【Pandas基础教程】Matplotlib数据可视化

ゝ一世哀愁。 2022-12-31 14:26 11阅读 0赞

### 目录 ###

*  1. 项目简介
 *  2. 应用实例
 *   *  2.1 折线图
     *  2.2 直方图
     *  2.3 饼图

# 1. 项目简介 #

[Matplotlib][]是一个用于生成高质量图表（通常是二维）的交互式可视化类库，支持在Python环境下进行Matlab风格的绘图，同时支持将图表导出为常用的图形格式（PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等）。该项目由John Hunter于2002年发起，经过与IPython社区的合作简化了在IPython/Jupyter中的交互式体验。

作为数据可视化工具，Matplotlib略显底层，提供的图表较为基本，视觉美观度欠佳，因而催生了Seaborn、HoloViews等高级组件。

*  **安装**：`conda install matplotlib`；
 *  **导入**：`import matplotlib.pyplot as plt`；
 *  **增强交互性（仅限于IPython/Jupyter）**：`%matplotlib inline`。

# 2. 应用实例 #

## 2.1 折线图 ##

import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 准备数据
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y1 = np.sin(x)
    y2 = np.cos(x)
    y3 = np.tanh(x)
    
    # 图表绘制
    plt.figure(figsize=(12,4))
    plt.plot(x, y1, 'r-o', label='$sin(x)$', linewidth=0.3)
    plt.plot(x, y2, 'b-*', label='$cos(x)$', linewidth=0.3)
    plt.plot(x, y3, 'g-^', label='$tanh(x)$', linewidth=0.3)
    
    # 添加元素
    plt.xlabel('t/s')
    plt.ylabel('V')
    plt.title('Trigonometric Graph')
    plt.legend()
    
    # 图表输出
    plt.savefig('Trigonometric Graph.jpg')
    plt.show()

## 2.2 直方图 ##

import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 准备数据
    df_train = pd.read_csv('./datas/titanic/titanic_train.csv')
    values = df_train['Fare'].sort_values(ascending=False)
    bins = np.arange(0, 800, 40)
    
    # 图表绘制
    plt.hist(values, bins=bins)
    
    # 添加元素
    plt.xlabel('Fare')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.title('Fare Payed Histrogram')
    
    # 图表输出
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('Fare Payed Histrogram.jpg')
    plt.show()

## 2.3 饼图 ##

import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 准备数据
    df_train = pd.read_csv('./datas/titanic/titanic_train.csv')
    labels = df_train['Pclass'].unique()
    props = list();
    for val in labels:
        props.append((df_train['Pclass'] == val).sum())
    
    # 图表绘制
    plt.pie(
        props,       # 数值 
        labels = labels,  # 标签
        shadow = False,  # 有无阴影
        colors = ['blue', 'red', 'green'],  # 标签颜色
        explode = (0.1, 0, 0),              # 离心距离
        startangle = 90,                    # 起始角度
        autopct = '%1.1f%%'                 # 保留一位小数百分比
    )
    
    # 添加元素
    plt.title('Pclass Proportion')
    plt.axis('equal')
    
    
    # 图表输出
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('Titanic Pclass Proportion.jpg')
    plt.show()

[Matplotlib]: https://matplotlib.org/contents.html