用 Python 绘制手机话费可视化图表

2023-10-29 16:13:32

在信息时代，手机已成为我们日常生活不可或缺的一部分。随着通信技术的发展，我们的手机话费账单变得越来越复杂，很难一目了然地掌握自己的消费情况。为了深入了解我们的手机话费，我们可以借助 Python 的强大功能，利用 Matplotlib 和 NumPy 库绘制出直观易懂的可视化图表。

本文将带领你逐步绘制三个类型的图表：柱状图、折线图和饼状图，来展示手机话费数据。通过这些图表，你可以轻松地查看通话时间、数据使用情况和费用分布，从而发现通话模式和消费习惯。

一、准备工作

首先，你需要在你的计算机上安装 Python、Matplotlib 和 NumPy 库。如果你还没有安装这些库，可以通过以下命令进行安装：

pip install matplotlib
pip install numpy

另外，为了在 Matplotlib 中显示中文字体，你需要下载并安装 SimHei 字体。

二、数据准备

为了绘制图表，我们需要准备好手机话费数据。你可以从运营商的网站或应用程序中导出你的账单记录，并将其保存为 CSV 文件。确保数据包含以下字段：

日期
通话时间（分钟）
数据使用量（MB）
费用（元）

三、绘制柱状图

柱状图可以直观地显示不同月份的通话时间、数据使用量或费用。以下代码演示了如何使用 Matplotlib 绘制柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('phone_bills.csv')

# 绘制通话时间柱状图
plt.bar(df['月份'], df['通话时间'])
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('通话时间 (分钟)')
plt.title('按月通话时间统计')
plt.show()

# 绘制数据使用量柱状图
plt.bar(df['月份'], df['数据使用量'])
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('数据使用量 (MB)')
plt.title('按月数据使用量统计')
plt.show()

# 绘制费用柱状图
plt.bar(df['月份'], df['费用'])
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('费用 (元)')
plt.title('按月费用统计')
plt.show()

四、绘制折线图

折线图可以展示通话时间、数据使用量或费用随时间的变化趋势。以下代码演示了如何使用 Matplotlib 绘制折线图：

# 绘制通话时间折线图
plt.plot(df['月份'], df['通话时间'])
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('通话时间 (分钟)')
plt.title('通话时间变化趋势')
plt.show()

# 绘制数据使用量折线图
plt.plot(df['月份'], df['数据使用量'])
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('数据使用量 (MB)')
plt.title('数据使用量变化趋势')
plt.show()

# 绘制费用折线图
plt.plot(df['月份'], df['费用'])
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('费用 (元)')
plt.title('费用变化趋势')
plt.show()

五、绘制饼状图

饼状图可以显示不同费用类别的占比情况。以下代码演示了如何使用 Matplotlib 绘制饼状图：

# 计算不同费用类别的占比
labels = ['通话费', '流量费', '服务费']
sizes = [df['通话费'].sum(), df['流量费'].sum(), df['服务费'].sum()]

# 绘制饼状图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('费用类别占比')
plt.show()