Python视频学习（二十二、数据分析基础(上) matplotlib + numpy）

0 介绍

学习内容（这些学习6天）：

• 基础概念和环境
• matplotlib
• numpy
• pandas

为什么学习数据分析：

1. 岗位需求 —— web/爬虫 + 数据分析+ 机器学习
2. 是机器学习的基础

数据分析的流程：

1. 提出问题
2. 准备数据
3. 分析数据
4. 获得结论
5. 可视化

★Conda使用

Conda可以既可以管理Python环境，也可以管理Python的包，如果pip安装东西安装不上的话，使用conda安装，八成能装上。

conda是主要命令，使用它能够：

1. Query and search the Anaconda package index and current Anaconda installation.
2. Create new conda environments.
3. Install and update packages into existing conda environments.

常用命令
conda --version	查看conda的版本
conda info	查看当前conda信息
conda update conda	更新包（这里是更新conda）
conda create -n myenv python=3.4 scipy=0.15.0 astroid babel	创建环境，指定版本

环境管理
conda create --name snowflakes biopython	创建一个新的环境叫做snowflakes, 同时安装biopython包
conda create --name snakes python=3.5	创建新环境snakes, 指定python版本
windows： activate 环境名 Linux/Mac: source activate 环境名	激活虚拟环境
windows： deactivate 环境名 Linux/Mac: source deactivate 环境名	退出虚拟环境
conda info --envs	查看虚拟环境
conda env list	查看虚拟环境
conda create --name myclone --clone myenv	克隆myenv创建一个新的 myclone环境

包管理
conda search beautifulsoup4	查看是否库中有这没有这个package
conda install beautifulsoup4	安装pacage
conda list	查看当前环境下的所有包
conda list -e > requirements.txt
conda create --name myenv --file requirements.txt	从requirements.txt 创建环境

1. matplotlib折线图

知识点：

• 基本要点
• 散点图、直方图、柱状图
• 更多的绘图工具

from matplotlib import pyplot as plt
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14,5,17,20,25,26,24,22,18,15]
# x和y都是可迭代对象
plt.plot(x,y)
plt.show()

还可以完善：

1.1 设置图片大小和清晰度

# plot之前设置
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

1.2 保存到本地

# 画图之后调用
plt.savefig("路径文件名")
plt.savefig("a.png")
plt.savefig("a.svg") #保存为矢量图

1.3 添加图片的描述信息 —— xlabel, ylabel, title

plt.xlabel("时间", fontproperties=f)  # 添加x轴的描述信息
plt.ylabel("温度"fontproperties=f)
plt.title("10点到12点每分钟的气温变化",fontproperties=f)

1.4 调整x或者y的刻度 —— xticks, yticks

plt.xticks([1,2,3,4,5]) # 把x中所有值画成x的坐标刻度, x必须是 全数字，才会一一对应
plt.xticks(range(2,25))  

plt.xticks(x, xlabels)  # 显示字符串，会把xlabels中的内容和x的数值对应，然后显示 label的文字

plt.xticks(x,xlabels, rotation) # rotation指定文字旋转角度， 90就是垂直方向

1.5 —— 输出中文

matplotlib默认不支持中文

a. matplotlib.rc

windows/linux 下使用

查看源代码学习

# 10点到12点的每一分钟的气温
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
import matplotlib
import random
a= [random.randint(20,35) for i in range(120)]

# 1. 设置中文
font = {
   
   'family' : 'simhei',
              'weight' : 'bold'}

matplotlib.rc('font', **font)

# 2. 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=200)

# 3. 设置水平轴的名字
x_labels = [ f"{i//60+10}时{i%60}分" for i in range(120)]
plt.xticks(range(0,120,10), x_labels[::10], rotation=60)

plt.plot(range(120),a)
plt.show()

b. ★matplotlib.font_manager

1. 使用font_manager.FontProperties
2. 传入字体文件的路径，来实例化字体
3. 在调用方法的时候将其传入给fontproperties 或者 prop(legend方法专用)

# 10点到12点的每一分钟的气温
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
import random
a= [random.randint(20,35) for i in range(120)]

# 1. 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=200)
# 2. 设置中文和字体
font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\MSYH.ttc", weight="bold", size=14)

# 3. 设置水平轴的名字
x_labels = [ f"{i//60+10}时{i%60}分" for i in range(120)]
plt.xticks(range(0,120,10), x_labels[::10], rotation=60, fontproperties=font)
plt.yticks(fontproperties=font)


plt.plot(range(120),a)
plt.show()

案例 —— 交女朋友数量

# 11~30岁对象的数量
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
import random

# 1. 准备数据
_ygirls = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
_xages = range(11,31)
_xlabels = [f"{age}岁" for age in _xages]
# 2. 设置图形大小
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=200)
# 3. 设置中文
font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\MSYH.ttc", weight="bold", size=14)
# 4. 设置描述信息
plt.xlabel("年龄", fontproperties=font)
plt.ylabel("女朋友数量",fontproperties=font)
plt.title("11~30岁交的女朋友数量",fontproperties=font)
# 5. 设置水平轴的名字
plt.xticks( _xages, _xlabels, rotation=60, fontproperties=font)
plt.yticks(fontproperties=font)
# 6. 作图
plt.plot(_xages, _ygirls)
plt.show()

1.6 画网格 —— grid

注意： 网格是会在每个x和y轴刻度上绘制，所以要更改网格的疏密，应该去修改 轴线刻度

plt.grid()

plt.grid(alpha=0.4