如何使用Python绘制常用的统计图表?

发布网友发布时间：2024-10-13 07:04

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热心网友时间：2024-10-26 11:17

在医学统计数据分析领域，直方图、散点图、折线图、箱型图、饼图、条形图等统计图表是常用的工具。Python提供了多个可视化库，如matplotlib、seaborn、plotly、bokeh，以便绘制不同类型的统计图。

开始绘制统计图之前，在Python或Pycharm中创建一个名为“Plot”的py文件。

绘制直方图：

直方图用于展示连续变量的分布。通过将变量划分为若干区间，并统计每个区间的样本数量，最后以条形图的形式展示，其中条形的高度代表样本数量。在Python中，使用matplotlib的hist()函数或seaborn的distplot()函数可以绘制直方图。

生成随机数数据后，使用hist()函数绘制直方图。bins参数定义区间数，color参数设置颜色，alpha参数调整透明度。添加标题和坐标轴标签，并使用show()函数显示图表。

散点图用于展示两个变量之间的关系。每个点的横纵坐标分别代表两个变量的值。点越靠近直线，说明关系越密切。

使用matplotlib的scatter函数绘制散点图。通过调整x和y数组的值，可以改变散点图的分布。

折线图用于展示数据随时间或其他连续变量的趋势。使用matplotlib的plot()函数绘制折线图。

箱型图用于展示数据的分布情况。使用matplotlib或seaborn的plt.boxplot()或sns.boxplot()函数绘制箱型图。

饼图展示数据占比。使用matplotlib库绘制饼图。

条形图用于展示类别型变量的差异。可以使用matplotlib、seaborn和plotly等库绘制条形图。

分组柱形图和堆积柱形图的实现主要通过plt.figure()创建画布，ax.bar()绘制柱形图，ax.grid()、ax.spines()、ax.legend()设置样式，最后使用plt.show()显示图形。