绘图: Python matplotlib简介
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作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
matplotlib是基于numpy的一套Python工具包。这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。你可以找到很多各式各样的例子：
通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表，从而让人留下更加深刻的印象。实际上，早在一百多年前，南丁格尔就曾经用统计图形来说服英国政府，以改善军队的卫生状况。
我们将以GDP数据为例子，看看如何绘制经典的饼图和条形图。
数据
下面是我们要使用的数据，为2011年GDP前十的国家以及其具体的GDP：
USA 15094025
China 11299967
India 4457784
Japan 4440376
Germany 3099080
Russia 2383402
Brazil 2293954
UK 2260803
France 2217900
Italy 1846950
饼图
我们先来绘制饼图 (pie plot)。饼图适用于表达各个国家GDP所占的百分比。每一小块的面积代表了占比的多少：
具体代码如下，可以看到我们主要使用了matplotlib.pyplot工具包：
# Make a pie chart # This script is written by Vamei, http://www.cnblogs.com/vamei # you may freely use it.
import matplotlib.pyplot as plt # quants: GDP # labels: country name
labels = [] quants = [] # Read data
for line in file('../data/major_country_gdp'): info = line.split() labels.append(info[0]) quants.append(float(info[1])) # make a square figure
plt.figure(1, figsize=(6,6)) # For China, make the piece explode a bit
def explode(label, target='China'): if label == target: return 0.1
else: return 0 expl = map(explode,labels) # Colors used. Recycle if not enough.
colors = ["pink","coral","yellow","orange"] # Pie Plot # autopct: format of "percent" string;
plt.pie(quants, explode=expl, colors=colors, labels=labels, autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8, shadow=True) plt.title('Top 10 GDP Countries', bbox={'facecolor':'0.8', 'pad':5}) plt.show()
条形图
下面我们尝试一下条形图(bar plot)。用每个长条的高度代表每个国家的GDP，长条越高，GDP值越高：
代码如下：
""" Make a pie chart This script is written by Vamei, http://www.cnblogs.com/vamei you may freely use it. """
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # quants: GDP # labels: country name
labels = [] quants = [] # Read data
for line in file('../data/major_country_gdp'): info = line.split() labels.append(info[0]) quants.append(float(info[1])) width = 0.4 ind = np.linspace(0.5,9.5,10) # make a square figure
fig = plt.figure(1, figsize=(12,6)) ax = fig.add_subplot(111) # Bar Plot
ax.bar(ind-width/2,quants,width,color='coral') # Set the ticks on x-axis
ax.set_xticks(ind) ax.set_xticklabels(labels) # labels
ax.set_xlabel('Country') ax.set_ylabel('GDP (Billion US dollar)') # title
ax.set_title('Top 10 GDP Countries', bbox={'facecolor':'0.8', 'pad':5}) plt.show()
该代码中我们利用了ax对象，以便控制刻度以及刻度所对应的国家名。这与我们在pie plot所做的有些不同(pie plot也可以这样实现，只是没有必要而已)。
从两个图上看，亚洲国家的GDP还是很厉害的。西方的话就是美国一枝独秀了。
总结
我们演示了饼图和条性图的绘制方法。matplotlib是一款功能强大的数据绘图工具，非常值得学习。
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