python数据分析工具之 matplotlib详解

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python数据分析工具之 matplotlib详解 matplotlib基础安装线形图散点图直方图子图图例配置三维图pandas绘图

不论是数据挖掘还是数学建模，都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说，matplotlib 是最著名的绘图库，它主要用于二维绘图，当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令，让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据。

matplotlib基础安装

pip install matplotlib

两种绘图风格：

MATLAB风格：

基本函数是 plot，分别取 x，y 的值，然后取到坐标（x，y）后，对不同的连续点进行连线。

面向对象：

创建一个图形 fig 和一个坐标 ax 。

fig：figure(plt.Figure) 是一个能容纳各种坐标轴，图形，文字和标签的容器。ax：axes(plt.Axes) 是一个带有刻度和标签的矩形，最终会包含各种可视化元素。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 图形显示风格 plt.style.use('seaborn-whitegrid') # 创建fig和ax fig = plt.figure() ax = plt.axes() x = np.linspace(0,10,100) # 显示sin函数图形 plt.plot(x, np.sin(x)) # 显示cos函数图形 plt.plot(x, np.cos(x)) plt.show()

这就是利用面向对象的方式绘图，在交互模式中可以看到，每画一个图就是产生一个对象，最后再显示出来。

绘图样式

# 调整坐标轴上下限 plt.xlim([xmin, xmax]) plt.ylim([ymin, ymax]) plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) # 参数：tight：把图形设置成紧凑模式，不留多余的部分 # equal：图形显示分辨率为1:1 线形图

文字设置

图形标题：plt.title

坐标轴标题：plt.xlabel, plt.ylabel

基础图例：plt.legend

注意：对中文不友好，需要额外方法，尽量使用英文

# 示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1, 10, 100) plt.plot(x, np.sin(x)) plt.title('sin-function') plt.xlabel('x-value') plt.ylabel('y-label') plt.show()

图例

通过legend可以设置图例，同时通过参数的调整可以细腻的设置图例的位置、形式等。参数主要包括：

loc：图例的位置frameon：是否带边框framealpha：颜色透明shadow：阴影 # 示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1, 10, 100) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, np.sin(x), color='red', label='sin-function') ax.plot(x, np.cos(x), color='blue', label='cos-function') ax.legend(loc='upper right', frameon=True, shadow=True, framealpha=0.2) # 设置图例位置为右上，有边框，有阴影，且透明度为0.2 plt.show()

颜色条

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1, 10, 100) I = np.sin(x) * np.cos(x[:,np.newaxis]) plt.imshow(I) plt.colorbar() plt.show()

散点图

散点图基础

散点图主要以点为主，数据是不连续的数据，通过设置线的型号来完成。型号包括‘o’、‘+’、‘*’、‘1’、‘h’、‘D’等等，具体使用探索一下就好，用不到太多。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 图形显示风格 plt.style.use('seaborn-whitegrid') x = np.linspace(0, 10, 30) y = np.sin(x) # 通过设置线型为点来完成散点图的绘制 plt.plot(x, y, 'o', color='blue') plt.show()

如果设置线型为点线结合，那么将绘制出连续的线，对应点处为所设置的点型。

画散点图还可以使用scatter函数来画，他有很多更细节的描述，用法与plot类似，对于数据量较大的可视化时，plot的效率更高一些。

误差线

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 图形显示风格 plt.style.use('seaborn-whitegrid') x = np.linspace(0, 10, 30) dy = x * 0.5 y = np.sin(x) + dy plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='.k', ecolor='blue') plt.show()

连续误差线表示的是连续量，可以使用 plt.plot 和 plt.fill_between 来画出。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 图形显示风格 plt.style.use('seaborn-whitegrid') x = np.linspace(0, 10, 30) ysin = np.sin(x) ycos = np.cos(x) plt.plot(x, ysin, color='red') plt.plot(x, ycos, color='blue') plt.fill_between(x, ysin, ycos, color='gray', alpha=0.2) plt.show()

等高线（密度）

plt.contour 等高线plt.contourf 自带填充颜色plt.imshow 显示图形

等高线绘制方法：z = f（x，y），z表示高度。当只有一个颜色绘图时，虚线表示负值，实线表示正值。meshgrid 可以将一维数据变成二维网格数据。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 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) # 得到网格点矩阵 x, y =np.meshgrid(x, y) # 计算z轴的值 z = f(x, y) # 绘制图形 plt.contour(x, y, z, colors='green') # plt.contour(x, y, z, 50, cmap='RdGy') # 更改配色，值50等分，红灰配色 plt.show()

plt.contourf(x, y, z, 50, cmap=‘RdGy’) # 改为contourf，自动填充颜色，则变为连续的

直方图

基本画法：plt.hist 可以直接画直方图，参数主要包括：

bins：划分段（柱数）color：颜色alpha：透明度histtype：图类型 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.random.randn(1000) plt.hist(data, bins=30, alpha=0.3, histtype='stepfilled', color='blue', edgecolor='none') plt.show()

程序中 random.rand

图例配置

文字注释

通过不同的坐标变换，可以把文字放在不同的位置：

ax.transData：以数据为基准ax.transAxes：以轴为基准 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() ax.axis = ([0, 1, 0, 1]) ax.text(0.5, 0.5, "Data:(0.5, 0.5)", transform=ax.transData) ax.text(0.5, 0.1, "Axes:(0.5, 0.1)", transform=ax.transAxes) plt.show()

箭头注释

plt.arrow：产生SVG向量图形式的箭头，会随着分辨率改变而改变，不推荐plt.annotate：可以创建文字和箭头 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(0, 20, 1000) ax.plot(x, np.cos(x)) ax.axis('equal') ax.annotate("max", xy=(6.28, 1), xytext=(10, 4), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.annotate('min', xy=(5 * np.pi, -1), xytext=(2, -6), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle='angle3, angleA=0, angleB=-90')) plt.show()

三维图

基础三维图

matplotlib 中绘制三维图用到 mplot3d 包。导入 mplot3d 包后，可以利用 projection 参数，控制绘制三维图。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits import mplot3d fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') plt.show()

三维图中当然包含三个轴，x，y，z。画线 ax.plot3D，画点 ax.scatter3D。为了三维效果，它会自动将远处的点颜色变浅。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits import mplot3d fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') z = np.linspace(0, 15, 100) x = np.sin(z) y = np.cos(z) ax.plot3D(x, y, z, 'red') ax.scatter3D(x, y, z, 'blue') plt.show()

三维等高线

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits import mplot3d fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') def f(x, y): return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) x = np.linspace(-6, 6, 30) y = np.linspace(-6, 6, 30) X, Y =np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) ax.contour3D(X, Y, Z, 50) plt.show()

图形绘制出来后，可以通过 ax.view_init 来控制观察的角度，便于理解。

俯仰角度：x-y 平面的旋转角度方位角度：沿着 z 轴顺时针旋转角度 pandas绘图

上篇文章讲述了 pandas 的基本用法，pandas 是数据分析中最重要的工具之一，这里补充一下 pandas 绘图。

Series绘图

# 这是一个小栗子 s1 = Series(np.random.randint(1000).cumsum()) # 创建series，cumsum()是指叠加求和，本位数是前几项之和 s1.plot() # series有自己的plot函数，里面可以写入想要的参数

DataFrame绘图

df = DataFrame( np.random.randint(1,10,40).reshape(10,4), columns=['A','B','C','D'] ) df.plot() # dataframe也有自己的plot，按列画出来，参数包含ax，选择输出的画布 # 参数：stacked=True,表示一个堆叠的情况，同一个index下，columns一不同颜色叠在一起

总结

到此这篇关于python数据分析工具之 matplotlib详解的文章就介绍到这了,更多相关python数据分析

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