普通高中選課數(shù)據(jù)分析和可視化（2）

#調(diào)用DataFrame.plot方法繪制各校各科人數(shù)柱狀圖(去除總?cè)藬?shù)）#將索引更名為學(xué)校代碼，以便更好顯示橫坐標(biāo)sc = sc.rename(index={i:school[i] for i in sc.index})sc[kms[1:]].plot(kind='bar',rot=0, stacked=True)
#調(diào)用DataFrame.plot方法分別繪制各校各科人數(shù)柱狀圖(包含總?cè)藬?shù)）colors = ('purple', 'red','green','orange','cyan','lime','gold','blue')col = m // 3 #最大列數(shù)n = (len(school)+col-1) // col #最大行數(shù)#劃分子圖，分成n*col個(gè)區(qū)域，并設(shè)置各個(gè)子圖的寬、高和繪圖分辨率fig, axes = plt.subplots(n, col,figsize=(8, 12), dpi=80)for i, k in enumerate(school, start=0): #遍歷每一所學(xué)校，繪制各校選課人數(shù)餅圖    plt.subplots_adjust(hspace = 0.4) #為子圖之間的空間保留的高度    for j, km in enumerate(kms, start=0):         axes[i//col,i%col].bar(km, sc.loc[k][km], color=colors[j])       axes[i//col,i%col].set_title("學(xué)校"+k+"各科人數(shù)") #為每個(gè)子圖設(shè)置標(biāo)題
plt.show()

#根據(jù)子圖的行列數(shù)、編號、標(biāo)題、顏色、變量列表、角度列表、數(shù)據(jù)列表、圖例標(biāo)簽和極徑范圍繪制雷達(dá)圖def draw_polar(rows, cols, num, title, color, categories, angles, values, label, rlim):    # 初始化極坐標(biāo)網(wǎng)格    ax = plt.subplot(rows, cols, num, projection='polar')    ax.set_rlabel_position(0) #于設(shè)置極徑標(biāo)簽顯示位置    ax.set_rlim(0, rlim) #設(shè)置顯示的極徑范圍    # If you want the first axis to be on top:    ax.set_theta_offset(pi / 2)# 設(shè)置角度偏移    ax.set_theta_direction(-1)# 設(shè)置順時(shí)針還是逆時(shí)針，1或者-1    # 設(shè)置標(biāo)簽    plt.xticks(angles[:-1], categories)    plt.yticks([i for i in range(100, rlim, 100)], [str(i) for i in range(100, rlim, 100)], color="grey", size=7)    # 繪制雷達(dá)圖    ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label=label)    ax.fill(angles, values, color, alpha=0.1)    plt.title(title, size=11, color=color, y=1.2)

#繪制各?？?cè)藬?shù)占比餅圖labels = [str(i)[-2:] for i in sc['學(xué)校代碼']]sizes = sc['人數(shù)'].valuesexplode = [0] * len(sizes)plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150)plt.title("各?？?cè)藬?shù)占比餅圖")plt.axis('equal')   #該行代碼使餅圖長寬相等
#分別繪制各校各科人數(shù)占比餅圖col = m // 3 #最大列數(shù)n = (len(school)+col-1) // col #最大行數(shù)#劃分子圖，分成n*col個(gè)區(qū)域，并設(shè)置各個(gè)子圖的寬、高和繪圖分辨率fig, axes = plt.subplots(n, col,figsize=(8, 8), dpi=100)for i, k in enumerate(school, start=0): #遍歷每一所學(xué)校，繪制各校選課人數(shù)餅圖    labels = kms #(每一塊)餅圖外側(cè)顯示的說明文字    sizes = sc.iloc[i].values[2:] #(每一塊)的比例，如果sum(x) > 1會(huì)使用sum(x)歸一化    explode = [0] * len(sizes) #(每一塊)離開中心距離    axes[i//col,i%col].pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',shadow=False,startangle=150)    axes[i//col,i%col].set_title("學(xué)校"+k+"各科人數(shù)占比餅圖") #為每個(gè)子圖設(shè)置標(biāo)題
plt.show()