python數(shù)據(jù)可視化的那些操作你了解嗎
更新時間：2022年01月26日 16:09:18 作者：橙橙小貍貓
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python數(shù)據(jù)可視化操作，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下，希望能夠給你帶來幫助
0. 前言
數(shù)據(jù)處理過程中，可視化可以更直觀得感受數(shù)據(jù)，因此打算結(jié)合自己的一些實踐經(jīng)理，以效果為準(zhǔn)寫這篇博客。內(nèi)容應(yīng)該會不斷擴(kuò)充。
1. matplotlib中figure、subplot和plot等什么關(guān)系
記住這幾個關(guān)系可以結(jié)合實際。假設(shè)你去外面寫生要帶哪些工具呢，包括畫板、畫紙還有畫筆，那么就可以一一對應(yīng)了。
| 函數(shù) | 工具 |
|---|---|
| figure | 畫板 |
| subplot、add_subplot | 畫紙 |
| plot、hist、scatter | 畫筆 |
那么再往深處想，畫紙貼在畫板上，畫紙可以裁剪成多塊布局在畫板上，而畫筆只能畫在紙上，可能這樣講有點籠統(tǒng)，下面一個代碼配合注釋就可以清晰明白啦。（感覺需要記住以下代碼）
代碼
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 拿起畫板 fig = plt.figure() # 在畫板上貼上畫紙 ax1 = fig.add_subplot(221) ax2 = fig.add_subplot(222) ax3 = fig.add_subplot(223) # 一步完成(直接拿起畫板和畫紙)----------------- # ax1 = plt.subplot(221) # ax2 = plt.subplot(222) # ax3 = plt.subplot(223) # ---------------------------------------- # 在畫紙上作圖 ax1.hist(np.random.randn(100), bins=20, color='k', alpha=0.3) ax2.scatter(np.arange(30), np.arange(30) + 3 * np.random.randn(30)) ax3.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'k--') plt.show()
運行結(jié)果
函數(shù)解析
| 代碼行 | 作用 | 參考鏈接 |
|---|---|---|
| ax1.hist(np.random.randn(100), bins=20, color=‘k’, alpha=0.3) | 繪制直方圖 | python用hist參數(shù)解讀 |
2. 畫圖的細(xì)節(jié)修改
依次完成以下的畫圖效果：
1.一個正弦函數(shù)和一個隨機(jī)數(shù)值的曲線，正弦函數(shù)直線，隨機(jī)數(shù)值曲線虛線以及其他樣式修改；
2.圖例、標(biāo)簽等修改；
3.加上標(biāo)注，標(biāo)注范圍內(nèi)用紅色矩形表示。
2.1 plot畫圖形式修改
代碼
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 拿起畫板
fig = plt.figure()
# 貼上畫紙
ax1 = fig.add_subplot(111)
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
x_sin = np.arange(0, 6, 0.001) # [0, 6]
y_sin = np.sin(x_sin)
data_random = np.zeros(7) # 生成[-1,1]的7個隨機(jī)數(shù)
for i in range(0, 6):
data_random[i] = np.random.uniform(-1, 1)
# 畫圖
ax1.plot(x_sin, y_sin, linestyle='-', color='g', linewidth=3)
ax1.plot(data_random, linestyle='dashed', color='b', marker='o')
plt.show()
運行結(jié)果
2.2 添加圖例、標(biāo)簽等
代碼
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 拿起畫板
fig = plt.figure()
# 貼上畫紙
ax1 = fig.add_subplot(111)
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
x_sin = np.arange(0, 6, 0.001) # [0, 6]
y_sin = np.sin(x_sin)
data_random = np.zeros(7) # 生成[-1,1]的7個隨機(jī)數(shù)
for i in range(0, 6):
data_random[i] = np.random.uniform(-1, 1)
# 畫圖
ax1.plot(x_sin, y_sin, linestyle='-', color='g', linewidth=3, label='sin')
ax1.plot(data_random, linestyle='dashed', color='b', marker='o', label='random')
#-----------------添加部分------------------
# 添加標(biāo)題
ax1.set_title('Title')
# 添加x軸名稱
ax1.set_xlabel('x')
# 設(shè)置x軸坐標(biāo)范圍
ax1.set_xlim(xmin=0, xmax=6)
# 添加圖例,在plot處加上label
ax1.legend(loc='best')
#----------------------------------------
plt.show()
運行結(jié)果
2.3 在圖上畫注解和矩形
代碼
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 拿起畫板
fig = plt.figure()
# 貼上畫紙
ax1 = fig.add_subplot(111)
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
x_sin = np.arange(0, 6, 0.001) # [0, 6]
y_sin = np.sin(x_sin)
data_random = np.zeros(7) # 生成[-1,1]的7個隨機(jī)數(shù)
for i in range(0, 6):
data_random[i] = np.random.uniform(-1, 1)
# 畫圖
ax1.plot(x_sin, y_sin, linestyle='-', color='g', linewidth=3, label='sin')
ax1.plot(data_random, linestyle='dashed', color='b', marker='o', label='random')
# 添加標(biāo)題
ax1.set_title('Title')
# 添加x軸名稱
ax1.set_xlabel('x')
# 設(shè)置x軸坐標(biāo)范圍
ax1.set_xlim(xmin=0, xmax=6)
# 添加圖例
ax1.legend(loc='best')
#-----------------添加部分------------------
# 注解
ax1.annotate('max', xy=((np.pi) / 2, np.sin(np.pi/2)),
xytext=((np.pi) / 2, np.sin(np.pi/2)-0.2),
arrowprops=dict(facecolor='black', headwidth=4, width=2,headlength=4),
horizontalalignment='left', verticalalignment='top')
ax1.annotate('min', xy=((np.pi) * 3 / 2, np.sin(np.pi * 3 / 2)),
xytext=((np.pi) * 3 / 2, np.sin(np.pi * 3 / 2)+0.2),
arrowprops=dict(facecolor='black', headwidth=4, width=2,headlength=4),
horizontalalignment='left', verticalalignment='top')
# 矩形
print(ax1.axis())
rect = plt.Rectangle((np.pi / 2, ax1.axis()[2]), np.pi, ax1.axis()[3] - ax1.axis()[2], color='r', alpha=0.3) # 起始坐標(biāo)點，width, height
ax1.add_patch(rect)
#-----------------------------------------
plt.show()
運行結(jié)果
3. 圖形保存
plt.savefig('figpath.png', dpi=400)
注意要放在show前面。
完整代碼：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 拿起畫板
fig = plt.figure()
# 貼上畫紙
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
x_sin = np.arange(0, 6, 0.001) # [0, 6]
y_sin = np.sin(x_sin)
data_random = np.zeros(7) # 生成[-1,1]的7個隨機(jī)數(shù)
for i in range(0, 6):
data_random[i] = np.random.uniform(-1, 1)
# 畫圖
ax1.plot(x_sin, y_sin, linestyle='-', color='g', linewidth=3, label='sin')
ax1.plot(data_random, linestyle='dashed', color='b', marker='o', label='random')
ax2.plot(x_sin, y_sin, linestyle='-', color='g', linewidth=3, label='sin')
ax2.plot(data_random, linestyle='dashed', color='b', marker='o', label='random')
ax3.plot(x_sin, y_sin, linestyle='-', color='g', linewidth=3, label='sin')
ax3.plot(data_random, linestyle='dashed', color='b', marker='o', label='random')
# # 添加標(biāo)題
ax2.set_title('Title')
# 添加x軸名稱
ax2.set_xlabel('x')
# 設(shè)置x軸坐標(biāo)范圍
ax2.set_xlim(xmin=0, xmax=6)
# 添加圖例
ax2.legend(loc='best')
ax3.set_title('Title')
# 添加x軸名稱
ax3.set_xlabel('x')
# 設(shè)置x軸坐標(biāo)范圍
ax3.set_xlim(xmin=0, xmax=6)
# 添加圖例
ax3.legend(loc='best')
# 注解
ax3.annotate('max', xy=((np.pi) / 2, np.sin(np.pi/2)),
xytext=((np.pi) / 2, np.sin(np.pi/2)-0.2),
arrowprops=dict(facecolor='black', headwidth=4, width=2,headlength=4),
horizontalalignment='left', verticalalignment='top')
ax3.annotate('min', xy=((np.pi) * 3 / 2, np.sin(np.pi * 3 / 2)),
xytext=((np.pi) * 3 / 2, np.sin(np.pi * 3 / 2)+0.2),
arrowprops=dict(facecolor='black', headwidth=4, width=2,headlength=4),
horizontalalignment='left', verticalalignment='top')
# 矩形
# print(ax1.axis())
rect = plt.Rectangle((np.pi / 2, ax3.axis()[2]), np.pi, ax3.axis()[3] - ax3.axis()[2], color='r', alpha=0.3) # 起始坐標(biāo)點，width, height
ax3.add_patch(rect)
#-----------------添加部分------------------
plt.savefig('figpath.png', dpi=400)
#------------------------------------------
plt.show()
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
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