Python数据分析之Matplotlib
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python数据分析之Matplotlib相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1.简介:
Matplotlib是一个用来可视化的第三方工具包.
我们在使用这个包之前需要先将其下载到Python解释器中,使用pip即可.
下载命令:
pip install matplotlib
因为使用matplotlib,一定会使用numpy,所以也得提前准备好numpy
numpy是科学计算库,经常用来计算矩阵等
pip install numpy
2.使用
(1)绘制直线
代码:
# coding:utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
"""
绘制一条直线
"""
# 通过numpy创造50个数据，范围为从-1到1
x = np.linspace(-1, 1, 50)
# y值
y = x - 1
# 通过自变量和因变量进行绘制
plt.plot(x, y)
# 进行展示
plt.show()
效果展示:
(2)figure的使用
代码:
# coding:utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
"""
figure的使用
"""
# 造数据, 在-1~1之间均匀生成50个数
x = np.linspace(-1, 1, 50)
# 编号为2的图像,通过figsize参数设置图像的大小
plt.figure(num=2, figsize=(8, 5))
y1 = x - 1
# 绘制编号为2的图像
plt.plot(x, y1)
# 编号为3的图像 ,figsize=(宽， 高)
plt.figure(num=3, figsize=(5, 8))
y2 = x**2
# 绘制编号为3的图像， 绘制的有两条
plt.plot(x, y2)
# color参数用来设置线条颜色,linewidth参数用来设定线条宽度,linestyle参数用来设定线条样式
plt.plot(x, y1, color="red", linewidth=10.0, linestyle="--")
# 进行展示
plt.show()
效果展示:
(3)对图像的坐标轴进行设定
代码:
# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
对图像的坐标轴进行设定
"""
# 造数据, 在-1~1之间均匀生成50个数
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = x**2
plt.plot(x, y, color="red", linewidth=2.0, linestyle="--")
# 设定x的范围
plt.xlim(-2, 2)
# 设定y的范围
plt.ylim(-2, 2)
# 设置x轴描述
plt.xlabel("I am x")
# 设置y轴描述
plt.ylabel("I am y")
# 设置每一格的宽度,参数-2是起始，参数1是终止，参数5是刻度总数
new_ticks = np.linspace(-2, 1, 5)
# print(new_ticks)
# 设定新的横轴刻度
plt.xticks(new_ticks)
# 设定新的纵轴刻度
# 前后加上美元符号，使字体变的好看起来
# 如何打印出数学中的alpha，使用\\进行转义
plt.yticks([-2, -1, 0, 1, 2],
[r"$really\\ bad$", r"$bad\\ \\alpha$", r"$normal$", r"$good$", r"$really\\ good$"])
# 进行绘制
plt.show()
效果展示:
(4)对边框的操作
代码:
# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
对坐标轴进行设置2
"""
# 造数据
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = x + 1
plt.plot(x, y, color="red", linewidth=2.0, linestyle="--")
# 设置X轴范围
plt.xlim(-2, 2)
# 设置Y轴范围
plt.ylim(-2, 2)
# 设置x轴描述
plt.xlabel("I AM X")
plt.ylabel("I AM Y")
# 重新设置刻度
plt.yticks([-2, -1, 0, 1, 2],
[r"$really\\ bad$", r"$bad$", r"$normal$", r"$good$", r"$really\\ \\alpha good$"])
# 获取到图像的四个边框
ax = plt.gca()
ax.spines["right"].set_color("none")
ax.spines["top"].set_color("none")
# 将边框设置为x轴和y轴
ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")
ax.yaxis.set_ticks_position("left")
# 将下边框移动到数值为0的位置
ax.spines["bottom"].set_position(('data', 0))
# 将左边框移动到数值为0的位置
ax.spines["left"].set_position(("data", 0))
plt.show()
效果展示:
(5)添加图例
代码:
# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
给图片加上图例legend
"""
# 造数据
x = np.linspace(-1, 1 ,50)
y1 = x**2
# 设定x的范围
plt.xlim(-2, 2)
# 设定y的范围
plt.ylim(-2, 2)
# 设置x轴描述
plt.xlabel("I am x")
# 设置y轴描述
plt.ylabel("I am y")
# 设置每一格的宽度,参数2是起始，参数1是终止，参数5是刻度总数
new_ticks = np.linspace(-2, 1, 5)
# print(new_ticks)
# 设定新的横轴刻度
plt.xticks(new_ticks)
# 设定新的纵轴刻度
# 前后加上美元符号，使字体变的好看起来
# 如何打印出数学中的alpha，使用\\进行转义
plt.yticks([-2, -1, 0, 1, 2],
[r"$really\\ bad$", r"$bad\\ \\alpha$", r"$normal$", r"$good$", r"$really\\ good$"])
y2 = -x + 1
# plt.plot(x, y2, label="one")
# # 添加图例
# plt.legend()
l1, = plt.plot(x, y1, color="red", linewidth=2.0, linestyle="--", label="two")
l2, = plt.plot(x, y2, label="one")
# loc="best"表示将自适应最佳的位置
plt.legend(handles=[l1, l2, ], labels=["aaa", "bbb"], loc="best")
# 进行绘制
plt.show()
效果展示:
(6)对图片做注释
代码:
# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
对图片进行标注
"""
# 造数据
x = np.linspace(-5, 5, 20)
y = 2*x + 1
plt.plot(x, y)
# 设定x轴范围
plt.xlim(-4, 4, 9)
# 设定y轴范围
plt.ylim(-8, 8, 9)
# 设定x轴描述
plt.xlabel("I AM X")
# 设定y轴描述
plt.ylabel("I AM Y")
# 获取图像的边框
ax = plt.gca()
ax.spines["right"].set_color("None")
ax.spines["top"].set_color("None")
# 移动剩下的边框
ax.spines["bottom"].set_position(("data", 0))
ax.spines["left"].set_position(("data", 0))
# 展示一个点
x0 = 1
y0 = 2 * x0 + 1
# 标一个点
plt.scatter(x0, y0, color="b", s=100)
plt.plot([x0, x0], [y0, 0], "k--", lw=2.5)
# 进行注释,方式一
plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0, xy=(x0, y0), xycoords="data", xytext=(+30, -30),
textcoords="offset points", fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3, rad=.2"))
plt.text(-4.7, 3, r'$This\\ is\\ the\\ some\\ text.\\ \\mu\\ \\sigma_i\\ \\alpha_t$',
fontdict="size": 16, "color": 'r')
plt.show()
效果展示:
(7)绘制散点图
代码:
# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
绘制散点图
"""
n = 1024
# 按照正态分布(也叫做高斯分布)生成n个均值为0，标准差为1的随机数
X = np.random.normal(0, 1, n)
Y = np.random.normal(0, 1, n)
# 为了生成颜色
T = np.arctan2(X, Y)
# alpha代表透明度
plt.scatter(X, Y, s=75, c=T, alpha=0.7)
# 设定x轴范围
plt.xlim((-1.5, 1.5))
plt.ylim((-1.5, 1.5))
# 将x轴y轴的数值进行隐藏
plt.xticks(())
plt.yticks(())
# 进行展示
plt.show()
效果展示:
(8)绘制柱状图
代码:
# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
绘制柱状图
"""
n = 12
X = np.arange(n)
# uniform表示均匀分布,从均匀分布中生成n个,范围为[0.5, 1.0)的随机数!
Y1 = (1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
Y2 = (1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
# facecolor表示直方颜色,edgecolor表示直方边缘颜色
plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='green')
plt.bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white')
for x, y in zip(X, Y1):
# ha:水平方向居中对齐 va:竖直方向向下对齐
# x，y为文字放置的位置
plt.text(x, y+0.05, '%.2f' % y, ha="center", va="bottom")
for x, y in zip(X, Y2):
plt.text(x, -y-0.1, '-%.2f' % y, ha="center", va="bottom")
plt.xlim(-.5, n)
# 消除x轴的数值
# plt.xticks(())
plt.ylim(-1.25, 1.25)
# 消除y轴数值
# plt.yticks(())
plt.show()
效果展示:
(9)绘制等高线
代码:
# coding:utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
"""
等高线的绘制
"""
# 计算高度的函数
def f(x,y):
return (1- x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2-y**2)
n = 256
# 生成范围为-3~3，生成点的个数为256,间隔均匀
x = np.linspace(-3, 3, n)
# 生成范围为-3~3，生成点的个数为256,间隔均匀
y = np.linspace(-3, 3, n)
# print(x)
# print(y)
# 生成网格点坐标矩阵，通俗的讲就是，将x坐标一个一个对应上y坐标，相当于形成了网格坐标！！！
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# print(X)
# print(Y)
# 参数8表示将颜色等级分为10部分。因为为0时，将颜色等级分为了两部分！！！
# cmap表示热力图的形式,
plt.contourf(X, Y, f(X,Y), 8, alpha=0.75, cmap=plt.cm.hot)
# 画等高线的线
C = plt.contour(X,Y, f(X,Y), 8, colors="black", linewidth=.5)
# 给等高线加上数值, inline为True表示数值显示在线里面！！！
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)
# 去掉x坐标轴
plt.xticks(())
# 去掉y坐标轴
plt.yticks(())
# 展示
plt.show()
效果展示:
(10)模块数据可视化–图片处理
代码:
# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
图像image
"""
# 表示把一个一维数组重新生成一个3行3列的二维数组
a = np.array([0.313660827978,0.365348418405,0.423733120134,0.365348418405,0.439599930621,0.525083754405,
0.423733120134,0.525083754405,0.651536351379]).reshape(3,3)
# interpolation表示间隔形式 cmap表示颜色 origin:绘制方向，lower从下向上绘制，upper从上向下绘制
plt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='rainbow', origin='lower')
# shrink参数是将colorbar高度压缩为图像比例的0.5
plt.colorbar(shrink=0.5)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
效果展示:
(11)绘制3D图形
代码:
# coding:utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
"""
3D图像
"""
fig = plt.figure()
# 添加3D坐标轴
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
# 生成网格点坐标矩阵，通俗的讲就是，将x坐标一个一个对应上y坐标，相当于形成了网格坐标！！！
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2+Y**2)
Z = np.sin(R)
# 参数rstride表示行跨，cstride表示列跨
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap("rainbow"))
# zdir参数表示将压到哪个轴 offset参数表示等高线图的平面将压到哪个位置
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-1.5, cmap='rainbow')
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
# 展示
plt.show()
效果展示:
(12)一张大图中放置子图
代码:
# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
在一张图中放置几张子图
"""
plt.figure()
# 2表示总共两行,1表示当前行只有一列,最后一个类表示图形的计数
plt.subplot(2, 1, 1)
# 第一个列表表示x轴数据,第二个列表表示y轴数据,
plt.plot([0, 1], [0, 1])
# 第一行本该放三个,结果一个图把一行都占了,仍然计数,所以第二行第一列为第四个
plt.subplot(2, 3, 4)
plt.plot([0, 1], [0, 1])
plt.subplot(2, 3, 5)
plt.plot([0, 1], [0, 1])
plt.subplot(2, 3, 6)
plt.plot([0, 1], [0, Python 数据可视化之-[Matplotlib]