前置機器學習（五）：30分鐘掌握經常使用Matplotlib用法

Matplotlib 是創建在NumPy基礎之上的Python繪圖庫，是在機器學習中用於數據可視化的工具。

咱們在前面的文章講過NumPy的用法，這裏咱們就不展開討論NumPy的相關知識了。
Matplotlib具備很強的工具屬性，也就是說它只是爲我所用的，咱們沒必要花太多的精力去精進它。咱們只須要知道它能夠作那些事，能夠繪製哪些圖形，有一個印象就足夠了。咱們在實際使用中用什麼拿什麼，咱們用到了天然就熟練了，用不到的功能也就說明它對你沒什麼用。
這就是按需學習(Learn on Demand) 。這點我在《如何成爲十倍速程序員》裏提到過相似的理念。

1、Matplotlib常見用法

1. 繪製簡單圖像

咱們以機器學習中最多見的激活函數sigmoid舉例，咱們來繪製它。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-10,10,1000)
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
plt.plot(x,y)
plt.show()

其中sigmoid的公式爲： $y = f(x) =\frac{1}{1+e^{-x}}$
plot()方法展現變量間的趨勢，show()方法展現圖像。
咱們獲得如圖所示圖像：

2. 添加經常使用元素

咱們添加一些參考元素，各函數的解釋我在代碼中進行了詳細的標註。

x = np.linspace(-10,10,1000)

#寫入公式
y = 1 / (1 + np.exp(-x))

#x軸範圍限制
plt.xlim(-5,5)

#y軸範圍限制
plt.ylim(-0.2,1.2)

#x軸添加標籤
plt.xlabel("X axis")

#y軸添加標籤
plt.ylabel("Y axis")

#標題
plt.title("sigmoid function")

#設置網格，途中紅色虛線
plt.grid(linestyle=":", color ="red")

#設置水平參考線
plt.axhline(y=0.5, color="green", linestyle="--", linewidth=2)

#設置垂直參考線
plt.axvline(x=0.0, color="green", linestyle="--", linewidth=2)

#繪製曲線
plt.plot(x,y)

#保存圖像
plt.savefig("./sigmoid.png",format='png', dpi=300)

以上代碼包含了限制X、Y軸範圍，添加標題和標籤，設置網格，添加參考線，保存圖像等內容。
繪製圖像以下：

3. 繪製多曲線

#生成均勻分佈的1000個數值
x = np.linspace(-10,10,1000)

#寫入sigmoid公式
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
z = x**2
plt.xlim(-2,2)
plt.ylim(0,1)

#繪製sigmoid
plt.plot(x,y,color='#E0BF1D',linestyle='-', label ="sigmoid")

#繪製y=x*x
plt.plot(x,z,color='purple',linestyle='-.', label = "y=x*x")

#繪製legend，即下圖角落的圖例
plt.legend(loc="upper left")

#展現
plt.show()

繪製多圖像直接調用多個plot()便可。注意：若是不調用legend()方法，不會繪製左上角的legend（圖例）。其中color參數支持hex表示。

4. 認識figure(畫布)

首先咱們認識figure(畫布)，好比legend咱們在上文中提到過，是線條標籤的展現。grid所圈住的虛線是網格參考線。Title/x axislabel等文本標籤。
這張圖有助於咱們對figure有一個值觀的理解。

5. 繪製多圖像

一個figure是能夠對應多個plot的，如今咱們試着在一個figure上繪製多圖像。

x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)
z = 1 / (1 + np.exp(-x))
a = np.random.randint(0,100,400)
b = np.maximum(x,0.1*x)

#建立兩行兩列的子圖像
fig, ax_list = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# 'r-'其中r表示color=red，-表示linestyle='-'
ax_list[0][0].plot(x,y,'r-')
ax_list[0][0].title.set_text('sin')

ax_list[0][1].scatter(x,a,s=1)
ax_list[0][1].title.set_text('scatter')

ax_list[1][0].plot(x,b,'b-.')
ax_list[1][0].title.set_text('leaky relu')

ax_list[1][1].plot(x,z,'g')
ax_list[1][1].title.set_text('sigmoid')

#調整子圖像的佈局
fig.subplots_adjust(wspace=0.9,hspace=0.5)
fig.suptitle("Figure graphs",fontsize=16)

其中，最關鍵的是subplots方法，生成2行2列的子圖像，而後咱們調用ax_list中的各繪圖方法。
其中'r-'，'b-.'參數爲繪圖的縮寫寫法，本文後續參數縮寫段落會單獨講解。

6. 繪製經常使用圖

咱們經常使用圖來表示數據之間的關係，常見的圖包括直方圖、柱狀圖、餅圖、散點圖等等。

#使繪圖支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']
#建立兩行兩列的子圖像
fig, [[ax1,ax2],[ax3,ax4],[ax5,ax6]] = plt.subplots(nrows=3, ncols=2,figsize=(8,8))

#繪製柱狀圖bar
value = (2, 3, 4, 1, 2)
index = np.arange(5)
ax1.bar(index, value,alpha=0.4, color='b')
ax1.set_xlabel('Group')
ax1.set_ylabel('Scores')
ax1.set_title('柱狀圖')

#繪製直方圖histogram
h = 100 + 15 * np.random.randn(437)
ax2.hist(h, bins=50)
ax2.title.set_text('直方圖')

#繪製餅圖pie
labels = 'Frogs', 'Cai', 'Yongji', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)
ax3.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=90)
ax3.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
ax3.title.set_text('餅圖')

#繪製棉棒圖stem
x = np.linspace(0.5, 2*np.pi, 20)
y = np.random.randn(20)
ax4.stem(x,y, linefmt="-.", markerfmt="o", basefmt='-')
ax4.set_title("棉棒圖")

#繪製氣泡圖scatter
a = np.random.randn(100)
b = np.random.randn(100)
ax5.scatter(a, b, s=np.power(2*a+4*b,2), c=np.random.rand(100), cmap=plt.cm.RdYlBu, marker="o")

#繪製極線圖polar
fig.delaxes(ax6)

ax6 = fig.add_subplot(236, projection='polar')
#ax6 = fig.add_subplot(2,3,6, projection='polar')#2行，3列，第6個圖
r = np.arange(0, 2, 0.01)
theta = 2 * np.pi * r
ax6.plot(theta, r)
ax6.set_rmax(2)
ax6.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2])  # Less radial ticks
ax6.set_rlabel_position(-22.5)  # Move radial labels away from plotted line
ax6.grid(True)

#調整子圖像的佈局
fig.subplots_adjust(wspace=1,hspace=1.2)
fig.suptitle("圖形繪製",fontsize=16)

繪製圖像以下：

7. 參數簡寫

由於matplotlib支持參數的縮寫，因此我認爲有必要單獨拿出來說一講各參數縮寫的表示。

x = np.linspace(-10,10,20)
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
plt.plot(x,y,c='k',ls='-',lw=5, label ="sigmoid", marker="o", ms=15, mfc='r')
plt.legend()

繪製圖像以下：

7.1 c表明color(顏色)

字符	顏色
‘b’	blue
‘g’	green
‘r’	red
‘c’	cyan
‘m’	magenta
‘y’	yellow
‘k’	black
‘w’	white

7.2 ls表明linestyle(線條樣式)

字符	描述
'-'	solid line style
'--'	dashed line style
'-.'	dash-dot line style
':'	dotted line style
'.'	point marker
','	pixel marker
'o'	circle marker
'v'	triangle_down marker
'^'	triangle_up marker
'<'	triangle_left marker
'>'	triangle_right marker
'1'	tri_down marker
'2'	tri_up marker
'3'	tri_left marker
'4'	tri_right marker
's'	square marker
'p'	pentagon marker
'*'	star marker
'h'	hexagon1 marker
'H'	hexagon2 marker
'+'	plus marker
'x'	x marker
'D'	diamond marker
'd'	thin_diamond marker
'|'	vline marker
'_'	hline marker

7.3 marker(記號樣式)

記號樣式展現以下：

7.4 其餘縮寫

1. lw表明linewidth(線條寬度)，如：lw=2.5
2. ms表明markersize（記號尺寸），如：ms=5
3. mfc表明markerfacecolor（記號顏色），如：mfc='red'

2、Matplotlib進階用法

1. 添加文本註釋

咱們能夠在畫布(figure)上添加文本、箭頭等標註，來讓圖像表述更清晰準確。
咱們經過調用annotate方法來繪製註釋。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)

# 繪製一條曲線
line, = ax.plot(t, s)

#添加註釋
ax.annotate('figure pixels',
            xy=(10, 10), xycoords='figure pixels')
ax.annotate('figure points',
            xy=(80, 80), xycoords='figure points')
ax.annotate('figure fraction',
            xy=(.025, .975), xycoords='figure fraction',
            horizontalalignment='left', verticalalignment='top',
            fontsize=20)

#第一個箭頭
ax.annotate('point offset from data',
            xy=(2, 1), xycoords='data',
            xytext=(-15, 25), textcoords='offset points',
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom')

#第二個箭頭
ax.annotate('axes fraction',
            xy=(3, 1), xycoords='data',
            xytext=(0.8, 0.95), textcoords='axes fraction',
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            horizontalalignment='right', verticalalignment='top')

ax.set(xlim=(-1, 5), ylim=(-3, 5))

繪製圖像以下：

2. 繪製3D圖像

繪製3D圖像須要導入Axes3D庫。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import numpy as np


fig = plt.figure(figsize=(15,15))
ax = fig.gca(projection='3d')

# Make data.
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

# Plot the surface.
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)

# Customize the z axis.
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))

# Add a color bar which maps values to colors.
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

其中cmap意爲colormap，用來繪製顏色分佈、漸變色等。cmap一般配合colorbar使用，來繪製圖像的顏色欄。

3. 導入圖像（加州房價）

引入mpimg庫，來導入圖像。
咱們以美國加州房價數據爲例，導入加州房價數據繪製散點圖，同時導入加州地圖圖片，查看地圖經緯度對應房價的數據。同時使用顏色欄，繪製熱度圖像。
代碼以下：

import os
import urllib
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

#加州房價數據(你們不用在乎域名)
housing = pd.read_csv("http://blog.caiyongji.com/assets/housing.csv")
#加州地圖
url = "http://blog.caiyongji.com/assets/california.png"
urllib.request.urlretrieve("http://blog.caiyongji.com/assets/california.png", os.path.join("./", "california.png"))
california_img=mpimg.imread(os.path.join("./", "california.png"))

#根據經緯度繪製房價散點圖
ax = housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", figsize=(10,7),
                       s=housing['population']/100, label="Population",
                       c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"),
                       colorbar=False, alpha=0.4,
                      )
plt.imshow(california_img, extent=[-124.55, -113.80, 32.45, 42.05], alpha=0.5,
           cmap=plt.get_cmap("jet"))
plt.ylabel("Latitude", fontsize=14)
plt.xlabel("Longitude", fontsize=14)

prices = housing["median_house_value"]
tick_values = np.linspace(prices.min(), prices.max(), 11)

#顏色欄，熱度地圖
cbar = plt.colorbar(ticks=tick_values/prices.max())
cbar.ax.set_yticklabels(["$%dk"%(round(v/1000)) for v in tick_values], fontsize=14)
cbar.set_label('Median House Value', fontsize=16)
v
plt.legend(fontsize=16)

繪製圖像以下：
紅色昂貴，藍色便宜，圓圈大小表示人口多少

4. 繪製等高線

等高線對於在二維空間內繪製三維圖像頗有用。

def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)

x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)
plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy')
plt.colorbar()

繪製圖像以下：
黑色地方是峯，紅色地方是谷。

繪製動畫

繪製動畫須要引入animation庫，經過調用FuncAnimation方法來實現繪製動畫。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2))
line, = ax.plot([], [], lw=2)

# 初始化方法
def init():
    line.set_data([], [])
    return line,

# 數據更新方法，週期性調用
def animate(i):
    x = np.linspace(0, 2, 1000)
    y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))
    line.set_data(x, y)
    return line,

#繪製動畫，frames幀數，interval週期行調用animate方法
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,
                               frames=200, interval=20, blit=True)
anim.save('ccccc.gif', fps=30)

plt.show()

上述代碼中anim.save()方法支持保存mp4格式文件。
繪製動圖以下：

結語

到此，前置機器學習系列就結束了，咱們已經爲上手機器學習作足了準備。查看完整《前置機器學習系列》請關注公衆號【caiyongji】或訪問個人我的博客blog.caiyongji.com同步更新。
你們可能發現了，個人教程中偏向實踐的方向更多。接下來的機器學習系列教程也會更多的偏向於實際使用，而非理論方向。

對數學畏懼的同窗不要慌，跟着我慢慢學就好。