数据可视化（基于matplotlib、seaborn库）

1、绘制正弦函数曲线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

#设置在notebook中直接展示图形输出
%matplotlib inline 
#设置图片清晰度
%config InlineBackend.figure_format="retina"
#设置横坐标x取值范围和精度

#设置横坐标x的取值范围和精度
x = np.arange(1,10,0.1)
#通过sin()函数，得到y值
y = np.sin(x)

#描绘xy，设置完成后使用plt.show()出图
plt.plot(x,y)
plt.title("sine function")
plt.xlabel("x value")
plt.ylabel("y value")
plt.show()

#设置线条格式，如颜色、线型、线宽等
#b蓝色，--虚线，-实线，.点线，.-点划线，+加号线，等等，线型可随意组合，linewidth线宽
plt.plot(x,y,"b--",linewidth=3.0)

plt.plot(x,y,"b-",marker=".")
#设置x，y轴区间
plt.axis([-2,12,-1.2,1.2])
#设置网格
plt.grid(True)
#在指定坐标加上描述
plt.text(2.7,0.5,"DS")

 2、绘制y = x,y = x^2,y =x^3曲线

#np.arange函数，对t赋值
t=np.arange(0,10,0.5)

#分别绘制y=x,y=x**2,y=x**3曲线，其中--虚线，s方块，^三角
plt.plot(t,t,"r--",t,t**2,"bs",t,t**3,"g^")

 3、散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns 
import numpy as np
import pandas as pd 
#设置在notebook中直接展示图形输出 
%matplotlib inline 
#设置图片清晰度 
%config InlineBackend.figure_format="retina"

【.plot作图】

# kind="scatter",做散点图，x轴表示花瓣长度，y轴表示花瓣宽度
iris.plot(kind="scatter",color="red",x="petal_length",y="petal_width")

【matlibplot.pyplot.plot作图】 [plt.plot( )]

plt.style.use(‘ggplot‘)#设置画布大小 plt.figure(figsize=(8,6)) #scatter绘制散点图，s设置点大小 plt.scatter(x=top10.Purchases,y=top10.Sales,s=100)

【seaborn作图】[sns.] v.s. 【.plt作图】

1、matplotlib是python的主要绘图工具，但其自身的语法比较复杂

2、Seaborn是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化

3、Seaborn和matplotlib的关系类似于pandas和numpy的关系

我们来看看seaborn相较于plt的简洁之处，下面两个代码实现同样的效果——花瓣长宽散点图，以品种划分数据

seaborn实现

# FacetGrid中的hue参数指明划分数据的变量，这里是species（品种） 
# \ 用于将一行语句提行
# add_legend()添加图例 #先将iris数据集以species字段划分开 

sns.FacetGrid(iris,hue=‘species‘,size=7)\ .map(plt.scatter,‘petal_length‘,‘petal_width‘).add_legend()

plt实现

# 使用布尔型索引，分别获取三种类型鸢尾花的数据集 
setosa=iris[iris.species=="Iris-setosa"] 
versicolor=iris[iris.species=="Iris-versicolor"] 
virginica=iris[iris.species=="Iris-virginica"]

#作图，setosa数据散点图ax 
bx = setosa.plot(kind="scatter",x="petal_length",y="petal_width",color="red",label="setosa",figsize=(10,6))
#将其余两种类型的花数据也作图在ax上 versicolor.plot(ax=bx,kind="scatter",x="petal_length",y="petal_width",color="blue",label="versicolor") virginica.plot(ax=bx,kind="scatter",x="petal_length",y="petal_width",color="yellow",label="virginica")

 4、箱线图

箱线图体现数据的最大、最小值，中位数、上下四分位数，是一个数据集的统计结果可视化。

【.plot作图】

# 指定某列数据，作单个箱线图
# kind="box"作箱图
iris.petal_width.plot(kind="box",label="iris",figsize=(8,4))

【seaborn作图】[sns.]

# 花萼宽度箱线图，以品种划分数据 
sns.boxplot(data=iris,x=‘species‘,y=‘sepal_width‘) 
#下面语句实现与sns.boxplot一样的效果 iris[["sepal_width","species"]].boxplot(grid=False,by="species")

5、折线图

【matlibplot.pyplot.plot作图】

#绘制折线图 
plt.plot(rank1m.year,rank1m.pct,color="blue",linewidth=2) 
#plt.fill_between设置填充线与坐标轴之间的空间 plt.fill_between(rank1m.year,rank1m.pct,color="blue",alpha=0.2) 
#设置坐标轴区间范围 
plt.xlim(1880,2016) plt.ylim(0,9) 
#美化图：给图添加标题，调整字体大小等 
plt.title("Popularity of 1# boys‘name by year",size=18,color="blue") plt.xlabel("Year",size=16) 
plt.ylabel("% of male births",size=16)

 6、条形图、直方图

【matlibplot.pyplot.plot作图】

barh-水平条形图

bar-垂直条形图

hist-直方图

(1)绘制水平条形图

plt.style.use(‘ggplot‘) 
#barh绘制水平条形图；bar绘制垂直直方图 
"""注意，条形图条数np.arange(10),要与top10.Sales数据数量一致，否则会报错-形状不匹(shape mismatch)""" 

plt.barh(np.arange(10),top10.Sales,height=0.6) 

#添加标题 
plt.title(‘Top 10 Sales Company‘) 
plt.xlabel(‘Total Revenue‘) 
plt.ylabel(‘Company‘) 

#修改纵坐标、横坐标刻度 
‘‘‘此语句，可用tick_label=top10.Company替代，替代语句放在plt.barh()参数中 例如：plt.barh(np.arange(10),top10.Sales,tick_label=top10.Company,height=0.8) ‘‘‘ 

plt.yticks(np.arange(10),top10.Company) plt.xticks([0,20000,40000,60000,80000,100000,120000,140000], [‘$0k‘,‘$20k‘,‘$40k‘,‘$60k‘,‘$80k‘,‘$100k‘,‘$120k‘,‘$140k‘]) plt.show()

 (2)绘制直方图

# 对于原始数据df中，每笔订单的交易额(ext price)，统计单笔订单交易额分布情况 
#hist绘制直方图，bins设置区间个数
plt.hist(df[‘ext price‘],bins=20,rwidth=0.8) 
plt.xlim(-200, 5000) 
plt.show()

7、饼图

【matlibplot.pyplot.plot作图】

#plt.pie()绘制饼图
"""
labels代表每个扇区的标签，
colors=[‘b‘,‘g‘],设置扇区颜色
startangle代表起始位置角度
explode=(0.1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)代表将第一个扇区拉出来0.1，作为突出显示
autopct=‘%1.1f%%‘,代表给出每个扇区的占比 ，精确到小数点后1位
"""

plt.pie(top10.Sales,labels=[top10.Company](http://top10.company/),
colors=[‘r‘,‘y‘,‘b‘,‘g‘,‘c‘,‘r‘,‘y‘,‘b‘,‘g‘,‘c‘],startangle=90,
explode=(0.1,0,0,0,0,0,0,0,0,0),autopct=‘%1.1f%%‘)

#使饼图呈圆形
plt.axis(‘equal‘)

8、绘制多图

在一张画布上，绘制多张图片，更加方便对比分析。

【matlibplot.pyplot.plot作图】

plt.style.use(‘ggplot‘)
#设置画布大小
fig=plt.figure(figsize=(12,12))

#加上图像大标题
fig.suptitle(‘Sales Analysis‘,fontsize=16,fontweight=‘bold‘

#fig.add_subplot(x,y,z),表示将画布分为x行,y列,当前图像放在从左到右、从上到下的第z个位置

#添加第一个子图 
ax1=fig.add_subplot(2,2,1) plt.barh(np.arange(10),top10.Sales,height=0.5,tick_label=top10.Company) plt.title(‘Revenue‘)

#加入平均销售额线 plt.axvline()表示添加垂直线axis vertical line revenue_avg=top10.Sales.mean() plt.axvline(x=revenue_avg,color=‘b‘,linestyle=‘--‘,linewidth=3)

#添加第二个子图
ax2=fig.add_subplot(222)
plt.barh(np.arange(10),top10.Purchases,height=0.5)
plt.title(‘Purchases‘)

#设置不显示y轴刻度
plt.yticks(visible=False)

#加入平均订单数线
Purchases_avg=top10.Purchases.mean()
plt.axvline(x=Purchases_avg,color=‘b‘,linestyle=‘--‘,linewidth=3)

#加入第三个、第四个子图
ax3=fig.add_subplot(223)
plt.barh(np.arange(10),top10.Sales,height=0.5,tick_label=top10.Company)
plt.title(‘Revenue‘)

ax4=fig.add_subplot(224)
plt.pie(top10.Sales,labels=top10.Company,
colors=[‘r‘,‘y‘,‘b‘,‘g‘,‘c‘,‘r‘,‘y‘,‘b‘,‘g‘,‘c‘],startangle=90,
explode=(0.1,0,0,0,0,0,0,0,0,0),autopct=‘%1.1f%%‘)
plt.axis(‘equal‘)
plt.show()

 【seaborn作图】[sns.]

1. sns.pairplot实现
2. 用于快速观察各变量的分布情况，关系等

# 一条语句，展现4个变量之间的关系
# 分别展示了4个变量分布的直方图；以及两两变量之间的散点图

sns.pairplot(iris,hue=‘species‘)

 8、总结

#前7节列举了数据分析几种常用的图绘制方法，主要分为以下几种：

1、散点图

2、箱线图

3、折线图

4、直方图、条形图

5、饼图

6、多图

#主要使用的绘图包：

1、matploylib.pyplot

2、seaborn