04-python數據分析基礎-matplotlib · python數據分析

## matplotlib * 1 隨機顯示50個散點圖 * 隨機50個點信息 * 繪制散點圖 * 顯示 ``` import numpy as np # 導入繪圖工具包 import matplotlib.pyplot as plt N = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) colors = np.random.rand(N) r = 15*np.random.rand(N) area = np.pi *r**2 # 繪制散點圖 plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) plt.show() ``` * 繪圖工具中,對象列表 * Figure 對象，畫布 * Axes 對象，坐標軸 * Line2D 對象，線條 * Text 對象，文字 * 2 創建畫布和坐標軸 * 創建畫布 * 畫布上面創建坐標軸 * 獲得畫布 * 獲得坐標軸 * 創建畫布2 坐標軸2 * 獲得畫布2 ``` # 創建畫布 fig1 = plt.figure() # 創建坐標軸 # 坐標軸在畫布上的布局 ax1 = fig1.add_subplot(1, 1, 1) fig1 # 獲得畫布 plt.gcf() ax1 # 獲得坐標軸 plt.gca() fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(1, 1, 1) fig2 plt.gcf() ``` * 3 創建畫布繪制圖像 * 創建畫布 * 創建三個坐標軸 * 坐標軸1 線形圖 * 坐標軸2 直方圖 * 坐標軸3 散點圖 ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 如果報錯添加 import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) # 線形圖 ax1.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'k--') # 直方圖 _ = ax2.hist(np.random.randn(100), bins=20, color='k') # 散點圖 ax3.scatter(np.arange(30), np.arange(30) + 3 * np.random.randn(30)) fig.show() ``` ### 常用屬性設置 * 4 坐標軸屬性設置 * 創建畫布 * 創建坐標軸 * 設置標題 * 設置刻度 * 設置x y軸標簽 * 設置網格 * 添加文本 ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) # 設置標題 ax.set_title("Axes Example") major_ticks = np.arange(0, 101, 20) minor_ticks = np.arange(0, 101, 5) # 設置刻度 ax.set_xticks(major_ticks) ax.set_xticks(minor_ticks, minor=True) ax.set_yticks(major_ticks) ax.set_yticks(minor_ticks, minor=True) # 設置 X, Y 軸標簽 ax.set_xlabel("X axis") ax.set_ylabel("Y axis") # 設置網格 ax.grid(which='minor', alpha=0.2) ax.grid(which='major', alpha=0.5) # 添加文字 ax.text(42.5, 50, "viviwong") fig.show() ``` * 5 繪制曲線顏色 * 繪制五根線形圖 ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 0-1 平均創建100個值 x = np.linspace(0, 1,100) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.set_title("viviwong") ax.plot(x, x ** (1/8), 'b--', label=r'$y = x^{1/8}$') ax.plot(x, x ** 8, 'r--', label=r'$y = x^{8}$') ax.plot(x, x ** (1/2), 'r.', label=r'$y = x^{1/2}$') ax.plot(x, x ** 2, 'b.', label=r'$y = x^{2}$') ax.plot(x, x, 'g-', label=r'$y = x$') ax.legend() ax.axis([0, 1, 0, 1]) fig.show() ``` ### 常用圖形 #### 線形圖 * 6 線形圖 * 創建畫布創建坐標軸 * 隨機100個點 * 坐標軸上繪制線形圖坐標軸.plot(x,y) * 顯示畫布 ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) x = np.random.randn(100) y = np.random.randn(100) ax.plot(x, y) fig.show() ``` #### 直方圖 * 7 畫直方圖 * 創建畫布創建坐標軸 * 產生1000個數值 * 創建刻度 * 繪制直方圖 * 顯示畫布 ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) # 產生1000個正態分布數值 data = np.random.normal(0, 20, 1000) # 創建刻度 bins = np.arange(-100, 100, 5) # 繪制直方圖 ax.hist(data, bins=bins) fig.show() ``` #### 散點圖 * 8 繪制散點圖 ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) x = np.arange(1, 101) y = 20 + 3 * x + np.random.normal(0, 60, 100) ax.scatter(x, y) fig.show() ``` ## Pandas 繪圖 * 9 Pandas繪制線圖 ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s = Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0, 100, 10)) # 繪制線形圖 s.plot() plt.show() ```