數據分析的Matplotlib

一.Matplotlib的基礎知識

Matplotlib中的基本圖表包括的元素

• x軸和y軸 axis
  水平和垂直的軸線

• x軸和y軸刻度 tick
  刻度標示座標軸的分隔，包括最小刻度和最大刻度

• x軸和y軸刻度標籤 tick label
  表示特定座標軸的值

• 繪圖區域（座標系） axes
  實際繪圖的區域

• 座標系標題 title
  實際繪圖的區域

• 軸標籤 xlabel ylabel
  實際繪圖的區域

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame

　　包含單條曲線的圖

　　　　注意：y,x軸的值必須爲數字

x=[1,2,3,4,5]
y=[2,4,6,8,10]
plt.plot(x,y)

　　　　拋物線

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,num=20)
y = x**2
plt.plot(x,y)

　　　　正弦曲線

x
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)

　　包含多個曲線的圖

　　　　一、連續調用屢次plot函數

plt.plot(x,y)
plt.plot(x+2,y+3)

　　　　二、也能夠在一個plot函數中傳入多對X,Y值，在一個圖中繪製多個曲線

plt.plot(x,y,x+1,y-2)

　　將多個曲線圖繪製在一個table區域中：對象形式建立表圖

　　　　a=plt.subplot（row,col,loc） 建立曲線圖

　　　　a.plot(x,y) 繪製曲線圖

ax1 = plt.subplot(221)
ax1.plot(x,y)

ax2 = plt.subplot(2,2,2)
ax2.plot(x,y)

ax3 = plt.subplot(2,2,3)
ax3.plot(x,y)

ax4 = plt.subplot(2,2,4)
ax4.plot(x,y)

　　網格線 plt.gride(XXX)

　　　　參數：

　　　　　　- axis

　　　　　　- color:支持十六進制顏色

　　　　　　- linestyle: -- -. :

　　　　　　- alpha

plt.plot(x,y)
plt.grid(axis='both',c='blue')

　　　　繪製一個正弦曲線圖，並設置網格

plt.plot(x,y,c='red',alpha=0.7)

座標軸界限

#axis方法:設置x，y軸刻度值的範圍
plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])

plt.plot(x,y)
plt.axis([-6,6,-2,2])
#plt.axis('off')

plt.axis('off')
關閉座標軸

　　設置畫布比例：plt.figure(figsize=(a,b)) a:x刻度比例 b：y刻度比例 （2:1）表示x刻度顯示爲y刻度顯示的2倍

 

plt.figure(http://localhost:8889/notebooks/oldBoy%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8E%88%E8%AF%BE%202/part_5/matplotlib.ipynb#%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E7%94%BB%E5%B8%83%E6%AF%94%E4%BE%8B%EF%BC%9Aplt.figure(figsize=(a,b))-a:x%E5%88%BB%E5%BA%A6%E6%AF%94%E4%BE%8B---b%EF%BC%9Ay%E5%88%BB%E5%BA%A6%E6%AF%94%E4%BE%8B--%EF%BC%882:1%EF%BC%89%E8%A1%A8%E7%A4%BAx%E5%88%BB%E5%BA%A6%E6%98%BE%E7%A4%BA%E4%B8%BAy%E5%88%BB%E5%BA%A6%E6%98%BE%E7%A4%BA%E7%9A%842%E5%80%8Dfigsize=(6,6))
plt.plot(x,y)

 

座標軸標籤　　

　　s 標籤內容

　　color 標籤顏色

　　fontsize 字體大小

　　rotation 旋轉角度

　　plt的xlabel方法和ylabel方法 title方法

 

plt.plot(x,y)
plt.xlabel('aaa')
plt.ylabel('bbb')
plt.title('ccc')

圖例

legend方法

兩種傳參方法：

• 分別在plot函數中增長label參數,再調用plt.legend()方法顯示
• 直接在legend方法中傳入字符串列表

plt.plot(x,y,label='aaa')
plt.plot(x+2,y+3,label='bbb')
plt.legend(loc=0,ncol=2)

legend的參數

- loc參數

• loc參數用於設置圖例標籤的位置，通常在legend函數內
• matplotlib已經預約義好幾種數字表示的位置

- ncol參數

　　ncol控制圖例中有幾列,在legend中設置ncol

保存圖片

　　使用figure對象的savefig函數來保存圖片

　　fig = plt.figure()---必須放置在繪圖操做以前

　　figure.savefig的參數選項

• 1. filename
     含有文件路徑的字符串或Python的文件型對象。圖像格式由文件擴展名推斷得出，例如，.pdf推斷出PDF，.png推斷出PNG （「png」、「pdf」、「svg」、「ps」、「eps」……）
  2. dpi
     圖像分辨率（每英寸點數），默認爲100
  3. facecolor ，打開保存圖片查看 圖像的背景色，默認爲「w」（白色）

fig = plt.figure()

plt.plot(x,y,label='aaa')
plt.plot(x+2,y+3,label='bbb')
plt.legend(loc=0,ncol=2)

fig.savefig('./123.png',dpi=500)

　　設置plot的風格和樣式

　　　　plot語句中支持除X,Y之外的參數，以字符串形式存在，來控制顏色、線型、點型等要素，語法形式爲：

plt.plot(X, Y, 'format', ...)

　　顏色

　　　　參數color或c

顏色值的方式

• 別名
  • color='r'

• 合法的HTML顏色名
  • color = 'red'

顏色	別名	HTML顏色名	顏色	別名	HTML顏色名
藍色	b	blue	綠色	g	green
紅色	r	red	黃色	y	yellow
青色	c	cyan	黑色	k	black
洋紅色	m	magenta	白色	w	white

• HTML十六進制字符串
  • color = '#eeefff'

• 歸一化到[0, 1]的RGB元組
  • color = (0.3, 0.3, 0.4)

透明度

　　alpha參數

線型

參數linestyle或ls

 

線條風格	描述	線條風格	描述
'-'	實線	':'	虛線
'--'	破折線	'steps'	階梯線
'-.'	點劃線	'None' / '，'	什麼都不畫

plt.plot(x,y,ls='steps',lw=10)

線寬

　　linewidth或lw參數

點型

• marker 設置點形
• markersize 設置點形大小

標記	描述	標記	描述
's'	正方形	'p'	五邊形
'h'	六邊形1	'H'	六邊形2
'8'	八邊形

標記	描述	標記	描述
'.'	點	'x'	X
'*'	星號	'+'	加號
','	像素

標記	描述	標記	描述
'o'	圓圈	'D'	菱形
'd'	小菱形	'','None',' ',None	無

標記	描述	標記	描述
'1'	一角朝下的三腳架	'3'	一角朝左的三腳架
'2'	一角朝上的三腳架	'4'	一角朝右的三腳架

plt.plot(x,y,marker='d',markersize=10)

# 繪製線      plt.plot(x1,y1,x2,y2)
# 網格線      plt.grid(True)  axes.grid(color,ls,lw,alpha)
# 獲取座標系  plt.subplot(n1,n2,n3)
# 座標軸標籤  plt.xlabel() plt.ylabel()
# 座標系標題  plt.title()
# 圖例        plt.legend([names],ncol=2,loc=1)  plt.plot(label='name')
# 線風格      --  -. : None  step
# 圖片保存    figure.savefig()
# 點的設置    marker markersize markerfacecolor markeredgecolor\width
# 座標軸刻度  plt.xticks(刻度列表，刻度標籤列表) plt.yticks()
#             axes.set_xticks(刻度列表) axes.set_xticklabels(刻度標籤列表)

二.2D圖形

直方圖

• 是一個特殊的柱狀圖，又叫作密度圖。

【直方圖的參數只有一個x！！！不像條形圖須要傳入x,y】

plt.hist()的參數

• bins
  直方圖的柱數，可選項，默認爲10
• color
  指定直方圖的顏色。能夠是單一顏色值或顏色的序列。若是指定了多個數據集合,例如DataFrame對象，顏色序列將會設置爲相同的順序。若是未指定，將會使用一個默認的線條顏色
• orientation
  經過設置orientation爲horizontal建立水平直方圖。默認值爲vertical

data = [1,2,3,3,4,2,5]
plt.hist(data,bins=10)

返回值 ：

　　1: 直方圖向量，是否歸一化由參數normed設定

　　2: 返回各個bin的區間範圍

　　3: 返回每一個bin裏面包含的數據，是一個list

條形圖：plt.bar()

• 參數：第一個參數是索引。第二個參數是數據值。第三個參數是條形的寬度

-【條形圖有兩個參數x,y】

• width 縱向設置條形寬度
• height 橫向設置條形高度

bar()、barh()

num = [1,2,3,4,5]
count = [2,4,6,8,10]
plt.barh(num,count)

水平條形圖

　　barh()

餅圖

【餅圖也只有一個參數x】

　　pie()
　　餅圖適合展現各部分佔整體的比例，條形圖適合比較各部分的大小

　　普通各部分佔滿餅圖

　　普通未佔滿餅圖：小數/比例

餅圖陰影、分裂等屬性設置

#labels參數設置每一塊的標籤；

#labeldistance參數設置標籤距離圓心的距離（比例值）

#autopct參數設置比例值小數保留位(%.3f%%)；

#pctdistance參數設置比例值文字距離圓心的距離

#explode參數設置每一塊頂點距圓心的長度（比例值,列表）；

#colors參數設置每一塊的顏色（列表）；

#shadow參數爲布爾值，設置是否繪製陰影

#startangle參數設置餅圖起始角度

散點圖：因變量隨自變量而變化的大體趨勢

　　【散點圖須要兩個參數x,y，但此時x不是表示x軸的刻度，而是每一個點的橫座標！】

　　　　scatter()

x = np.random.randint(0,10,size=(20,))
y = np.random.randint(0,10,size=(20,))

　　plt.scatter(x,y,marker='d',c="rbgy") 設置不一樣的散點顏色

plt.scatter(x,y,c='rgyb')

x = [1,2,3,4,5]
y = [2,4,6,8,10]

plt.scatter(x,y)