180天做180个网站,遵义怎么做平台软件,小程序制作平台排名,百度seo软件python绘图#xff1a;matplotlib和pandas的应用在进行数据分析时#xff0c;绘图是必不可少的模式探索方式。用Python进行数据分析时#xff0c;matplotlib和pandas是最常用到的两个库。1、matplotlib库的应用准备工作如下#xff1a;打开ipython#xff0c;输入命令分别…python绘图matplotlib和pandas的应用在进行数据分析时绘图是必不可少的模式探索方式。用Python进行数据分析时matplotlib和pandas是最常用到的两个库。1、matplotlib库的应用准备工作如下打开ipython输入命令分别导入numpy和matplotlib.pylab库。[python] view plain copyimport numpy as npimport matplotlib.pylab as plt1)创建fig绘图第一步是创建绘图窗口fig。[python] view plain copyfig1 plt.figure()2)创建subplot在窗口上添加AxesSubplot类型的子绘图区域一个窗口可以添加多个子绘图区。[python] view plain copyax1 fig1.add_subplot(2,2,1)ax4 fig1.add_subplot(2,2,4)3)subplot中绘图调用子绘图区的方法可以绘制点线图、频数图、散点图等常用图形。注意在同一个subplot中多次调用plot()所得到的图形是相互覆盖的。[python] view plain copyax1.plot(np.random.randn(50).cumsum(),k--)ax4.hist(np.random.randn(30))4)各类参数设置主要关注以下几种方法set_xlims设置坐标轴的上下限、set_ticks设置坐标刻度、set_ticklabel设置坐标标注。[python] view plain copyax1.set_xlim(-10,60)ax1.set_xticks([0,20,40,60])ax1.set_xticklabels([a,b,c,d])5)清除和保存图形用subplot的clear()方法可以清除现有的图形用figure的savefig()保存图形到指定路径。[python] view plain copyax1.clear()#windows下的路径fig1.savefig(‘.\\test.jpg’)2、pandas库的应用相比于利用matplotlib库绘图采用pandas绘图要便捷得多。参照前一部分同样需要导入pandas、numpy库。[python] view plain copyimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport numpy as np1)plot方法及参数对于Series和DataFrame类型的数据可以直接调用两种类型对应的plot方法绘图时自动采用索引值绘制横坐标采用每一列数据绘制纵坐标。这里分别以两类数据为例。[python] view plain copyse1 Series(np.random.randn(30).cumsum())df DataFrame({a:np.random.randn(30),b:np.random.randn(30)})参数设置很方便在plot()方法参数列表中添加相应参数值即可。常用的有类型kind可设置为line(线图)、bar(垂直柱状图)、barh(水平柱状图)、kde(核密度估计图)另外还有color颜色设置、linestyle线型设置、alpha设置透明度、grid设置网格等。[python] view plain copyse1.plot(kind bar, color g, alpha 0.5, gridTrue)df.plot(kind bar, alpha0.5)2)频数图、散点图频数图采用hist绘制即可单幅的散点图还得依靠matplotlib库但pandas提供多幅散点图矩阵的快速绘图方法。[python] view plain copyse1.plot(kind bar, color g)#对角线上图形设置为核密度图pd.scatter_matrix(df, diagonalkde)3)清除和保存图形有时候我们希望清除掉当前图形或者干脆关闭绘图窗口。可以采用figure的clear()方法清除图形采用matplotlib.pylab的close()方法则能够直接关闭图形窗口。[python] view plain copydf.plot()#清除绘图_.get_figure().clear()#关闭窗口plt.close()3、python绘图的未来Python同时具备强大的数据分析功能和Web开发功能未来绘图的趋势将是更加紧密的联系数据分析和Web发布功能所有绘制的图形应当能够方便的在网页上发布。数据分析人员和网页开发人员的工作耦合将会更加紧密。完 谢谢观看
