python數據可視化簡介(一)

目錄

• 一：配置jupyter notebook
• 二：Matplotlib圖像實例

  數據可視化是用圖形或者表格的形式進行數據顯示，用圖形化的手段，清晰有效地傳遞與溝通信息。既要保證直觀易分析，又要保證美感。實現的對稀疏，肉眼無法分析的數據進行深入洞察。
  下麵就介紹用python的一些方法進行可視化處理。
  使用工具：jupyter notebook。

一：配置jupyter notebook

  安裝的過程就不講解了，這裡只講配置。

1.設置顯示圖片

  代碼如下：

%matplotlib inline # 在jupyter中嵌入顯示
%config InlineBackend.figure_format = "retina" # 顯示解析度較高的圖像

2.安裝ggplot庫

  ggplot是一個python的圖形庫，經常被用來製作數據的可視化視圖，直接用pip install ggplot安裝。

3.Matplotlib顯示中文

  有四種方法可以顯示中文，這裡只先介紹兩種。

  (1)用FontProperties

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties  # 步驟一
font = FontProperties(fname=r"C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", size=14)  # 步驟二

  需要先下載simsun.ttc宋體文件，如果要用其他的字體，需要自行尋找。

  (2)用fontproperties

import matplotlib.pyplot as plt
plt.xlabel("x軸")
plt.ylabel("y軸", fontproperties="SimSun") # 步驟一    （宋體）
plt.title("標題", fontproperties="SimHei") #          （黑體）
plt.show()

  優點：靈活，另一個優點：不污染全局字體設置。

  在jupyter運行如下：

二：Matplotlib圖像實例

1.點圖和線圖

  簡介：點圖和線圖可以用來表示二維數據之間的關係，通過plot()即可顯示 。使用subplot()函數能夠繪製多個子圖圖像，還可以添加X,Y坐標軸的名稱，以及標題。

  代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties  # 步驟一
font = FontProperties(fname=r"C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", size=14)  # 步驟二
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成第一個點圖
x1 = np.linspace(0.0,5.0)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(x1,y1,'yo-')
plt.title('點圖和線圖',fontproperties="SimHei")
plt.ylabel('點圖',fontproperties="SimHei")

  結果如下：

  線圖代碼如下：

# 生成第一個線圖
x2 = np.linspace(0.0, 2.0)
y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(x2,y2,'r.-')
plt.xlabel('線圖')
plt.ylabel('線圖')

  結果如下：

  plot函數說明：

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)

  x,y表示x軸和y軸數據，format_string表示控制曲線的格式字元串，後面的**kwargs表示第二組或可選。

  subplot函數說明：

subplot(numRows,numCols,plotNum)

  這個函數將整個繪圖區域分成numRows行和numCols列，然後按照從左到右，從上到下的順序對每個子區域進行編號
，plotNum參數指定創建的子圖對象所在的區域。