第9章 matplotlib数据可视化实战(39)
Python数据可视化库Matplotlib的使用
Python数据可视化库Matplotlib的使用随着数据的不断增加和呈现方式的多样化，数据可视化变得越来越重要。
当我们处理大量数据时，可视化图表是一个非常好的选择，它们可以帮助我们更好地理解和分析数据。
Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它可以用来创建各种图表，比如线图、散点图、柱状图等。
本文将介绍Matplotlib的基本知识，包括安装、常用函数和创建不同类型的图表等。
一、Matplotlib的安装Matplotlib需要安装在Python环境中才能使用。
安装Matplotlib的方法有很多，最简单的方法是使用pip命令。
在命令行中输入以下命令：pip install matplotlib当然，Matplotlib也可以通过Anaconda等Python发行版来安装。
二、Matplotlib的基本知识Matplotlib提供了丰富的接口来创建图表，支持各种类型的图表。
在使用Matplotlib之前，我们需要了解Matplotlib的核心对象：Figure、Axes和Axis。
Figure是最上层的容器，代表整个图形窗口。
在Matplotlib中，我们可以在Figure上添加一个或多个Axes来绘制图表。
Axes是绘图区域，它是Figure的一个子类。
在Axes内可以添加坐标轴（Axis）、文字（Text）、网格（Grid）和数据（Data）等。
Axis是数据的基本轴。
在Matplotlib中，我们可以创建一个或多个Axis对象，以及为每个Axis对象设置其属性和样式。
三、Matplotlib的基本用法1.绘制曲线图在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数来绘制曲线图。
plot()函数的参数包括x轴和y轴的数据，以及设置曲线的样式和颜色等。
例如，我们可以使用以下代码来绘制一个简单的曲线图：import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()在这个例子中，我们使用numpy库中的linspace()函数生成一个区间内的等差数列，并使用numpy库中的sin()函数生成对应的sin曲线。
使用Python进行数据可视化的基本技术
使用Python进行数据可视化的基本技术数据可视化是数据分析和数据处理的重要环节。
通过将数据转化为易于理解的图形和图表，数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，从而做出更明智的决策。
Python是一种非常流行的编程语言，不仅广泛用于数据科学和机器学习，而且也被广泛用于数据可视化。
本文将介绍如何使用Python进行数据可视化的基本技术。
1. MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一。
该库提供了丰富的绘图工具，使用户可以创建各种图表。
Matplotlib中的最基本的图表是线图和散点图。
我们可以通过Matplotlib的plot（）函数来创建这些图形，如下所示：```import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5, 6]y = [2, 4, 6, 8, 10, 12]plt.plot(x, y)```这个简单的代码段将创建一个带有线条的图形，其中x轴和y 轴分别是x和y值。
Matplotlib还提供了许多其他绘图类型，包括柱状图、饼图和热图等。
2. SeabornSeaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库，用于创建漂亮的、复杂的统计图形。
Seaborn的优势是它提供了很多预定义的数据可视化模板，使用户不用自己编写代码也能创建漂亮的图形。
我们可以使用Seaborn创建散点图、折线图、箱线图等图表。
下面是一个使用Seaborn创建散点图的示例：```import seaborn as snsimport pandas as pdiris = sns.load_dataset("iris")sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris)```这段代码将从Seaborn的数据集加载鸢尾花数据，并创建一个散点图，其中x轴是萼片长度，y轴是花瓣长度。
Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（小结）
Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（⼩结）⽆论你⼯作在什么项⽬上，IPython都是值得推荐的。
利⽤ipython --pylab，可以进⼊PyLab模式，已经导⼊了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使⽤相关库的功能。
本⽂作为学习过程中对matplotlib⼀些常⽤知识点的整理，⽅便查找。
这样IPython配置为使⽤你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。
对于⼤部分⽤户⽽⾔，默认的后端就已经够⽤了。
Pylab模式还会向IPython引⼊⼀⼤堆模块和函数以提供⼀种更接近MATLAB的界⾯。
import matplotlib.pyplot as pltlabels='frogs','hogs','dogs','logs'sizes=15,20,45,10colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'explode=0,0.1,0,0plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)plt.axis('equal')plt.show()matplotlib图标正常显⽰中⽂为了在图表中能够显⽰中⽂和负号等，需要下⾯⼀段设置：import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sas-serig']=['SimHei'] #⽤来正常显⽰中⽂标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #⽤来正常显⽰负号matplotlib inline和pylab inline可以使⽤ipython --pylab打开ipython命名窗⼝。
第9章 数据可视化技术 大数据基础PPT课件
桌面可视化技术
3．R可视化 R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个集统计分析与图
形显示于一体的用于统计计算和统计制图的优秀工具。它可以运行于UNIX、Windows 和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。 用户可以在R官方网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及文档 资料。标准的安装文件自身就带有多个模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实 现许多常用的统计功能。同时，R还是一种编程语言，具有语法通俗易懂、易学易用 和资源丰富的优点。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接获取。
Seaborn基于Matplotlib提供内置主题、颜色调色板、函数、可视化单变量、双变量 和线性回归等工具，使作图变得更加容易。
OLAP可视化工具
1．Oracle BI Oracle BI Data Visualization Desktop具备可视、自助、简单、快速、
智能、多样的特性，为用户提供个人桌面应用程序，以便用户能够访问、 探索、融合和分享数据可视化。Oracle BI有着丰富的可视化组件，可实 现对颜色、尺寸、外形的创新性使用模式以及多种坐标系统。并通过 Html5进行渲染，还可以选择或制作个性化的色系。Oracle BI新增了列 表、平行坐标、时间轴、和弦图、循环网络、网络、桑基和树图等。 Oracle BI对大多数数据通过可视化方式进行整理、转换操作。可在面板 和分析注释之间自由切换，为用户提供友好的数据源页面，还提供打印 面板和分析注释页面；支持导出为PDF和PowerPoint格式。Oracle BI向 用户提供数据模式的自动检测，能更好地帮助用户了解数据及完成数据 可视化。
Python数据分析与可视化实战
Python数据分析与可视化实战Python是当前最热门的编程语言之一，其出色的可读性和易学性让它成为很多程序员的首选。
越来越多的企业和组织也开始采用Python，应用于数据科学的多个领域。
本文将介绍Python数据分析的基本理论和实用技能，并借助实战案例来展示如何运用Python进行数据分析和可视化。
一、Python数据分析的基本理论1. 数据分析的基本流程数据分析的基本流程由数据收集、数据清洗、数据转换、数据建模和数据可视化五个环节组成。
首先，数据分析人员需要收集大量的数据，这些数据可以来自于公共数据库、自身采集和第三方数据提供商等渠道。
然后，对收集到的数据进行清洗，删除错误数据和过期数据，确保数据的准确性和完整性。
接着，需要对数据进行转换和处理，将数据整理成可用的结构形式，以便下一步的建模。
在数据建模中，可以利用Python中的数据分析库对数据进行建模和预测。
最后，通过数据可视化的方式，将分析结果以直观的形式展示出来，以便更好地理解和应用分析结果。
2. Python数据分析的基本环境Python数据分析涉及多个工具和库，如Python编程语言、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和Jupyter Notebook等。
其中，Python编程语言是数据分析的核心，NumPy和Pandas库用于数据处理和转换，Matplotlib库用于数据可视化和统计分析结果的图表制作，Scikit-Learn库则提供了多个常用的数据建模算法。
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，可以创建和共享可交互的文档、代码和数据分析结果。
二、Python数据分析实用技能1. 数据清洗和转换数据清洗和转换是数据分析的第一步，也是最重要的步骤之一。
在数据清洗时，需要识别和删除数据中存在的错误、重复、未定义的值和空白行等问题。
在数据转换时，需要将数据整理成可用的结构形式，以便下一步的数据建模。
Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例
Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例前⾔数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导，供领导做决策⽤，因此熟练掌握饼图、柱状图、线图等图表制作是⼀个数据分析师必备的技能。
Python有两个⽐较出⾊的图表制作框架，分别是Matplotlib和Pyechart。
本⽂主要讲述使⽤Matplotlib制作各种数据图表。
Matplotlib是最流⾏的⽤于绘制2D数据图表的Python库，能够在各种平台上使⽤，可以绘制散点图、柱状图、饼图等。
1、柱状图是⼀种以长⽅形或长⽅体的⾼度为变量的表达图形的统计报告图，由⼀系列⾼度不等的纵向条纹表⽰数据分布的情况，⽤来⽐较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有⼀个变量，通常利⽤于较⼩的数据集分析。
柱状图可以⽤来⽐较数据之间的多少，可以⽤来观察某⼀事件的变化趋势，柱状图亦可横向排列，或⽤多维⽅式表达。
实现代码：# 导⼊绘图模块import matplotlib.pyplot as plt# 构建数据sales = [7125,12753,13143,8635]# 中⽂乱码的处理，rcParams也可以⽤于设置图的分辨率，⼤⼩等信息plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 绘图,第⼀个参数是x轴的数据，第⼆个参数是y轴的数据，第三个参数是柱⼦的⼤⼩，默认值是1（值在0到1之间），color是柱⼦的颜⾊，alpha是柱⼦的透明度plt.bar(range(4), sales, 0.4,color='r', alpha = 0.8)# 添加轴标签plt.ylabel('销量')# 添加标题plt.title('⽔果2018年度销量')# 添加刻度标签plt.xticks(range(4),['苹果','⾹蕉','梨','猕猴桃'])# 设置Y轴的刻度范围plt.ylim([5000,15000])# 为每个条形图添加数值标签for x,y in enumerate(sales):plt.text(x,y+100,'%s' %y,ha='center')# 显⽰图形plt.show()效果图：只需绘制柱状图的函数bar()改成barh()就可以将柱状图长⽅形或长⽅体从垂直⽅向变为⽔平⽅向。
matplotlib用法
matplotlib用法Matplotlib 是一个 Python 的绘图库，广泛应用于数据可视化。
它可以用于创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。
Matplotlib的使用非常灵活，可以满足各种绘图需求。
1. 安装Matplotlib：在使用Matplotlib之前，需要先安装这个库。
可以通过以下命令在终端中安装最新版本的Matplotlib：```pip install matplotlib```2. 导入Matplotlib：在开始使用Matplotlib之前，需要先导入这个库。
一般将其导入为`plt`：```import matplotlib.pyplot as plt```3.创建图像：在Matplotlib中，图像作为一个整体存在，可以在图像上绘制不同种类的图表。
使用`plt.figure(`函数可以创建一个图像对象：```fig = plt.figure```4.创建子图：在图像上可以创建多个子图，用于绘制不同类型的图表。
使用`fig.add_subplot(`函数可以创建一个子图：```ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, index)````nrows`表示子图的行数，`ncols`表示子图的列数，`index`表示子图的索引。
5.绘制线图：绘制线图可以使用`plt.plot(`函数。
可以传入x和y坐标的列表，也可以只传入一个参数（此时默认使用索引作为x坐标）：```x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]plt.plot(x, y)plt.show```6.绘制散点图：散点图可以使用`plt.scatter(`函数绘制。
通过传入x和y坐标的列表，可以将数据点绘制在图上：```x=[1,2,3,4,5]y=[2,4,6,8,10]plt.scatter(x, y)plt.show```7.绘制柱状图：柱状图可以使用`plt.bar(`函数绘制。
《Python数据分析与机器学习》课程教学大纲
附录A 教学大纲课程名称：Python数据分析与机器学习适用专业：计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Python程序设计语言总学时：66学时授课学时：34学时实验（上机）学时：32学时一、课程简介本课程可作为计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业的必修课，也可作为其它本科专业的选修课，或者其它专业低年级研究生的选修课。
数据分析与机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科，研究如何从数据中获得信息，通过学习人类识别事物的基本规律，让“机器”能够自动进行模式识别的原理和方法。
本书包括两部分内容，第一部分重点介绍了与Python语言相关的数据分析内容，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Seaborn和Sklearn等。
第二部分与Python语言相关的机器学习内容，包括数据预处理、特征工程、指标评价、K近邻算法、决策树、线性模型、朴素贝叶斯、支持向量机、Kmeans算法和文本分析示例。
二、课程内容及要求第1章 Python与数据分析（2学时）主要内容：1. python特点2. 数据分析流程3. 数据分析库4. Python编辑器基本要求：了解数据分析的基本概念；了解数据分析流程、数据分析库、python编辑器的安装和使用。
重点：数据分析流程、数据分析库、掌握Anaconda的安装、配置方法。
难点：数据分析流程、数据分析库、python编辑器。
第2章Numpy-数据分析基础工具（4学时）主要内容：1.ndarray对象2.创建ndarray对象3.数组变换4.索引和切片5.线性代数基本要求：掌握Numpy数值计算方法，主要包括数组和矩阵运算。
重点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数难点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数第3章Matplotlib-数据可视化工具（4学时）主要内容：1.绘图步骤2. 子图基本操作3.各类图4. 概率分布基本要求：掌握Matplotlib数据可视化绘图基础，参数设置及常用绘图。
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熟练掌握图例属性的设置
熟练掌握柱状图的绘制与属性设置
了解事件响应与处理机制的工作原理
熟练掌握饼状图的绘制与属性设置
了解图形填充的方法
熟练掌握雷达图的绘制与属性设置
了解保存绘图结果的方法
9.1 数据可视化库matplotlib基础
3
使用pylab或pyplot绘图的一般过程为：首先生成或读入数据，然后根据实际需要绘 制折线图、散点图、柱状图、饼状图、雷达图或三维曲线和曲面，接下来设置坐标 轴 标 签 （ 可 以 使 用 matplotlib.pyplot 模 块 的 xlabel() 、 ylabel() 函 数 或 轴 域 的 set_xlabel()、set_ylabel()方法）、坐标轴刻度（可以使用matplotlib.pyplot模块 的xticks()、yticks()函数或轴域的set_xticks()、set_yticks()方法）、图例（可以使 用matplotlib.pyplot模块的legend()函数）、标题（可以使用matplotlib.pyplot模 块的title()函数）等图形属性，最后显示或保存绘图结果。
男装
51 32 58 57 30 46 38 38 40 53 58 50
女装
70 30 48 73 82 80 43 25 30 49 79 60
餐饮
60 40 46 50 57 76 70 33 70 61 49 45
化妆品 110 75 1330 80 83 95 87 89 96 88 86 89
源码见配套资源。
男性 女性
从不闯红灯 跟从别人闯红灯
营业额 （万元）
5.2
2.7
5.8
5.7
7.3
9.2 18.7 15.6 20.5 18.0 7.8
Hale Waihona Puke 6.99.2 9.3 绘制散点图实战
6
例9.3
结合折线图和散点图，重新绘制例9-2中要 求的图形。使用plot()函数依次连接若干端点绘 制折线图，使用scatter()函数在指定的端点处绘 制散点图，结合这两个函数，可以实现例9-2同 样的效果图。为了稍做区分，在本例中把端点 符号设置为蓝色三角形。
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9.2 绘制折线图实战
5
例9.2
已知学校附近某烧烤店2019年每个月份的营业额如表9-2所示。编写程序绘制折线图对 该烧烤店全年营业额进行可视化，使用红色点划线连接每个月份的数据，并在每个月份的数 据处使用三角形标记。
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月份
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
金银首饰 143 100 89 90 78 129 100 97 108 152 96 87
9.4 绘制柱状图实战
10
例9.6
根据例9-2中烧烤店的数据绘制柱状图，要求可以设 置每个柱的颜色、内部填充符号、描边效果和标注文本。
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9.4 绘制柱状图实战
11
例9.7
“集体过马路”是网友对集体闯红灯现象的一种调侃，即“凑够一撮人就可以走了，与 红绿灯无关”。出现这种现象的原因之一是很多人认为法不责众，从而不顾交通法规和安全， 但这种危险的过马路方式造成了很多不同程度的交通事故和人员伤亡。某城市在多个路口对 行人过马路的方式进行了随机调查。在所有参与调查的市民中，“从不闯红灯”、“跟从别 人闯红灯”、“带头闯红灯”的人数如表9-6所示，针对这组调查数据，编写程序绘制柱状 图进行展示和对比。
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9.4 绘制柱状图实战
9
例9.5
某商场2019年几个部门每个月的业绩如表9-5所示。编写程序绘制柱状图可视化各 部门的业绩，可以借助于pandas的DataFrame结构快速绘制图形，并要求坐标轴、标 题和图例能够显示中文。
源码见配套资源。
月份
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
09
matplotlib数据可视化实战
《Python数据分析、挖掘与可视化》
本章学习目标
熟练掌握扩展库matplotlib及其依赖库的安装
了解matplotlib的绘图一般过程
了解三维曲线、曲面、柱状图、散点图的绘制
熟练掌握折线图的绘制与属性设置
熟练掌握绘图区域的切分与属性设置
熟练掌握散点图的绘制与属性设置
9.3 绘制散点图实战
8
编写程序，使用散点图对该商场一楼所有测量位置的手机信号强度进行可视化， 既可以直观地发现不同位置信号的强度以便分析原因，也方便观察测试位置的分布 是否合理。在散点图中，使用横轴表示x坐标位置、纵轴表示y坐标位置，使用五角 星标记测量位置，五角星大小表示信号强度，五角星越大表示信号越强，反之表示 信号越弱。同时，为了获得更好的可视化效果，信号强度高于或等于70的位置使用 绿色五角星，低于70且高于或等于40的使用蓝色五角星，低于40的位置使用红色五 角星。
源码见配套资源。
9.3 绘制散点图实战
7
例9.4
某商场开业三个月后，有顾客反应商场一楼部分位置的手机信号不好，个别收银台有时 无法正常使用微信支付或支付宝，商场内也有些位置无法正常使用微信。为此，商场安排工 作人员在不同位置对手机信号强度进行测试以便进一步提高服务质量和用户体验，测试数据 保存于文件“D:\服务质量保证\商场一楼手机信号强度.txt”中，文件中每行使用逗号分隔的三 个数字分别表示商场内一个位置的x、y坐标和信号强度，其中x、y坐标值以商场西南角为坐 标原点且向东为x正轴（共150米）、向北为y正轴（共30米），信号强度以0表示无信号、 100表示最强。
每一种图形都有特定的应用场景，对于不同类型的数据和可视化要求，要选择最合 适类型的图形进行展示，不能生硬地套用某种图形。
9.2 绘制折线图实战
4
例9.1
某商品进价49元，售价75元，现在商场新品上架搞促销活动，顾客每多买一件就给优惠 1%，但是每人最多可以购买30件。对于商场而言，活动越火爆商品单价越低，但总收入和 盈利越多。对于顾客来说，虽然买的越多单价越低，但是消费总金额却是越来越多的，并且 购买太多也会因为用不完而导致过期不得不丢弃造成浪费。现在要求计算并使用折线图可视 化顾客购买数量num与商家收益、顾客总消费以及顾客省钱情况的关系，并标记商场收益最 大的批发数量和商场收益。