Python-Matplotlib{数据可视化}
2021/7/22 22:07:02
本文主要是介绍Python-Matplotlib{数据可视化}，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
Matplotlib
- 基本配置
- 导入Matplotlib库
- 绘制图
- 绘制折线图
- 查看都有什么风格style
- 折线图使用
- 小练习
- 优化图片
- 添加常见图例属性
- 小练习
- 一个图中画多条线
- 其他各种图像
- 柱状图
- DataFrame数据画柱状图
- 直方图
- 散点图
- 饼状图
- Series数据绘制
- 箱线图
- DataFrame自带boxplot画图接口
- 一张画布上面绘制多张图(子图)
- 保存图片
- 小练习
画图的复杂度比较高。自由度比较高
基本配置
导入Matplotlib库
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib的子包有很多，这里我们只导入常用的包pyplot。
绘制图
绘制折线图
绘制折线图使用plot函数，plot函数有很多参数
- x轴
- y轴
- color 颜色
- linewidth 线宽
- markersize 点大小
- fontsize 字体
- marker 点形状
- linestyle 线风格
- linewidth 线宽
- lable 标签
- alpha 透明度
除了x轴，y轴其他参数都有多种选择。python plot 参数_matplotlib.pyplot.plot()参数使用详解
x = [1,2,3,4] y = [2,4,1,6] plt.plot(x,y) # x与y一一对应
plt.plot(x,y , color = 'yellow');
plt.plot(x,y , color = '#8CEA00',linewidth=5,marker='D',
markersize = 20,linestyle='-',alpha=0.3);
# 简易的写法 plt.plot(x, y, 'go--',linewidth= 5) # 第三个参数: 三个值组成一个字符串 '颜色点形状线形状'
查看都有什么风格style
- plt.style 绘图风格相关功能
plt.style.available # 查看我们的包里面都有啥风格 ''' ['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'tableau-colorblind10'] 1 '''
plt.plot( [1, 2, 3]) # 默认为y轴，而x 轴相当于[0,1,2]
plt.title('a picture') # 设置图表的标题
plt.style.use('seaborn') # 使用某种绘图风格
设置支持中文字体显示
# 大家知道怎么写即可，必要时粘贴复制就行 # windows电脑 Matplotlib 支持中文 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #mac电脑正常显示中文 plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS']
plt.plot( [1, 2, 3])
plt.title('这是一张图')
折线图使用
常用于绘制某个数据的走势波动等,例如股票
flights = pd.read_csv('flights.csv')
year_group = flights.groupby('year').sum()
plt.plot(year_group)
文件下载：用于博客系列文章pandans的学习文件.zip
实际上在Pandas已经封装了更方便的画图功能
不用Matplotbib 也能实现，Pandas里面已经封装了更方便的画图, ，参数如下
kind : str
- ‘line’ : line plot (default)
- ‘bar’ : vertical bar plot
- ‘barh’ : horizontal bar plot
- ‘hist’ : histogram
- ‘box’ : boxplot
- ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot
- ‘density’ : same as ‘kde’
- ‘area’ : area plot
- ‘pie’ : pie plot
- ‘scatter’ : scatter plot
- ‘hexbin’ : hexbin plot
# pandas自带画图功能 year_group.plot(kind='line')
# pandas自带画图功能 year_group.plot(kind='barh');
# pandas自带画图功能 year_group.passengers.plot(kind='pie')
# DataFrame
grade = pd.read_csv('student_grade.txt',sep='\t')
grade.plot(kind='line',y=['数学','语文','英语'])
小练习
绘制一个图形通用方法:
-
首先生成横坐标,可以用线性序列函数生成.
-
带入函数中计算出每个点对应的纵坐标.
-
根据生成的横坐标和纵坐标绘图
# 绘制一个正弦曲线图 # 横坐标 x = np.linspace(0, 10, 100) # 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 y = np.sin(x) plt.plot(x,y);
绘制sigmoid函数图像
S ( x ) = 1 1 + e − x S(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} S(x)=1+e−x1
def sigmoid(x): # 可以看到, 函数中只要一个未知数x, 因此函数只有一个参数
r = 1 / (1 + np.exp(-x) )
return r
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = sigmoid(x)
plt.plot(x,y);
绘制标准正太分布函数图像
f ( x ) = 1 2 π e ( − x 2 2 ) f(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{\left(-\frac{x^{2}}{2}\right)} f(x)=2π 1e(−2x2)
def normal_distribution(x):
r = 1 / np.sqrt(2*np.pi) * np.exp(-x**2/2)
return r
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = normal_distribution(x)
plt.plot(x,y);
优化图片
添加常见图例属性
-
plt.figure 图片基本设置
- figsize = (x,y) 调节图片大小
- dpi 图像清晰度
-
plt.title 添加标题
-
plt.xlabel(’’)
-
plt.ylabel(’’) x轴和y轴添加标签
-
plt.grid(True) 添加网格
-
plt.xlim(-1,20) plt.ylim(-1,1) 设置坐标轴范围
-
plt.text 图片添加文本
-
plt.legend 添加图例
-
rotation=0, 旋转角度
-
labelpad =10 和旁边的距离
-
xticks 横坐标刻度
-
yticks 纵坐标刻度
plt.figure(figsize=(3,2),dpi=200 ) # figsize : (float, float) 图片的宽度,高度
plt.title('历年航班乘客走势图', fontsize= 6, color='green')
plt.xlabel('年份',color='red',fontsize = 8)
plt.ylabel('数量',color='red',fontsize = 8,rotation=0,labelpad =10)
plt.plot(year_group ,label = '乘客数量变化曲线')
plt.grid(True) # False去掉网格
plt.xlim(1946,1964)
plt.ylim(1000,6000)
plt.xticks(fontsize = 5,ticks=[1946,1948,1950,1952,1954,1956,1958,1960,1962,1964])
plt.yticks(fontsize = 5)
plt.text(1958,4200, '在这增加的挺快!',fontsize=6,color='purple')
plt.legend(fontsize=5,loc=4); # x, y 是坐标，其实是针对plt.plot(year_group ,label = '乘客数量变化曲线')进行修改的。loc = 4 代表是在右下角的
小练习
&enmsp; 优化正太图像
f
(
x
)
=
1
2
π
e
(
−
x
2
2
)
f(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{\left(-\frac{x^{2}}{2}\right)}
f(x)=2π
1e(−2x2)
def normal_distribution(x):
r = 1 / np.sqrt(2*np.pi) * np.exp(-x**2/2)
return r
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = normal_distribution(x)
- 图片大小(3,2)
plt.figure(figsize = (3,2))
- 图片清晰度150
plt.figure(figsize = (3,2),dpi = 150)
- 图片标题’标准正态分布’, 字体绿色, 字体大小10号
plt.title('标准正态分布',fontsize = 10, color = 'green')
- x轴名称<数值>
plt.xlabe('数值')
- y轴名称<概率>
plt.ylabe('概率')
- x轴坐标范围(-8,8)
plt.xlim(-8.8)
- y轴坐标范围(-0.1,0.5)
plt.ylim(-0.1,0.5)
- x轴刻度线(-8,-7…7,8)
plt.xticks(ticks=range(-8,9,2))
- y轴刻度线(-0.1,0, 0.1.0.2,0.3,0.4,0.5)
plt.yticks(ticks=np.arange(-0.1,0.5,0.1))
- 图例名称为正太分布曲线, 字体大小5
plt.plot(x,y,label='正太分布曲线') plt.legend(fontsize= 5);
一个图中画多条线
x = np.linspace(0.1, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.log(x) y3 = np.cos(x) y4 =np.tan(x) plt.plot(x, y1, label='sin图像') # sin plt.plot(x, y2, label='log图像') # cos plt.plot(x,y3, label='cos图像') # log # plt.plot(x,y4, label='tan图像') # tan plt.legend(fontsize=15);
其他各种图像
柱状图
s1 = [1, 2, 3, 4, 5] # 位置坐标 s2 = [10, 13, 6, 3, 12] # 表示高度 plt.bar(s1,s2, align='edge',); # 坐标在柱的边缘
plt.bar(s1,s2,width=0.2,color=['red','green','yellow','blue','purple']); # width表示宽度，color就是颜色
plt.bar(s1, s2, width=0.5, color=['r', 'y', 'b', 'g', 'm'],
tick_label=['Java', 'C', 'C++', 'PHP', 'Python'] )
plt.title('编程语言使用数量', fontsize=15);
假设有两家分店从周一到周五的营业额，将两家分店营业额绘制成柱状图进行比较
# 让两个店的柱位置错开 plt.bar([1,2,3,4,5],a_money,width=0.3, label='A分店') plt.bar([1.3,2.3,3.3,4.3,5.3],b_money,width=0.3, tick_label=tick_label,label='B分店') # 添加图例说明 plt.legend(); # 默认在右上角
DataFrame数据画柱状图
drinks = pd.read_csv('drinks.csv')
drinks.info()
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 193 entries, 0 to 192
Data columns (total 6 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 country 193 non-null object
1 beer_servings 193 non-null int64
2 spirit_servings 193 non-null int64
3 wine_servings 193 non-null int64
4 total_litres_of_pure_alcohol 193 non-null float64
5 continent 170 non-null object
dtypes: float64(1), int64(3), object(2)
memory usage: 9.2+ KB
'''
# 我们发现最后一列中,只有170个有效值，其余的为空值
drinks = pd.read_csv('drinks.csv',
keep_default_na=False,)
# 空值都是默认为 NAN，即源码中keep_default_na=True
# 所以当我们想要空值就是空值的话，那么可以设置 keep_default_na=False，这时候，读取出来的空值是空字符串
drinks.info()
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 193 entries, 0 to 192
Data columns (total 6 columns):
country 193 non-null object
beer_servings 193 non-null int64
spirit_servings 193 non-null int64
wine_servings 193 non-null int64
total_litres_of_pure_alcohol 193 non-null float64
continent 193 non-null object
dtypes: float64(1), int64(3), object(2)
memory usage: 9.2+ KB
'''
# 排序
alcohol = drinks.groupby(by='continent')['total_litres_of_pure_alcohol'].sum().sort_values(ascending=False)
# 添加一个折线
plt.bar(alcohol.index, alcohol, width=0.5, )
plt.plot([0,1,2,3,4,5],alcohol,color='green')
t = drinks.groupby('continent').sum()
# DataFrame也可以画
t.plot(kind='bar')
直方图
bar是用来把你已经总结好的数据画出来，可以用来对比各个组的数据。
hist是制作一个频率分布图，比如说把一个数据分成10个部分，每个部分的频率是多少。 大概看一下数据的分布。
# x 数据,
plt.hist(drinks.total_litres_of_pure_alcohol, bins=20)
# bins 分成相等的20分
'''
(array([37., 16., 12., 18., 4., 11., 10., 5., 15., 15., 7., 6., 5.,
7., 11., 8., 3., 2., 0., 1.]),
array([ 0. , 0.72, 1.44, 2.16, 2.88, 3.6 , 4.32, 5.04, 5.76,
6.48, 7.2 , 7.92, 8.64, 9.36, 10.08, 10.8 , 11.52, 12.24,
12.96, 13.68, 14.4 ]),
<a list of 20 Patch objects>)
'''
tips = pd.read_csv('tips.csv')
tips.time.value_counts()
'''
Dinner 176
Lunch 68
Name: time, dtype: int64
'''
plt.hist(tips.total_bill ,bins = 15)
'''
(array([ 2., 10., 37., 42., 49., 28., 24., 14., 12., 10., 4., 5., 2.,
1., 4.]),
array([ 3.07 , 6.25266667, 9.43533333, 12.618 , 15.80066667,
18.98333333, 22.166 , 25.34866667, 28.53133333, 31.714 ,
34.89666667, 38.07933333, 41.262 , 44.44466667, 47.62733333,
50.81 ]),
<a list of 15 Patch objects>)
'''
# 统计概率值
plt.hist(tips.total_bill ,bins = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,55],density=True)
'''
(array([0.00081967, 0.01311475, 0.05163934, 0.05491803, 0.03360656,
0.01967213, 0.01311475, 0.00491803, 0.00273224]),
array([ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 55]),
<a list of 9 Patch objects>)
'''
散点图
plt.scatter
- s 散点的点尺寸
- c 颜色
- cmap 颜色映射方法
#s 参数 , 尺寸映射 plt.scatter([1,2,3], [1,2,3] , c = 'red' ,s = 300);
#s 参数 , 尺寸映射 #s 参数 , 尺寸映射 plt.scatter([1,2,3,4], [1,2,3,4] , s=[100,200,300,400] ,c =[0,0,1,1]);
plt.scatter([1,2,3,4,5,6,7], [1,2,3,4,5,6,7] , s= 300,cmap='rainbow',
c =[1,2,3,4,5,6,7]);
# 将男和女绘制成不同的颜色
(tips.sex == 'Female').astype('int')
'''
0 1
1 0
2 0
3 0
4 1
..
239 0
240 1
241 0
242 0
243 1
Name: sex, Length: 244, dtype: int64
'''
# 把男女标注成不同的颜色
plt.scatter(tips.total_bill, tips.tip,s=100 ,c=(tips.sex == 'Female').astype('int'),cmap='rainbow');
饼状图
plt.pie 饼状图
- x, 数据
- explode=None, 哪部分突出显示 (0, 0, 0.3, 0)
- labels=None, 标签名称
- colors=None, 颜色
- autopct=None,百分号显示格式
- pctdistance=0.6, 数字和边缘距离
- shadow=False, 阴影
- labeldistance=1.1, 标签距离
- startangle=None, 角度
- radius=None, 饼图半径
- counterclock=True, 逆时针
plt.pie([1,2,3,4],labels=['a','b','c','d']);
labels = [ '吃饭', '交通', '游戏', '衣服'] data = [1000, 100, 500, 2000]
plt.figure(figsize=(3,3),dpi=200)
plt.pie(data,labels=labels,explode= (0, 0, 0.3, 0),
shadow=True,labeldistance=1.2,autopct='%1.0f%%');
Series数据绘制
alcohol ''' continent EU 387.8 AF 159.4 NA 137.9 AS 95.5 SA 75.7 OC 54.1 Name: total_litres_of_pure_alcohol, dtype: float64 '''
plt.figure(figsize=(1.5,1.5),dpi=300) plt.pie(alcohol,labels=alcohol.index,shadow=True);
箱线图
主要用于分析数据内部的分布状态或分散状态。其中箱线图（箱型图）的主要作用是发现数据内部整体的分布分散情况，包括上下限、各分位数、异常值。
drinks[['beer_servings','spirit_servings','wine_servings']]
plt.boxplot([drinks.beer_servings,drinks.spirit_servings,drinks.wine_servings],
labels=['啤酒','白酒','红酒']);
plt.boxplot([drinks.beer_servings,drinks.spirit_servings,drinks.wine_servings],
labels=['啤酒','白酒','黄酒'],sym='*',
patch_artist = True, boxprops = {'color':'g','facecolor':'yellow'});
DataFrame自带boxplot画图接口
DataFrame.boxplot(column=None, by=None, ax=None,showmeans=False, fontsize=None, rot=0, grid=True, figsize=None, layout=None, return_type=None, ...)
drinks.boxplot(column=['beer_servings','spirit_servings','wine_servings'],vert=False)
一张画布上面绘制多张图(子图)
subplot()中三个参数
- 第一个,行数
- 第二个,列数
- 第三个,图片位置
x = np.linspace(0,10,100)
y = np.sin(x)
y2 = np.exp(x)
y3 = np.sin(x)
y4 = np.cos(x)
plt.figure(figsize = (16, 14))
a1 = plt.subplot(221)
plt.plot(x,y)
plt.title('四张子图之一', fontsize=16)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
# plt.plot(x,y)
a2 = plt.subplot(222)
plt.title('指数图像', fontsize=16)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.plot(x, y2)
a3 = plt.subplot(223)
plt.title('sin图像', fontsize=16)
plt.plot(x, np.sin(x), label='sinx')
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.legend(fontsize=26)
a4 = plt.subplot(224)
plt.plot(x, np.cos(x))
plt.title('cos图像', fontsize=16);
保存图片
plt.figure(figsize = (16, 14))
plt.subplot(2, 2, 1)
s1 = [1, 2, 3, 4, 5]
s2 = [10, 13, 6, 3, 12]
plt.bar(s1, s2, width=0.5, color=['r', 'y', 'b', 'g', 'm'],
edgecolor ='k',linewidth =5,tick_label=['Java', 'C', 'C++', 'PHP', 'Python'] )
plt.title('编程语言使用数量', fontsize=15)
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.pie(data,labels=labels,explode=(0, 0, 0.3, 0),autopct='%1.1f%%',
shadow=True, colors=['r', 'k', 'g', 'b'] );
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.scatter(grade.语文, grade.数学)
plt.subplot(2, 2, 4)
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
# 保存图片
plt.savefig('hello.jpg',dpi=200)
# 保存为pdf
plt.savefig('hello.pdf',dpi=200)
小练习
绘制一个雅虎股票走势图
stock_data = pd.read_csv('yahoo_stock.csv')
stock_data.info()
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4419 entries, 0 to 4418
Data columns (total 7 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Date 4419 non-null object
1 Open 4419 non-null float64
2 High 4419 non-null float64
3 Low 4419 non-null float64
4 Close 4419 non-null float64
5 Adjusted_close 4419 non-null float64
6 Volume 4419 non-null float64
dtypes: float64(6), object(1)
memory usage: 241.8+ KB
'''
# 我们可以发现 Data并不是一个时间型数据
#修改Data列为时间型数据
stock_data.Date = stock_data.Date.astype('datetime64')
# 将日期列变成索引列
stock_data.set_index('Date',inplace=True)
stock_data.sort_index(inplace=True) # 日期排序
plt.figure(figsize=(16, 14))
plt.title('雅虎历年股票走势图', fontsize=22)
plt.plot(stock_data.Open , label='每日开盘价')
# data.Open.plot( title='yahoo', legend=True,)
plt.xlabel('时间', fontsize=22)
plt.ylabel('价格', fontsize=22)
plt.axhline(stock_data.Open[0],color='black',linewidth = 3,label='上市价格')
# 在两者中填充颜色
plt.fill_between(x=stock_data.index, y1=stock_data.Open, y2=stock_data.Open[0],
where=stock_data.Open>stock_data.Open[0],
color='red',alpha=0.5,label='增长部分' ) # x横坐标,where: 当满足什么条件的时候才进行填充
plt.fill_between(x=stock_data.index, y1=stock_data.Open, y2=stock_data.Open[0],
where=stock_data.Open<stock_data.Open[0],color='green',alpha=0.5,
label='破发部分') # x横坐标,where: 当满足什么条件的时候才进行填充
plt.annotate('最高价:{}!'.format(stock_data.Open.max()), ['2012-09-21', stock_data.Open.max()], fontsize=24, xytext=(380, 700),
textcoords='figure points' , arrowprops ={"color":'red'})
plt.legend(fontsize=22, loc=2)
# 保存图片
plt.savefig('yahoo_stock.jpg',dpi=200);'
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