import
matplotlib.pyplot as plt
from
pylab
import
mpl
mpl.rcParams[
'
font.sans-serif
'
] = [
'
SimHei
'
]
#
指定默认字体
mpl.rcParams[
'
axes.unicode_minus
'
] = False
#
解决保存图像是负号'-'显示为`a方块的问题
"""
准备数据
"""
data
=pd.DataFrame(data={
'
rank
'
:[10,9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1
],
'
city
'
:[
'
杭州
'
,
'
武汉
'
,
'
成都
'
,
'
苏州
'
,
'
重庆
'
,
'
天津
'
,
'
广州
'
,
'
深圳
'
,
'
北京
'
,
'
上海
'
],
'
GDP
'
:[6949,6949, 7702, 9548, 10335, 10371, 11756, 12134, 15212, 16410
]})
#
散点大小 ，由GDP数值归一化到0-500
data[
'
size
'
]=data[
'
GDP
'
]*500/(data[
'
GDP
'
].max()-data[
'
GDP
'
].min())
#
圆点颜色值 rgb十六进制
data[
'
color
'
]=[
'
#FFBA08
'
,
'
#FAA307
'
,
'
#F48C06
'
,
'
#E85D04
'
,
'
#DC2F02
'
,
'
#D00000
'
,
'
#9D0208
'
,
'
#6A040F
'
,
'
#370617
'
,
'
#03071E
'
]
#
圆点Y值
data[
'
Y
'
]=10-data[
'
rank
'
]
fig,ax
=plt.subplots(1,1,dpi=300
)
#
隐藏y轴
ax.get_yaxis().set_visible(False)
#
将刻度小横线设置为白色，标签颜色为黑色
plt.tick_params(axis=
'
x
'
,color=
'
w
'
,labelcolor=
'
#3d405b
'
)
#
x,y轴刻度范围
ax.set_xlim(6000,18001
)
ax.set_xticks(range(
4000,19000,2000
))
ax.set_ylim(
-1,10
)
#
画 x，y水平线，设置颜色，线类型，和线宽度
for
i
in
range(6000,19000,2000
):
ax.axvline(x
=i,c=
"
gray
"
,ls=
"
-
"
,lw=0.1
)
for
y
in
range(10
):
ax.axhline(y
=y,c=
"
gray
"
,ls=
"
-
"
,lw=0.1
)
#
画散点图，传入s参数，绘制不同面积的圆点
ax.scatter(
'
GDP
'
,
'
city
'
, c=
'
color
'
, s=
'
size
'
, data=data)
#
c : color s :size 这里传入了序列
#
标注圆点文字，设置圆点内文字大小，gdp越高文字越大
data[
'
text_size
'
]=[9,9,9,10,10,11,11,11,12,12
]
for
rank,city
in
zip(data[
'
rank
'
],data[
'
city
'
]):
gdp
=data[data[
'
city
'
]==city][
'
GDP
'
]
text_size
=data[data[
'
city
'
]==city][
'
text_size
'
]
ax.text(gdp
-500*text_size/12,10-rank-0.1,city,fontdict={
'
color
'
:
'
w
'
,
'
size
'
:text_size},fontweight=
'
heavy
'
)
#
去掉上下左右外框
for
i
in
[
'
top
'
,
'
right
'
,
'
left
'
,
'
bottom
'
]:
ax.spines[i].set_visible(False)
plt.title(
"
2019上半年中国城市GDP(亿元)排名
"
)
plt.savefig(
"
城市GDP2.png
"
)
plt.show()
import
matplotlib.pyplot as plt
from
pylab
import
mpl
mpl.rcParams[
'
font.sans-serif
'
] = [
'
SimHei
'
]
#
指定默认字体
mpl.rcParams[
'
axes.unicode_minus
'
] = False
#
解决保存图像是负号'-'显示为`a方块的问题
"""
准备数据
"""
data
=pd.DataFrame(data={
'
rank
'
:[10,9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1
],
'
city
'
:[
'
杭州
'
,
'
武汉
'
,
'
成都
'
,
'
苏州
'
,
'
重庆
'
,
'
天津
'
,
'
广州
'
,
'
深圳
'
,
'
北京
'
,
'
上海
'
],
'
GDP
'
:[6949,6949, 7702, 9548, 10335, 10371, 11756, 12134, 15212, 16410
]})
#
散点大小 ，由GDP数值归一化到0-500
data[
'
size
'
]=data[
'
GDP
'
]*500/(data[
'
GDP
'
].max()-data[
'
GDP
'
].min())
#
圆点颜色值 rgb十六进制
data[
'
color
'
]=[
'
#FFBA08
'
,
'
#FAA307
'
,
'
#F48C06
'
,
'
#E85D04
'
,
'
#DC2F02
'
,
'
#D00000
'
,
'
#9D0208
'
,
'
#6A040F
'
,
'
#370617
'
,
'
#03071E
'
]
#
圆点Y值
data[
'
Y
'
]=10-data[
'
rank
'
]
#
开始画图
fig,ax=plt.subplots(1,1,dpi=300
)
#
将刻度小横线设置为白色，标签颜色为深蓝色
plt.tick_params(axis=
'
x
'
,color=
'
w
'
,labelcolor=
'
#3d405b
'
)
plt.tick_params(axis
=
'
y
'
,color=
'
w
'
,labelcolor=
'
#3d405b
'
)
#
x,y轴刻度范围
ax.set_xlim(6000,18001
)
ax.set_xticks(range(
4000,19000,2000
))
#
y轴标签
ylabels=data[
'
city
'
].tolist()
ax.set_ylim(
-1,10
)
ax.set_yticklabels(ylabels)
#
画 x，y水平线，设置颜色，线类型，和线宽度
for
i
in
range(6000,19000,2000
):
ax.axvline(x
=i,c=
"
gray
"
,ls=
"
-
"
,lw=0.3
)
for
y
in
range(10
):
ax.axhline(y
=y,c=
"
gray
"
,ls=
"
-
"
,lw=0.3
)
#
画散点图 设置圆点内文字大小，gdp越高文字越大
ax.scatter(
'
GDP
'
,
'
city
'
, c=
'
color
'
, s=
'
size
'
, data=data)
#
c : color s :size 这里传入了序列
#
隐藏上下左右外边框
for
i
in
[
'
top
'
,
'
right
'
,
'
left
'
,
'
bottom
'
]:
ax.spines[i].set_visible(False)
plt.title(
"
2019上半年中国城市GDP(亿元)排名
"
)
plt.savefig(
"
城市GDP.png
"
)
plt.show()
plt.close()
