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Python 绘图,我只用 Matplotlib

“u003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRbiRsmjFrZY4rp” img_width=”640″ img_height=”100″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRRSUAvB46Z8XA2″ img_width=”1024″ img_height=”769″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRT4Gwk56bt5iOJ” img_width=”340″ img_height=”57″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E散点图显示两组数据的值,如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定,并由一组不连接的点完成,用于观察两种变量的相关性。例如,身高—体重、温度—维度。u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhicuUIJ7Xz4q” img_width=”801″ img_height=”308″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E使用Matplotlib的scatter函数绘制散点图,其中x和y是相同长度的数组序列。scatter函数的一般用法为:u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhicukH7vs9gX” img_width=”721″ img_height=”77″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E主要参数说明如下:u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003Eu003Cpu003Ex,y:数组。 u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fliu003Eu003Cliu003Eu003Cpu003Es:散点图中点的大小,可选。 u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fliu003Eu003Cliu003Eu003Cpu003Ec:散点图中点的颜色,可选。 u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fliu003Eu003Cliu003Eu003Cpu003Emarker:散点图的形状,可选。 u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fliu003Eu003Cliu003Eu003Cpu003Ealpha:表示透明度,在 0~1 取值,可选。 u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fliu003Eu003Cliu003Eu003Cpu003Elinewidths:表示线条粗细,可选。u003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003E示例:绘制身高—体重的散点图u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp9.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhicutFKVjhU2″ img_width=”720″ img_height=”377″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E运行脚本输出如图1-2所示的图形。u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhicv2F2eojJ2″ img_width=”451″ img_height=”331″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E图1-2 基本的散点图u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E散点图主要演示两个变量的相关性:正相关、负相关、不相关。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E示例:显示y=2x+1的图形u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EMatplotlib中最基础的模块是Pyplot, 下面从最简单的线图开始讲解。例如,有一组数据,还有一个拟合模型,通过编写代码来实现数据与模型结果的可视化。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E假设一个线性函数具有形式y=ax+b, 自变量是x,因变量是y,y轴截距为b,斜率为a。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E下面用简单的数据来描述线性方程y=2x+1,代码如下:u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhicvB2UY2uDM” img_width=”861″ img_height=”477″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E运行脚本输出如图2-2所示的图形。u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhiczyH8Q5ss2″ img_width=”559″ img_height=”407″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E图2-2 基本直线图u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E在图2-2中,使用线性方程y=2x+1画出的是直线图。如果想画出曲线图,则只需更改线性方程为u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRcKOozL9fITCuT” img_width=”48″ img_height=”29″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E,完整代码如下:u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhid0CJELEAIL” img_width=”861″ img_height=”550″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E运行脚本输出如图2-3所示的图形。u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhid0L6Lyx83K” img_width=”578″ img_height=”432″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E图2-3 曲线图u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhid0V3uJ6JRE” img_width=”719″ img_height=”308″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRT7S2kzFTfre26″ img_width=”340″ img_height=”57″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E直方图由一系列高度不等的纵向条形组成,表示数据分布的情况。例如,某年级学生的身高分布情况,如图4-1所示。u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhid0dDWod7K” img_width=”415″ img_height=”199″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E图4-1 直方图u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E直方图与柱状图的区别有以下几点:u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E1. 柱状图是用条形的长度表示各类别频数的多少,其宽度(表示类别)是固定的,主要是展示不同类别的数据。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E2. 直方图是用面积表示各组频数的多少,矩形的高度表示每一组的频数 ( 或频率 ),宽度则表示各组的组距,因此其高度与宽度均有意义。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E3. 由于分组数据具有连续性,因此直方图的各矩形通常是连续排列,而柱状图则是分开排列。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E4. 柱状图主要用于展示分类型数据,而直方图主要用于展示数据型数据。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E使用Matplotlib的hist函数绘制直方图,hist函数的一般用法为:u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhid53F7FMLzs” img_width=”863″ img_height=”123″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E主要参数说明如下:u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E• bins:直方图中箱子 (bin) 的总个数。个数越多,条形带越紧密。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E• color:箱子的颜色。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E• normed:对数据进行正则化。决定直方图y轴的取值是某个箱子中的元素的个数 (normed=False), 还是某个箱子中的元素的个数占总体的百分比 (normed=True)。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E在介绍直方图之前,先来了解什么是正太分布。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E正态分布也称常态分布,是连续随机变量概率分布的一种,自然界、人类社会、心理和教育中的大量现象均按正态形式分布。例如,能力的高低、学生成绩的好坏等都属于正态分布。正态分布曲线呈钟形,两头低,中间高,左右对称。因其曲线呈钟形,所以人们又经常称之为钟形曲线,如图4-2所示。u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp9.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhid5F6iEdXzk” img_width=”525″ img_height=”356″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E图4-2 正态分布的钟形曲线u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E正态分布有两个参数,即均值和标准差。均值是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为:取与均值越近的值的概率越大,而取离均值越远的值的概率越小。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E标准差描述正态分布资料数据分布的离散程度,标准差越大,数据分布越分散;标准差越小,数据分布越集中。标准差也是正态分布的形状参数,标准差越大,曲线越扁平;反之,标准差越小,曲线越瘦高。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E绘制直方图,需要使用NumPy的np.random.randn(N)函数,这个函数的作用就是从标准正态分布中返回N个样本值。 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E示例:直方图本例文件名为u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E“PythonFullStackChapter07mpl_hist01”u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E显示直方图。其完整代码如下:u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhid5N5Xesbym” img_width=”860″ img_height=”416″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E运行脚本输出如图4-3所示的图形。u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRZhid5VBuwtceI” img_width=”543″ img_height=”390″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E图4-3 直方图 u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E如果你对 matplotlib 感兴趣u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E推荐订阅专栏《案例上手 Python 数据可视化》u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FR698NanEiSPcL0″ img_width=”160″ img_height=”160″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003Eu003Cpu003E扫码试读了解课程u003Cu002Fpu003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002FRcKOprAAeZ8sox” img_width=”720″ img_height=”1166″ alt=”Python 绘图,我只用 Matplotlib” inline=”0″u003E”

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