matplotlib plot 分组_【Python学统计】matplotlib函数与单变量画图

最新推荐文章于 2024-07-15 01:28:36 发布

weixin_39946460

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文章标签： matplotlib plot 分组

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博客介绍了使用画图包绘制数据分析领域基础图形，如折线图、直方图、箱型图等。还展示了单变量统计分析画图，包括线形图、散点图、核密度图等多种图形的绘制，以及分组条形图的分组绘制方法。

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1. 三角函数图形

这里我们使用matplotlib画图包绘图。matplotlib可以方便地绘制数据分析领域的基础图形，比如折线图line chart、直方图histogram和箱型图boxplot等等。

matplotlib LOGO

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.arange(0, 20, 0.1)

y = np.cos(x)

##这里使用和plot函数默认的坐标轴和图例
plt.plot(x, y)
Out[45]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x232e9af94f0>]

Cos(x)余弦函数结果如下图：

y = cos(x)

也可以逐步画图。并拼接多个图形.

##也可以逐步画图。并拼接多个图形
z = np.sin(x)
r = np.tan(x)

##设置画布的基础
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=1)

#先画第一个图，cosx
axs[0].plot(x, y)
axs[0].set_ylabel('Cosine')

##再画第二个图，sinx
axs[1].plot(x, z)
axs[1].set_ylabel('Sine')

##再画第三个图，tanx
axs[2].plot(x, r)
axs[2].set_ylabel('Tangent')

plt.show()

画图结果如下：

2. 单变量统计分析画图

这里我们继续使用常见的学术画图包matplotlib，以及基于matplotlib创建的高级画图包seaborn。Seaborn致力于提供更高层和更简洁的画图函数，绘制美观且信息更加丰富的图片。

seaborn LOGO

2.1 线形图 line plot

##导入相关的包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.stats as stats

x = np.random.randint(0,100, 100)
##折线图 line chart
plt.plot(x)

plt.plot(x)

2.2 散点图scatter plot

##散点图scatter plot
plt.plot(x, '.')

plt.plot(x, &amp;amp;amp;#39;.&amp;amp;amp;#39;)

2.3 直方图 histogram

##直方图
x=np.random.randn(1000)
plt.hist(x, bins=20)

plt.hist(x, bins=20)

2.4 核密度图kdensity

核密度图可以看成是更加平滑的直方图，反应的是随机变量在某个区间内取值的概率。

##kdensity plot
sns.kdeplot(x) ##这个x是2.1.3中的x

sns.kdeplot(x)

2.5 CDF累积分布函数图

学过概率论的同学，想必都会记得这两个函数，一个是PDF，一个是CDF。CDF ， cumulative distribution function，又叫累积分布函数，是PDF概率密度函数的积分，可以完整地展示一个随机变量X的概率分布。

##CDF
plt.plot(stats.cumfreq(x, 30)[0])

plt.plot(stats.cumfreq(x, 30)[0])

2.6 Boxplot箱型图

##boxplot
plt.boxplot(x, sym='.') ##离群值用.标记

plt.boxplot(x, sym=&amp;amp;amp;#39;.&amp;amp;amp;#39;)

2.7 Violin小提琴图

箱型图boxplot + 核密度估计图，就可以生成violin小提琴图。小提琴图的横轴是箱型图的画法，但是纵轴变成了核密度估计图。

##violin
data1 = stats.norm.rvs(size=(1000))
df1 = pd.DataFrame(data1)
sns.violinplot(df1)

sns.violinplot(df1)

2.8 Bar chart 饼图

##bar chart
textlbl = 'A', 'B', 'C', 'D'
pencentage = [20, 30, 10, 40]
offsets = (0, 0.1, 0, 0.05)
plt.pie(pencentage, explode=offsets, labels=textlbl)

plt.pie(pencentage, explode=offsets, labels=textlbl)

2.9 Grouped bar chart 分组条形图

分组条形图可以先分组，在画出每组内部的条形图。这里我们用pandas中的简洁画法。

##grouped bar chart
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (10, 3)), columns = ['A', 'B', 'C'])
df1                   
df1.plot(kind='bar')

References

matplotlib.org/tutorials
seaborn: User guide and tutorial

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