可视化 -- Matplotlib学习入门

可视化 – Matplotlib学习入门

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• 学习目标
  1. 为什么学习Matplotlib
  2. 基础绘图功能 --折线图为例
  3. 常见图像绘制

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1 为什么学习Matplotlib

可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。

• 能将数据进行可视化,更直观的呈现
• 使数据更加客观、更具说服力

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2 基础绘图功能

2.1 实现一个简单的Matplotlib画图 – 以折线图为例

2.1.1 matplotlib.pyplot模块调用

matplotlib.pytplot包含了一系列类似于matlab的画图函数

import matplotlib.pyplot as plt

2.1.2 图形绘制流程

1. 创建画布 – plt.figure()

plt.figure(figsize=(), dpi=)
    #figsize:指定图的长宽
    #dpi:图像的清晰度
    #返回fig对象

2. 绘制图形 --plt.plot(x, y)

以折线图为例

3. 显示图像 – plt.show()

2.1.3 折线图绘制与显示

举例：展现上海一周的天气,比如从星期一到星期日的天气温度如下

import matplotlib.pyplot as plt

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(7,7), dpi=100)

# 2.绘制折线图import matplotlib.pyp
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7], [17,17,18,15,11,11,13])

# 3.显示图像
plt.show()

2.2 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能

为了更好地理解所有基础绘图功能，我们通过天气温度变化的绘图来融合所有的基础API使用

需求：画出某城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图，温度范围在15度~18度

2.2.1 准备数据并画出初始折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 画出温度变化图

# 0. 准备数据
x = range(60)  #每分钟的刻度
y = [random.uniform(15,18) for i in x] #生成某城市的温度数据

# 1. 创建画布
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100)

# 2. 绘制折线图
plt.plot(x,y)


# 3. 显示图像
plt.show()

2.2.2 添加自定义x,y刻度

• plt.xticks(x, **kwargs)
  x:要显示的刻度值
• plt.yticks(y, **kwargs)
  y:要显示的刻度值

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 画出温度变化图

# 0. 准备数据
x = range(60)  #每分钟的刻度
y = [random.uniform(15,18) for i in x] #生成某城市的温度数据

# 1. 创建画布
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100)

# 2. 绘制折线图
plt.plot(x,y)


# 增加以下两行代码

# 构造x轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]

# 构造y轴刻度
y_ticks = range(40)

# 修改x,y轴坐标的刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])


# 3. 显示图像
plt.show()

2.2.3 中文显示问题解决

在Python脚本中动态设置matplotlibrc,这样也可以避免由于更改配置文件而造成的麻烦，具体代码如下：

from pylab import mpl

# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

有时候，字体更改后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，此时需要更改axes.unicode_minus参数：

# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 画出温度变化图

# 0. 准备数据
x = range(60)  #每分钟的刻度
y = [random.uniform(15,18) for i in x] #生成某城市的温度数据

# 1. 创建画布
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100)

# 2. 绘制折线图
plt.plot(x,y)


# 增加以下两行代码

# 构造x轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i