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Ermenrich

# 使用Python实现简单的数据可视化下面是一个使用Python的matplotlib和seaborn库创建数据可视化的示例。这个例子展示了如何创建多种类型的图表，并添加自定义样式。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import font_manager # 设置中文字体（如果系统中有中文字体） # 请根据你的系统修改字体路径 # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'DejaVu Sans'] # plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置图表样式 plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid') sns.set_palette("husl") # 创建示例数据 np.random.seed(42) categories = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D', '产品E'] months = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月'] # 销售数据 sales_data = { '月份': months * 5, '产品': np.repeat(categories, 6), '销售额': np.random.randint(50, 200, 30), '利润': np.random.uniform(10, 50, 30) } df = pd.DataFrame(sales_data) # 创建多子图布局 fig = plt.figure(figsize=(15, 10)) fig.suptitle('2023年上半年产品销售分析', fontsize=16, fontweight='bold') # 1. 柱状图 - 各产品总销售额 ax1 = plt.subplot(2, 3, 1) product_sales = df.groupby('产品')['销售额'].sum() bars = ax1.bar(product_sales.index, product_sales.values, color=sns.color_palette("husl", 5)) ax1.set_title('各产品总销售额', fontsize=12, fontweight='bold') ax1.set_ylabel('销售额 (万元)') ax1.set_xlabel('产品') # 在柱子上添加数值标签 for bar in bars: height = bar.get_height() ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 5, f'{int(height)}', ha='center', va='bottom', fontsize=9) # 2. 折线图 - 月度销售额趋势 ax2 = plt.subplot(2, 3, 2) for product in categories: product_data = df[df['产品'] == product] ax2.plot(product_data['月份'], product_data['销售额'], marker='o', linewidth=2, label=product) ax2.set_title('月度销售额趋势', fontsize=12, fontweight='bold') ax2.set_ylabel('销售额 (万元)') ax2.set_xlabel('月份') ax2.legend(loc='upper left', fontsize=8) ax2.grid(True, alpha=0.3) # 3. 饼图 - 各产品销售额占比 ax3 = plt.subplot(2, 3, 3) explode = (0.05, 0, 0, 0, 0) # 突出显示第一个产品 wedges, texts, autotexts = ax3.pie( product_sales.values, labels=product_sales.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, explode=explode, shadow=True, colors=sns.color_palette("husl", 5) ) ax3.set_title('各产品销售额占比', fontsize=12, fontweight='bold') # 4. 散点图 - 销售额与利润关系 ax4 = plt.subplot(2, 3, 4) scatter = ax4.scatter(df['销售额'], df['利润'], c=pd.Categorical(df['产品']).codes, cmap='viridis', s=100, alpha=0.7) ax4.set_title('销售额与利润关系', fontsize=12, fontweight='bold') ax4.set_xlabel('销售额 (万元)') ax4.set_ylabel('利润 (万元)') # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(scatter, ax=ax4) cbar.set_ticks(range(len(categories))) cbar.set_ticklabels(categories) # 5. 箱线图 - 各产品销售额分布 ax5 = plt.subplot(2, 3, 5) box_data = [df[df['产品'] == cat]['销售额'].values for cat in categories] bp = ax5.boxplot(box_data, labels=categories, patch_artist=True) # 设置箱线图颜色 colors = sns.color_palette("husl", 5) for patch, color in zip(bp['boxes'], colors): patch.set_facecolor(color) patch.set_alpha(0.7) ax5.set_title('各产品销售额分布', fontsize=12, fontweight='bold') ax5.set_ylabel('销售额 (万元)') ax5.set_xlabel('产品') # 6. 堆叠面积图 - 月度各产品销售额构成 ax6 = plt.subplot(2, 3, 6) monthly_product_sales = df.pivot_table( index='月份', columns='产品', values='销售额', aggfunc='sum' ) # 确保月份顺序正确 monthly_product_sales = monthly_product_sales.reindex(months) monthly_product_sales.plot.area(ax=ax6, alpha=0.8) ax6.set_title('月度各产品销售额构成', fontsize=12, fontweight='bold') ax6.set_ylabel('销售额 (万元)') ax6.set_xlabel('月份') ax6.legend(loc='upper left', fontsize=8) # 调整布局 plt.tight_layout() plt.subplots_adjust(top=0.92) # 添加脚注 fig.text(0.5, 0.01, '数据来源: 模拟销售数据 | 生成时间: 2023年7月', ha='center', fontsize=10, style='italic', alpha=0.7) # 保存图表 plt.savefig('sales_analysis.png', dpi=300, bbox_inches='tight') # 显示图表 plt.show() # 创建单独的热力图 print("\n" + "="*50) print("月度各产品销售额热力图") print("="*50) # 准备热力图数据 heatmap_data = monthly_product_sales.T plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.heatmap(heatmap_data, annot=True, fmt=".0f", cmap="YlOrRd", linewidths=0.5, cbar_kws={'label': '销售额 (万元)'}) plt.title('月度各产品销售额热力图', fontsize=14, fontweight='bold') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('产品') plt.tight_layout() plt.savefig('sales_heatmap.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # 输出数据摘要 print("\n数据摘要:") print("-" * 30) print(f"总销售额: {df['销售额'].sum():.0f} 万元") print(f"平均月销售额: {df.groupby('月份')['销售额'].sum().mean():.0f} 万元") print(f"销售额最高的产品: {product_sales.idxmax()} ({product_sales.max():.0f} 万元)") print(f"平均利润率: {(df['利润'].sum() / df['销售额'].sum() * 100):.1f}%") ``` ## 代码说明这个示例代码展示了： 1. **多种图表类型**： - 柱状图：显示各产品总销售额 - 折线图：展示月度销售趋势 - 饼图：显示各产品销售额占比 - 散点图：分析销售额与利润关系 - 箱线图：展示各产品销售额分布 - 堆叠面积图：显示月度各产品销售额构成 - 热力图：直观展示月度各产品销售额 2. **主要功能**： - 使用pandas创建和操作数据 - 使用matplotlib和seaborn创建可视化 - 添加图表标题、标签和图例 - 自定义颜色和样式 - 保存图表为图片文件 - 输出数据摘要信息 3. **运行要求**： - 需要安装的库：matplotlib, seaborn, numpy, pandas - 安装命令：`pip install matplotlib seaborn numpy pandas` 这个示例可以直接运行，生成一个完整的数据分析仪表板。你可以根据自己的数据修改数据源和图表参数。

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