数据科学包可视化matplotlib分析之第四天

一、总框架

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二、简介和环境搭建

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1、
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2、
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3将Anaconda作为底层内核解释器,pycharm作为开发环境,即编辑器功能。
在这里插入图片描述注:两个软件直接去官网网站安装,安装路径不要有空格以及汉字,可避免出错。
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三、Numpy简介

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numpy核心数据对象ndarray

ndarray可以理解为一个矩阵,可以存储我们需要的一些数据。

创建一个ndarray对象

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1、创建通过array函数将Python数据结构列表直接转化为ndarray对象。
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2、
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3从磁盘文件或数据库中读取ndarray对象
交易金额,成交量
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import matplotlib.pyplot as  plt#导入可视化包matplotlib下的pyplot 模块
import  numpy as np
# da1=np.loadtxt('data.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,2,3),unpack=False)
# print(da1)#返回就是一个矩阵,因为之间不是用逗号隔开的,所以不要弄成列表了。
#2查看矩阵大小(100, 3)
# print(da1.shape)

#3unpack=True,将读取的三列独立放三个变量,而不是放在一起
da1,da2,da3=np.loadtxt('data.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,2,3),unpack=True)
print(da1)
print(da1.shape)#(100,)即da1只是一个一维的序列有100个元素

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矩阵数据运算

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矩阵数组的索引与切片

python中索引都是从0开始的。
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numpy中的常用统计函数

排序函数sort,中位数median
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两种调用方式排序函数的不同:
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四、散点图

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实例1:
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散点图用来分析变量之间的相关性

正相关,负相关,不相关

不相关

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正相关

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负相关

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股票分析实例

1
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2
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3在这里插入图片描述

散点图外观调整

以下几个最常用:
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五、折线图

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例1
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例2 股票数据
月天年日期格式,因为不同的文件中日期格式不同所以要写不同的格式化字符串。
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参数设置

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六、条形图

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left=0就是横坐标最左边是0
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层叠条形图,多个条形图叠加介绍:
1并列效果
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2层叠效果
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七、直方图

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直方图与条形图区别

直方图:通常显示连续型的数值型数据,如身高,可以分组在多个不同身高段,也是连续的。如图:
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条形图:通常展示不同类别的数据的,这个类别不可以自己定义,就是现成的,且类别是不连续的,是离散的几类。
1
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2双变量直方分布图,探索双变量的联合分布密度有用。
此时我们用颜色深浅表示频率大小,而不是用纵轴数值表示频率大小。

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八、饼状图

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九、箱形图

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外面的蓝点就是异常值
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whis=1.5是比例值,具体公式matplotlib官网有,根据需要调整得到合适图形。
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十、颜色和样式

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颜色

cyan青色 magenta紫色 8中Python内置默认颜色
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颜色代码百度即可得到
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点、线的样式

因为图像都是用点生成的,默认看都是线如下图,实际由点生成的,我们可以用不同形状表示点。
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默认分配不同颜色,方便我们区分图像
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4种线型

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样式字符串

将颜色、点型,线型依次排列弄成一个样式字符串可以表达这三种了。
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十一、面向对象 VS Matlab Style

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pylab用法

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pyplot画图用法

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面向对象方式画图

这里只是简单介绍了一下面向对象方式。
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十二、子图-subplot

在一张图中如何画多个子图
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面向对象方式画子图:

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在pyplot中也有简单方式可以画子图

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十三、多图-figure

直接生成多张图,与上面的在一张图中生成多张子图不一样。
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网格

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在pyplot绘图网格,可以在控制台中改变代码可以看到实时变化。

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面向对象方式绘制网格不可以在控制台中实时改变看到效果

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十四、图例_legend

在pyplot绘图例在这里插入图片描述

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图例位置参数:
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位置参数表:0代表自适应,找到最佳的位置
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图例分列参数:
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面向对象方式绘制图例

方法1
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方法2
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方法3
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十五、坐标轴范围调整

方式1
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方式二
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十六、坐标轴刻度

注:有时希望调的宽松有时又希望调的紧凑一些。
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注:有时x轴并不是单纯数字,而是日期,要说明日期格式调整
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以下问题:要能自动调整x轴日期间隔,否则密密麻麻在一起难看。
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问题解决:
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自适应调整日期显示,避免日期重叠,不好看。
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十七、添加坐标轴

注:有时需要在一张图中画出两个图像,不同的线对应刻度不一样,即要再单独添加坐标轴刻度了,即双坐标轴。

pyplot方式

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面向对象方式

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用pyplot方式画y轴共用,x轴刻度不同。双x轴刻度。
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