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        數(shù)據(jù)分析之繪圖和可視化

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:wjy
        時間: 2022-08-12 15:04:55 1660287895

        hi~~~ 我是宋宋,今天給大家分享的是數(shù)據(jù)分析的可視化部分。

        ### 簡介

        信息可視化(也叫繪圖)是數(shù)據(jù)分析中最重要的?作之?。它可能是探索過程的?部分,例如,幫助我們找出異常值、必要的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、得出有關(guān)模型的idea等。

        其實做 Python的數(shù)據(jù)可視化,可以使用的庫分別是 Matplotlib 、Seaborn 、Bokeh、 Plotly 、Pyecharts等。

        Matplotlib是Python數(shù)據(jù)可視化庫中的泰斗,它已經(jīng)成為python中公認(rèn)的數(shù)據(jù)可視化工具,通過Matplotlib可以很方便的設(shè)計和輸出二維以及三維的數(shù)據(jù),其提供了常規(guī)的笛卡爾坐標(biāo),極坐標(biāo),球坐標(biāo),三維坐標(biāo)等,其輸出的圖片質(zhì)量也達(dá)到了科技論文中的印刷質(zhì)量,日常的基本繪圖更不在話下。

        Matplotlib 是一個 Python 的 2D繪圖庫,通過 Matplotlib,開發(fā)者可以僅需要幾行代碼,便可以生成繪圖,直方圖,功率譜,條形圖,錯誤圖,散點(diǎn)圖等。

        優(yōu)勢:

        > (1)能將數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,更直觀的呈現(xiàn)
        >
        > (2)使數(shù)據(jù)更加客觀,更具說服力

        在分享Matplotlib之前我們先了解以下幾個概念:

        **畫板、畫紙的概念**

        image01

        我們知道畫畫時需要畫板和畫紙。在matplotlib中也是一個道理。

        圖形在畫板(figure)中繪制完成,而畫板又由不同的畫布(紙)(axes)構(gòu)成,具體的圖形構(gòu)建時要指明畫板和畫布,否則默認(rèn)一畫板一畫布。

        ##### 畫板(figure)

        畫板存在的意義:

        - 控制圖像的比例情況(大?。?br />- 保存圖像

        創(chuàng)建一個畫板

        > plt.figure(
        > num=None, 用于指定在畫板上,放幾個畫布
        > figsize=None, (寬度, 高度)
        > dpi=None, 圖像的分辨率
        > facecolor=None, 背景色
        > edgecolor=None, 邊界顏色
        > frameon=True,
        > FigureClass,
        > clear=False,
        > **kwargs,
        > linewidth
        > )

        ##### 畫布(axes)

        一個坐標(biāo)系就是一個畫布,就是一個圖,一個畫板上可以有多個坐標(biāo)系

        畫布的創(chuàng)建
        畫布要創(chuàng)建在畫板上
        fig.add_subplot(nrows, ncols, index)
        nrows將畫板分為幾行,ncols將畫板分為幾列,index選取使用哪一個被劃分的畫板

        > add_subplot(nrows, ncols, index, \**kwargs)
        > add_subplot(pos, **kwargs)
        > add_subplot(ax)
        > add_subplot()

        畫板與畫布的關(guān)系

        屏幕快照 2021-08-24 下午5.10.29

        matplotlib圖標(biāo)的基本組成

        - 畫板figure 呈現(xiàn)出來的坐標(biāo)系
        - 繪圖區(qū)域axes 【畫布】
        - x軸和y軸的水平垂直軸線 以及 軸標(biāo)簽
        - 軸線上的刻度 以及 對應(yīng)的刻度標(biāo)簽
        - 畫布標(biāo)題
        - 圖例

        ### 如何使用繪圖包Matplotlib?

        matplotlib的基本要素:

        ```
        # 導(dǎo)入pyplot和matplotlib模塊

        import matplotlib as mpl

        from matplotlib import pyplot as plt

        %matplotlib inline # 繪制的圖片在當(dāng)前文檔顯示
        ```

        默認(rèn)一畫板一畫紙,我們也可以自己定義畫板figure和畫布axes,添加順序是:

        > 1. 定義一個figure對象
        > 2. 給figure對象添加subplot

        比如:

        ```python
        import numpy as np
        import matplotlib as mpl
        from matplotlib import pyplot as plt

        %matplotlib inline

        fig = plt.figure()
        # 指定切分區(qū)域的位置
        ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
        ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
        ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
        ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)

        random_arr = np.random.randn(100)
        plt.plot(random_arr)

        plt.show()
        ```

        屏幕快照 2021-08-24 下午4.22.55

        大家可以發(fā)現(xiàn)在最后一個畫布上顯示了圖像,但是前面三個沒有顯示出來,原因是此時的plt是有上下文的,所謂上下文就是在ax2和ax3之間使用plt.plot()進(jìn)行繪制則繪制的圖形是ax2這個畫紙的。即在哪個畫紙下面執(zhí)行畫圖就會繪制在誰上面,前提是下一個畫布創(chuàng)建之前。所以如果在ax2和ax4上畫圖也可以改成如下代碼,

        ```
        import numpy as np
        import matplotlib as mpl
        from matplotlib import pyplot as plt

        %matplotlib inline

        fig = plt.figure()
        random_arr = np.random.randn(100)
        # 指定切分區(qū)域的位置
        ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
        ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
        plt.plot(random_arr)
        ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
        ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
        plt.plot(random_arr)
        plt.show()
        ```

        屏幕快照 2021-08-24 下午4.28.28

        注意: 如果繪圖區(qū)域顯示的圖像比較小,可以結(jié)合參數(shù)figsize=(寬度,高度)進(jìn)行設(shè)定。

        當(dāng)然也可以使用畫布axes對象進(jìn)行繪制,比如下面代碼:

        ```
        # 省略導(dǎo)入,同上
        ...
        fig = plt.figure(figsize=(11,7)) # 畫板的大小 設(shè)置的橫向和縱向的值 單位是英寸 可以表示水平和垂直的縮放
        random_arr = np.random.randn(100)
        # 指定切分區(qū)域的位置
        ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
        ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
        ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
        ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
        random_arr = np.random.randn(100)
        ax1.plot(random_arr)
        random_arr = np.random.randn(100)
        ax2.plot(random_arr)
        random_arr = np.random.randn(100)
        ax3.plot(random_arr)
        random_arr = np.random.randn(100)
        ax4.plot(random_arr)
        plt.show()
        ```

        屏幕快照 2021-08-24 下午5.08.10

        其中的add_subplot(self, *args, **kwargs) 表示向figure添加一個Axes作為一subplot布局的一部分。

        add_subplot()方法本質(zhì)上做了兩件事:

        1. 將整個Figure區(qū)域劃分為Row * col的網(wǎng)格;
        2. 在網(wǎng)格的指定格子(索引號)中創(chuàng)建一個Axes

        add_subplot()網(wǎng)格有兩種定義方式:

        第一種是用3個參數(shù),分別代表網(wǎng)格的,行數(shù) nrows, 列數(shù) ncols, 索引號index。它們都是位置參數(shù)。這種是第1種調(diào)用簽名形式。

        第二種是用一個3位數(shù)的整數(shù),如,224,第一個2表示2行,第二個2表示2列,第3位上的4表示第4個格子。這就是第二種調(diào)用簽名形式,pos為224,也是位置參數(shù)。
        比如說創(chuàng)建一個2行2列的布局,繪圖在第四個axes,注意:2*2的網(wǎng)格是虛擬的,起一個定位的作用

        屏幕快照 2021-08-24 下午5.14.04

        **小結(jié):**

        1. figure就是一個矩形容器(頂層容器),可以再劃分為小方格,每個方格就是一個subplot,即子繪圖區(qū)。
        2. 一個圖形中可以有多個subplot,這些subplot又可以被看作一個整體,有一些屬性如整個subplot的位置、內(nèi)部(單個subplot之間)的間距等,這些屬性保存在figure.SubplotParams類中。可以通過Figure的subplotpars參數(shù)來修改這些屬性。
        3. 子圖使用了subplot,而不是subfigure。fiugre僅是一個矩形容器,而plot則是具體的圖形元素了,所以subplot會自動創(chuàng)建一個Axes,這個Axes是屬于特定subplot的。

        ### 畫布的設(shè)置

        創(chuàng)建好了畫布之后,我們就可以對畫布進(jìn)行設(shè)置,比如添加標(biāo)題、坐標(biāo)軸、設(shè)置坐標(biāo)軸刻度、圖例等

        #### artist操作

        **設(shè)置畫布標(biāo)題**

        > axes.set_title(label)
        > label,
        > fontdict=None,
        > loc=None,
        > pad=None,
        > *,
        > y=None,
        > **kwargs,
        > )
        > 可以設(shè)置標(biāo)題的位置,樣式

        **設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽**

        > axes.set_xlabel()
        > axes.set_ylabel(
        > ylabel, # 坐標(biāo)軸標(biāo)簽名
        > fontdict=None, # 字體大小
        > labelpad=None,
        > *,
        > loc=None, # 位置{'left', 'center', 'right'}
        > **kwargs,
        >
        > rotation, # 旋轉(zhuǎn)
        > color, # 顏色
        > )

        **開啟和關(guān)閉坐標(biāo)軸**

        > axes.set_axis_on()
        > axes.set_axis_off()

        **設(shè)置坐標(biāo)軸范圍【相當(dāng)于只看一部分】**

        > axes.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
        >
        > axes.set_xlim(min,max)
        > axes.set_ylim(min,max)

        **設(shè)置坐標(biāo)軸刻度**

        > axes.set_xticks([float, float])
        > axes.set_yticks(
        > ticks=[float, float], 刻度的位置會根據(jù)數(shù)據(jù)的范圍以及數(shù)據(jù)本身設(shè)置刻度的位置
        > labels=['',''],
        > rotation,
        > fontsize,
        > color
        > )

        **設(shè)置網(wǎng)格**

        > axes.grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs)
        > axes.grid(True
        > )

        **設(shè)置圖例**
        在繪圖操作中設(shè)置label參數(shù),再調(diào)用圖例顯示方法

        在圖例方法中傳入字符串列表

        > axes.legend(handles, labels, loc)
        > ** loc:圖例位置
        > ** labels:圖例標(biāo)簽名稱
        > ** handles:

        > =============== =============
        > Location String Location Code
        > =============== =============
        > 'best' 0
        >
        > 'upper right' 1
        > 'upper left' 2
        > 'lower left' 3
        > 'lower right' 4
        > 'right' 5
        > 'center left' 6
        > 'center right' 7
        > 'lower center' 8
        > 'upper center' 9
        > 'center' 10
        > =============== =============

        案例:

        ```

        fig = plt.figure(figsize=(10,5))
        x = np.linspace(0, np.pi * 2, 100)
        y = np.sin(x)
        ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
        ax1.set_title('正余弦波', fontsize=20, fontweight='bold', horizontalalignment='left', verticalalignment='bottom') # 默認(rèn)是不支持漢字的
        ax1.plot(x, y)
        ax1.plot(x, np.cos(x))
        ax1.legend(['sin(x)', 'cos(x)'],loc='upper right')
        ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)

        random_arr = np.random.randn(100)
        ax2.plot(random_arr)
        ax2.set_title('標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布')
        ```

        設(shè)置的標(biāo)題是中文的,因為要想支持中文可以添加如下代碼在執(zhí)行之前:

        ```
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']
        # 中文情況下 負(fù)號顯示會有異常 所以還需要設(shè)置負(fù)號的操作
        # 'axes.unicode_minus'
        plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
        # 設(shè)置的是點(diǎn)的標(biāo)記 默認(rèn)是就是None 不顯示
        plt.rcParams['lines.marker'] = 'None'
        ```

        屏幕快照 2021-08-24 下午5.42.10

        當(dāng)然上面的操作也可以在上下文上完成,結(jié)果是一樣的。只不過去掉了set_title()中的set_直接使用plt繪制。其他屬性也是一樣的。即:

        ```
        fig = plt.figure(figsize=(10,5))
        x = np.linspace(0, np.pi * 2, 100)
        y = np.sin(x)
        ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
        plt.title('正余弦波', fontsize=20, fontweight='bold', horizontalalignment='left', verticalalignment='bottom') # 默認(rèn)是不支持漢字的
        plt.plot(x, y)
        plt.plot(x, np.cos(x))
        plt.legend(['sin(x)', 'cos(x)'],loc='upper right')
        ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)

        random_arr = np.random.randn(100)
        plt.plot(random_arr)
        plt.title('標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布')
        ```

         

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