第十四课：数据可视化——把数据画出来

第十一课我们算出了平均分、最高分——可数字是干巴巴的。班主任在家长会上从来不念分数表，而是甩一张图：谁高谁低、整体什么水平，一眼看穿。把数据画成图，就叫数据可视化。这一课用 Python 最常用的画图库 matplotlib，把你的数据变成图。

先装库（在终端里执行一次就行）：

pip install matplotlib

一、第一张图：折线图

先画一周的气温变化，感受一下画图的基本套路：

import matplotlib.pyplot as plt

days = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]
temp = [22, 24, 21, 19, 23, 26, 25]

plt.plot(days, temp)     # 画折线：横轴天数，纵轴温度
plt.title("A Week of Temperatures")
plt.xlabel("Day")
plt.ylabel("Temperature")
plt.show()               # 把图显示出来

套路就三步：准备两组数据 → 调用画图函数 → plt.show() 显示。横轴（x）和纵轴（y）的数据要一一对应，个数必须一样多。

但是有个大坑：标题用中文会变成方框！matplotlib 自带的字体不认识中文，要先加两行设置（Windows 电脑）：

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]   # 指定黑体，显示中文
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False     # 让负号正常显示

这两行写在 import 后面，以后每个画图程序都带上（Mac 电脑把字体换成 "Arial Unicode MS"，Linux 换成 "DejaVu Sans" 配合安装的中文字体）。加上后，标题就能写中文了：

plt.title("一周气温变化")
plt.xlabel("星期")
plt.ylabel("气温（℃）")

二、柱状图：比高低

比较大小，柱状图最直观。把几位同学的成绩画出来：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

names = ["小明", "小红", "小刚", "小丽"]
scores = [85, 92, 78, 88]

plt.bar(names, scores)          # bar 就是柱状图
plt.title("小组成绩对比")
plt.xlabel("姓名")
plt.ylabel("成绩")
plt.ylim(0, 100)                # 纵轴范围设为 0~100，看得更真实
plt.show()

注意那句 ylim：不设的话纵轴可能从 70 开始，78 分的柱子看起来只有 92 分的一半高——图表会"说谎"，往往就藏在纵轴的起点里。看别人的图要多留个心眼，自己画图更要诚实。

三、饼图：看占比

想表达"各部分占总体的多少"，用饼图。比如你一天 24 小时花在哪：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

labels = ["睡觉", "上课", "写作业", "吃饭", "玩手机", "其他"]
hours = [8, 6, 3, 2, 2, 3]

plt.pie(hours, labels=labels, autopct="%.1f%%")
plt.title("我的一天")
plt.show()

autopct="%.1f%%" 是让每块饼上自动标出百分比（保留一位小数）。labels 和数据也是一一对应，别标错位。

四、三种图怎么选

选错图，意思就拧了：拿饼图画气温变化，谁也看不出趋势。记住这张表，画图就成功了一半。另外还有个常见的散点图 plt.scatter(x, y)，看两个量的关系（比如身高和体重的分布），先混个脸熟。

五、实战：把小管家的成绩画成图

把第十二课存的 scores.txt 读回来（格式还记得吧：一行一个"姓名,成绩"），直接画成柱状图，还要存成图片文件——用 plt.savefig 替掉 plt.show：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

names = []
scores = []
with open("scores.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        if not line:
            continue
        name, score = line.split(",")
        names.append(name)
        scores.append(float(score))

avg = sum(scores) / len(scores)
plt.bar(names, scores)
plt.axhline(avg, color="red", linestyle="--")   # 画一条平均分参考线
plt.title(f"全班成绩（平均分 {avg:.1f}）")
plt.xlabel("姓名")
plt.ylabel("成绩")
plt.ylim(0, 100)
plt.savefig("score_chart.png")    # 存成图片，而不是弹出来
print("图已保存为 score_chart.png")

运行完，程序目录里多出一张 score_chart.png：每个人的柱子、一条红色的平均线，谁在平均线上下，清清楚楚。这张图就是可以直接贴进作品区的成果了。

本课小结

· 画图三步：备数据 → 调函数 → show() 显示（或 savefig 存图）。
· 中文必备两行设置：指定中文字体 + 负号修正，忘了就是满屏方框。
· plot 看趋势、bar 比高低、pie 看占比；纵轴起点会让图"说谎"，留意 ylim。
· axhline 能画参考线，平均分、及格线这类基准放上去特别有用。

练一练

1. 零花钱走势：把你最近 7 天的零花钱支出画成折线图，标题、坐标轴名字都用中文。
2. 我的作息饼图：仿照第三节，把你真实的一天 24 小时画成饼图，看看"玩手机"那一块有多大。
3. 挑战题：在实战的成绩图上再加一条绿色的 60 分及格线（再用一次 axhline），并在图标题里写上最高分同学的名字和分数（提示：第十三课的字符串拼接和第十一课的 max 都能用上）。

下一课是 Python 线的总装：把文件、函数、图表全合进"成绩小管家 Pro"。