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如何使用Python 进行数据可视化

在进行数据分析的时候,经常需要将数据进行可视化,以方便我们对数据的认识和理解。

0,Matplotlib 简介

Matplotlib 是一个可视化工具包,可以让我们使用Python 来可视化数据。

这里有一些官方资源你可以点击查看:

很多更高级的绘图库,也都是基于Matplotlib,比如seabornHoloViewsggplot 等。

在使用 Matplotlib 时,经常需要用到 pyplot 模块,用下面代码引入:

import matplotlib.pyplot as plt

下文中,都用plt 来代指pyplot

说明: 这里我们只介绍几种简单的图,更多其它的图,可以查看官方手册。 下面的每个函数,只介绍了最简单的用法,其它更多的参数可以查看手册。

1,散点图

plt.scatter 函数用于绘制散点图。函数原型:

scatter(x, y, s = None, c = None, marker = None)

参数含义:

  • x, y:分别表示点的横纵坐标。x, y 可以是单个点坐标,也可以是一组点坐标。

  • s:表示点的大小。

  • c:表示点的颜色。

  • marker:表示点的形状,可选的值见这里,比如 marker 的值为xos等。

如下代码,画了三个点:

# 三个点的坐标分别是:#   (2, 5) #   (3,6)#   (3, 5)plt.scatter([2, 3, 3], [5, 6, 5], marker='o')plt.show() # 展示图

画出的散点图如下:

2,折线图

plt.plot 函数用于绘制折线图。函数原型:

plot(x, y)

参数 xy分别表示点的横纵坐标,一般是一组点坐标。

比如下面表格代表5 次数学考试成绩:

次数 1 2 3 4 5
成绩 89 78 92 79 86

将上面表格数据,绘制成折线图,代码如下:

x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [89, 78, 92, 79, 86]plt.plot(x, y)plt.show()

画出的折线图如下:

3,直方图

直方图用于描述数据的分布情况

plt.hist 函数用于绘制直方图。函数原型:

plt.hist(x, bins=None)

参数x是一个一维数组,bins 可以理解为矩形的个数,默认是10

假如下面是一次数学考试的成绩,全班共50 名同学:

将所有同学的成绩画成直方图,代码如下:

scores = [
    96, 89, 95, 91, 94, 95, 92, 98, 95, 93,
    93, 96, 94, 94, 98, 92, 88, 90, 88, 98,
    84, 89, 87, 84, 94, 82, 83, 95, 93, 79,
    84, 91, 86, 91, 81, 89, 77, 81, 77, 70,
    66, 93, 90, 87, 79, 83, 86, 90, 93, 79,
    ]plt.hist(scores)plt.show()

画出来的直方图如下,横坐标为成绩区间,纵坐标为人数:

通过该直方图,可以直观的看出来每个成绩区间的人数。

4,条形图

plt.bar 函数用于绘制条形图。函数原型:

plt.bar(x, y, width = 0.8)

参数xy 均是一个数组,x 是横坐标,表示数据类别;y 是纵坐标,表示每个类别的频度。参数width 表示长条的宽度。

比如下表是一位同学的期中考试的各科成绩:

我们将这位同学的成绩单画成条形图,代码如下:

# 每个科目分别用字母表示subjects = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I']
scores = [96, 89, 85, 91, 75, 90, 88, 79, 89]
plt.bar(subjects, scores)
plt.show()

画出的条形图如下:

5,饼图

饼图常用于表示个体占总体的占比情况。

plt.pie 函数用于绘制饼图。函数原型:

plt.pie(x, labels=None)

参数x是一个数组,表示一组数据,labels 用于描述每个数据的含义。

比如下表是某个公司某年每个季度的收入:

我们可以用饼图分析出每个季度占全年收入的占比,代码如下:

# 表示每个季度quarters = ['1', '2', '3', '4']
incomes = [56, 89, 75, 91]
plt.pie(incomes, labels=quarters)
plt.show()

画出的饼图如下:

(本节完。)




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《www.92cto.com》 虚拟化云计算,系统运维,安全技术服务.

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