matplotlib的使用

caid

分类: 人工智能 546 0

数据分析流程

提出问题 –> 准备数据 –> 分析数据 –> 获得结论 –> 成果可视化

conda 环境安装

conda: data science package & environment manager

创建环境:

conda create --name python3 python=3

切换环境:

windows: activate python3

linux/macos: source activate python3

matplotlib

  • 概念最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表
  • 基本要点
    1. 用法

    导入:from matplotlib import pyplot as plt

    plt.plot(横坐标列表,值列表) 传入横坐标列表和值列表,通过plot绘制出折线图

    plt.show() 在执行程序的时候展示图形

    1. 功能
    • 设置图片大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
    • 保存到本地 plt.savefig("./气温.png")
    • 描述信息 plt.xlabel('横坐标') plt.ylabel('纵坐标') plt.title('标题')
    • 线条的样式 plt.plot(color='r', linestyle='--', linewidth=5, alpha=0.4)
    • 网格透明度 plt.grid(alpha=0.4)
    • 标记处特殊的点
    • 添加水印
    • 标记线条名称 plt.plot(x,x_str,'名称')
    • 添加图例 plt.legend(prop=字体, loc=位置对应的数字或字符串) 添加字体 prop=字体
    • 设置坐标轴的刻度 plt.xticks(x)plt.xticks(x, ['h{}'.format(i) for i in x]], rotation=90) rotation旋转度数
    • 设置字体a. window和linux
      import matplotlib
      # 设置字体
      font = {
          'family': 'MicroSoft YaHei',
          'weight': 'bold'
      }
      matplotlib.rc("font", **font)
      
      

      b. window、macos和linux

      from matplotlib import font_manager
      font = font_manager.FontProperties(fname='字体绝对路径')
      plt.xticks(x, x_str, ratation=45, fontproperties=font)
      
  • 散点图、直方图、柱状图对比:折线图: 显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况

    直方图: 绘制连续性的数据,展示一组或多组数据的分布情况

    绘制 plt.hist(值列表, 组数)

    注:

    • 组数分法:

    ​ 记录数<100 –> 5-12 组

    ​ 记录数<100 –> 极差/组距 组

    • 组距尽量设置为能被极差整除,极差=最大值-最小值
    • 值列表中的值是未经过统计的数据,如果是统计后的数据,则无法绘制直方图,可以考虑使用无间隔的条形图来显示。

    条形图: 绘制离散的数据,显示数据的大小。比较数据之间的差别

    绘制

    竖:plt.bar(横坐标, 值列表, width=0.3)
    横:plt.barh(横坐标, 值列表, height=0.3)
    

    散点图: 判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)

    绘制 plt.scatter(横坐标, 值列表)

其他画图工具

 

 

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matplotlib、Python、人工智能、数据分析

作者简介: caid

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