停车时间分布图-Python Matplotlib可视化分析

停车时间分布图 - Python Matplotlib 可视化分析

使用 Python Matplotlib 库绘制停车时间分布图，直观展示不同停车时间段的车辆数量。代码示例包含中文标签设置和数值标签添加，帮助您进行数据可视化分析。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号

def sjfb(pi_table):
    # 图表标题
    plt.title('停车时间分布图')
    
    # 设置x轴信息
    labels_x = ['1小时', '2小时', '3-5小时', '6-10小时', '11-12小时', '12小时以上']
    
    # 获取表中数据判断车辆停车时间
    df1 = pi_table.loc[pi_table['price'] == 3] # 停车1小时
    df2 = pi_table.loc[pi_table['price'] == 6] # 停车2小时
    df3 = pi_table.loc[(pi_table['price'] > 6) & (pi_table['price'] <= 15)] # 停车3-5小时
    df4 = pi_table.loc[(pi_table['price'] > 15) & (pi_table['price'] <= 30)] # 停车6-10小时
    df5 = pi_table.loc[(pi_table['price'] > 30) & (pi_table['price'] <= 36)] # 停车11-12小时
    df6 = pi_table.loc[pi_table['price'] > 36] # 停车12小时以上
    
    # 各时间段停车数量
    y = [len(df1), len(df2), len(df3), len(df4), len(df5), len(df6)]
    
    plt.bar(labels_x, y) # 绘制条形图
    
    # 为每一个图形加数值标签
    for x, y in enumerate(y):
        plt.text(x, y + 30, str(y) + '台', ha='center')
    
    plt.show() # 显示条形图窗体

代码说明：

%matplotlib inline：在 Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib 绘图。
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']：设置 Matplotlib 使用 SimHei 字体，以便正常显示中文标签。
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False：设置 Matplotlib 正常显示负号。
labels_x：定义 x 轴的标签，表示不同的停车时间段。
df1, df2, ... df6：根据 pi_table 中的 price 列数据筛选出不同停车时间段的车辆数据。
y：统计每个时间段的车辆数量。
plt.bar(labels_x, y)：绘制条形图，横坐标为 labels_x，纵坐标为 y。
plt.text(x, y + 30, str(y) + '台', ha='center')：为每个条形图添加数值标签，显示每个时间段的车辆数量。
plt.show()：显示绘制的条形图。

使用说明：

将 pi_table 替换为您的实际数据，确保数据中包含 price 列，该列表示车辆的停车时长。
运行代码，即可生成停车时间分布图。

其他功能：

您可以在代码基础上进行修改，添加其他功能，例如：

添加图表标题、坐标轴标签等信息。
调整条形图的颜色、宽度等属性。
使用不同的图表类型，例如饼图、折线图等。

希望这份代码和说明能够帮助您更好地理解和使用 Matplotlib 绘制停车时间分布图。如果您有任何问题，请随时提出。