利用Python进行数据分析的学习笔记——chap8

最新推荐文章于 2023-06-25 11:34:56 发布

原创

最新推荐文章于 2023-06-25 11:34:56 发布 · 3.3k 阅读

12 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #数据分析 #数据挖掘

绘图和可视化

matplotlib的示例库和文档是成为绘图高手的最佳学习资源。

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
#画图所需
%pylab inline
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib

plot(np.arange(10))

在这里插入图片描述

Figure和Subplot

Subplot画图有问题，无法在一个框内显示多幅图。(fig.add_subplot(2,2,2))
但是，plt.subplots就可以了

fig = plt.figure()

<Figure size 432x288 with 0 Axes>

#图像应该是2*2的，且当前选中的是4个subplot中的第一个
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
#把后面两个subplot创建出来
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax1

<AxesSubplot:>

from numpy.random import randn
plt.plot(randn(50).cumsum(), 'k--')#黑色虚线

在这里插入图片描述

plt.scatter(np.arange(30),np.arange(30)+3*randn(30))

在这里插入图片描述

plt.hist(randn(100),bins=20, color='k', alpha=0.3)

(array([ 2.,  1.,  3.,  7.,  5.,  9., 14., 13.,  9.,  5.,  3.,  5.,  9.,
         7.,  4.,  1.,  1.,  1.,  0.,  1.]),
 array([-1.73930113, -1.49690424, -1.25450736, -1.01211047, -0.76971358,
        -0.5273167 , -0.28491981, -0.04252292,  0.19987396,  0.44227085,
         0.68466774,  0.92706462,  1.16946151,  1.4118584 ,  1.65425528,
         1.89665217,  2.13904906,  2.38144595,  2.62384283,  2.86623972,
         3.10863661]),
 <BarContainer object of 20 artists>)

在这里插入图片描述

fig,axes = plt.subplots(2,3)
axes

array([[<AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>],
       [<AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>, <AxesSubplot:>]], dtype=object)

在这里插入图片描述

#有个知识点
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
img = plt.imread('pyplot.subplots的选项.png')
imshow(img)

在这里插入图片描述

调整subplot周围的间距

subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None)
#wspace用于控制宽度和高度的百分比

<Figure size 432x288 with 0 Axes>

fig, axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
for i in range(2):
    for j in range(2):
        axes[i,j].hist(randn(500),bins=50,color='k',alpha=0.5)
plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)

在这里插入图片描述

颜色、标记和线型

#带有标记的线型图实例
plt.plot(randn(30).cumsum(),'ko--')

在这里插入图片描述

刻度、标签和图例

plt.xlim([0,10])

(0.0, 10.0)

在这里插入图片描述

设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签

#为了演示xticks（刻度位置）的简单线型图
fig = plt.figure();ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(randn(1000).cumsum())

在这里插入图片描述

fig = plt.figure();ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])
labels = ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'],
                           rotation=30,fontsize='small')
ax.set_title('My first matplotlib plot')
ax.set_xlabel('Stages')
ax.plot(randn(