饼图，显示各类别的比例关系。

通过以上示例，我们可以看到使用Python编程语言绘制二维统计图非常简单。你可以根据自己的需求，调整数据和图形样式来绘制更加复杂的统计图。