课程库 › AI 主线 › 数据可视化 › 第 3 课

让图表能见人 —— 标题、标签、配色、导出

普通课约 60 分钟

本课导读

一张图从"自己能看"到"能进周报"，差的是装裱：说人话的标题、有单位的轴、克制的配色、清晰的标注。本课给你一张五步装裱清单 + 配色三原则，最后学会把图导出成文件。规矩不多，但每条都直接决定"老板扫一眼是皱眉还是点头"。预计 60 分钟。

装裱前后：亲眼对比

同一份数据，毛坯房 vs 精装修：

Python

import matplotlib.pyplot as plt

quarters = ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"]
online = [320, 385, 460, 590]
offline = [280, 265, 250, 235]

# ── 毛坯房 ──
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.plot(quarters, online)
ax.plot(quarters, offline)

# ── 精装修（五步装裱）──
fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 3.2))
ax2.plot(quarters, online, marker="o", linewidth=2, label="线上")
ax2.plot(quarters, offline, marker="s", linestyle="--", label="线下")
ax2.set_title("线上渠道全年反超线下（万元）", fontsize=13)   # ① 标题带结论
ax2.set_xlabel("季度")                                        # ② 轴有名字
ax2.set_ylabel("销售额（万元）")                              #    和单位
ax2.legend()                                                  # ③ 图例
ax2.grid(axis="y", alpha=0.3)                                 # ④ 淡网格辅助读数
ax2.set_ylim(0, None)                                         # ⑤ 纵轴从 0 起（诚实）

两张图信息一样，可读性天差地别。五步装裱清单，画完任何图对着过一遍：

标题带结论——《线上全年反超线下》好过《2026 销售数据》：标题是图的第一结论位，别浪费在复述文件名上
轴有名字和单位——没有单位的 590 是 590 元还是 590 万？读者不该猜
图例——多系列必配（上节课的规矩，进清单）
淡网格——grid(axis="y", alpha=0.3)：横向淡线帮眼睛对齐读数，alpha 调淡不喧宾
纵轴诚实——比较类图 set_ylim(0, None) 从 0 起（上上课的伦理，落成代码）

配色三原则

matplotlib 默认色（那套蓝橙绿）其实相当能打，配色的关键是克制：

Python

import matplotlib.pyplot as plt

cities = ["上海", "北京", "广州", "深圳", "杭州"]
amounts = [4415, 2725, 1610, 897, 760]

# 原则一示范：全灰 + 一个强调色 —— “重点自己会发光”
colors = ["#c9cdd4"] * len(cities)
colors[0] = "#e8734a"          # 只给冠军上色

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.bar(cities, amounts, color=colors)
ax.set_title("上海贡献了近一半销售额（万元）")
ax.grid(axis="y", alpha=0.3)

# 数值标注：柱顶直接写数，读者不用对着轴猜
ax.bar_label(ax.containers[0], fmt="%.0f")

原则一：一图一重点——想强调谁，就只给谁颜色，其余降灰。五颜六色 = 没有重点
原则二：别用红绿表达非涨跌信息——红绿留给"涨/跌、好/坏"这类共识语义（且注意红绿色盲读者，重要处配文字标注）
原则三：系列少就用默认色——matplotlib 默认循环色是设计师调过的，两三个系列直接用，别自己发明彩虹

顺手学到的 ax.bar_label(ax.containers[0])：柱顶标数值——有了它连网格都可以省，周报图的常客。

文字太挤：旋转与换行

类别名一长，x 轴文字互相打架。两个救法：

Python

import matplotlib.pyplot as plt

products = ["机械键盘旗舰款", "无线鼠标便携款", "4K显示器27寸", "降噪耳机Pro"]
sales = [897, 267, 1599, 918]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3.2))
ax.bar(products, sales)
ax.set_title("救法一：斜 30 度")
ax.tick_params(axis="x", rotation=30)     # x 轴文字旋转

# 救法二（更推荐）：横过来，永不打架
fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax2.barh(products, sales)
ax2.set_title("救法二：横向 barh")

优先级：能 barh 就 barh，旋转是竖版实在改不了时的补救（旋转 45 度以上的标签读起来都费劲）。

导出：把图变成文件

图要进周报/PPT，最后一步是导出——喊画框（fig）来干：

Python

import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.bar(["A", "B", "C"], [3, 7, 5])
ax.set_title("导出示范")

fig.savefig("report.png", dpi=200, bbox_inches="tight")
# dpi：清晰度（屏幕 100 够用，打印/投影 200-300）
# bbox_inches="tight"：裁掉四周空白（不加常会带一圈白边）

print(f"已导出 {Path('report.png').stat().st_size // 1024} KB")
print("（沙盒里文件在虚拟磁盘；本地运行时 report.png 就出现在脚本旁边）")

记两个参数就够：dpi 管清晰度，bbox_inches="tight" 裁白边——后者忘了的图贴进 PPT 总有一圈迷之空白。本地跟练时运行完就能在文件夹里看到 PNG。

✍️ 练习

练习 1：装裱毛坯房

这张毛坯图五步装裱一步没做。对照清单全部补上（标题请带结论——先看数据再想标题说什么）。

Python

import matplotlib.pyplot as plt

months = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]
new_users = [420, 480, 690, 1150, 1580, 2100]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.plot(months, new_users)
# 装裱清单：① 标题带结论 ② 轴名+单位 ③ 图例（单线可免）④ 淡网格 ⑤ 纵轴从 0

✅ 参考答案

import matplotlib.pyplot as plt

months = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]
new_users = [420, 480, 690, 1150, 1580, 2100]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3.2))
ax.plot(months, new_users, marker="o", linewidth=2)
ax.set_title("新增用户三月起加速增长，半年翻五倍")
ax.set_xlabel("月份")
ax.set_ylabel("新增用户（人）")
ax.grid(axis="y", alpha=0.3)
ax.set_ylim(0, None)

标题对照：《月度新增用户》只是文件名，《三月起加速增长，半年翻五倍》才是结论——你的读者只给这张图三秒钟。

练习 2：强调色 + 数值标注

部门满意度调查如下。用"全灰 + 一个强调色"突出最低分的部门（这次要暴露问题而不是表扬冠军），柱顶标数值，标题点出问题。

Python

import matplotlib.pyplot as plt

depts = ["设计", "运营", "销售", "客服"]
scores = [4.5, 4.2, 4.4, 3.1]

# 你的代码写在下面

✅ 参考答案

import matplotlib.pyplot as plt

depts = ["设计", "运营", "销售", "客服"]
scores = [4.5, 4.2, 4.4, 3.1]

colors = ["#c9cdd4"] * len(depts)
colors[scores.index(min(scores))] = "#e8734a"   # 程序自己找最低分（别硬编码下标）

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.bar(depts, scores, color=colors)
ax.bar_label(ax.containers[0], fmt="%.1f")
ax.set_title("客服满意度显著低于其他部门，需要关注")
ax.set_ylim(0, 5)

scores.index(min(scores)) 让代码自己定位最低分——数据一更新强调色自动跟着走，不用改代码。

练习 3：出货（挑战）

把练习 2 的成品图导出为 dept_report.png（dpi=200、裁白边），并打印文件大小验证导出成功。

Python

import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path

depts = ["设计", "运营", "销售", "客服"]
scores = [4.5, 4.2, 4.4, 3.1]

# 你的代码写在下面（画图 + 导出 + 验证）

✅ 参考答案

import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path

depts = ["设计", "运营", "销售", "客服"]
scores = [4.5, 4.2, 4.4, 3.1]

colors = ["#c9cdd4"] * len(depts)
colors[scores.index(min(scores))] = "#e8734a"

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.bar(depts, scores, color=colors)
ax.bar_label(ax.containers[0], fmt="%.1f")
ax.set_title("客服满意度显著低于其他部门")

fig.savefig("dept_report.png", dpi=200, bbox_inches="tight")
print(f"导出成功：{Path('dept_report.png').stat().st_size // 1024} KB")

本地跟练时，这个 PNG 就能直接拖进周报——从原始数据到可交付图片，全流程你已打通。

📝 随堂测验

随堂测验0 / 5 题正确

1. “标题带结论”的意思是？

2. 轴标签必须带什么才算合格？

3. “全灰 + 一个强调色”的配色手法体现什么原则？

4. ax.bar_label(ax.containers[0]) 的作用是？

5. savefig 时 bbox_inches="tight" 是为了？

本课小结

五步装裱清单：标题带结论、轴名+单位、图例、淡网格、纵轴从 0——画完过一遍
配色三原则：一图一重点（灰底强调色）、红绿留给涨跌、系列少用默认色；bar_label 柱顶标数
文字打架：优先 barh，其次 rotation
导出：fig.savefig("x.png", dpi=200, bbox_inches="tight")

会画也会装裱了——下一课换个姿势：让 AI 替你写绘图代码，而你负责说清需求和验收成品。

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