Python第12章 数据可视化
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一般而言，使用linespace()函数时，通常只写前两个参数start和stop
绘制简单图
12.2.3 在一张图上绘制多条折线
调用多个plot( )函数便可实现在一张图上绘制出多条折线 ➢ xlabel()函数表示设置横轴坐标； ➢ ylabel()函数表示设置纵轴坐标； ➢ legend()函数表示设置图例，图例的名称要以列表的格式传入。 我们将三条折线分别命名为’First’，‘Second’和‘Third’，图中 左上角部分就表示legend
第12章 数据可视化
目录
CONTENT
01
02
03
04
安装matplotlib模块
matplotlib是Python中最常 用的可视化工具之一，功
能非常强大
绘制简单图
plot语法结构、绘制函数图、 在一张图上绘制多条折线图、 subplot语法、绘制其他类型图
实现随机漫步
随机漫步算法描述。绘制随机 漫步图、模拟多次随机漫步、
设定折线的宽度
drawstyle
指定画图的格式，如drawstyle='steps-post'，即阶梯图线
ms 或者 markersize
设定大小
mec 或者 markeredgecolor
设定边框的颜色
mew 或者 markeredgewidth
设定边框粗细的值
mfc 或者 markerfacecolor
➢ 然后，我们将两个列表[1,2,3,4]和[4,3,2,1]传递给函数 plot()，这两个列表分别作为样本点的横轴坐标和纵轴坐标
➢ 最后，plot()会将这四个点[1,4]，[2,3]，[3,2]，[4,1]连接 成线。plt.show()表示打开matplotlib查看器，并显示绘 制的图形。
➢ 安装语句：（进入cmd命令下，输入如下命令）
python –m pip install matplotlib
matplotlib
安装 matplotlib
模块
➢ cmd下通过运行命令python –m pip list，从而检查matplotlib是否已经安装
➢ 在Jupyter notebook的环境下测试matplotlib 包是否正确安装时，只需要在Jupyter notebook中输入import matplotlib语句，如果没有报错，说明matplotlib已经正确安装。
➢ 图 表 的 整 个 绘 图 区 域 被 分 成 行 （ numRows ） 和 列 （numCols）；按照从左到右，从上到下的顺序对每个子 区域进行编号，左上的子区域的编号为1；plotNum 参数 指定创建的 Axes 对象所在的区域
（1,1） subplot（2,3,1）
（2,1） subplot（2,3,4）
绘制随机漫步散点图
Pygal实现数据可视化
安装Pygal、Pygal绘图简介、 模拟掷骰子、同时掷两个骰子、
同时掷两个面数不同的骰子
01
安装matplotlib模块
matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一， 功能非常强大
matplotlib
安装 matplotlib
模块
➢ matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一，功能非常强大，可以方便地绘制折线图、条形图、柱形图、 散点图、盒图等2D图形，还可以绘制基本的3D图形。maplotlib是Python数据可视化的基础库，在它的基础 上又衍生出了多个数据可视化的工具集。
02
绘制简单图
plot语法结构、绘制函数图、在一张图上绘制多 条折线图、subplot语法、绘制其他类型图
绘制简单图
绘制简单图
绘制折线的步骤可分为两步：描点，连线。人工进行折线绘制时就是遵循这个步骤进行的。如果直接 给出样本点横纵坐标，可以通过这两步直接进行绘图；但当给出的是折线方程时，需要先计算一下各个样 本点的坐标，再描点和绘图。其实利用程序进行绘图也是根据这个原理。那接下来，我们就学习一下如何 利用matplotlib进行绘图。
设定线的颜色。w：white白色，b：blue蓝色，g：green绿色，r：红色red，c：cya青色/蓝绿色， m：magenta品红/洋红色，y：yellow黄色，k：black黑色
marker 设定节点的样式。常用的有 ^：三角形，*：星型，v：下三角，o：圆形，D：菱形，-：虚线，.：点
alpha legend
12.2.5 绘制其他类别图形——散点图+折线图
在数据分析领域，经常将折线图与散点图结合用于展示数据拟合
➢ 图中有10个离散点，用蓝色实心点表示；另有一条曲线对这10 个点进行了拟合，用红色短横线表示，拟合函数为 plot.scatter(x,y1)用于生成散点图，plot.plot(x,y2)用于生成折线 图。
在绘制图形之前，首先要引入matplotlib包：import matplotlib.pyplot。现在，我们从最简单的折线图讲 起。
绘制简单图
绘制简单图
已知样本点的横轴坐标值为[1,2,3,4]，纵轴坐标值为[4,3,2,1]，如何绘制这条折线呢？
➢ 首先使用import matplotlib.pyplot as plt导入模块 pyplot，并指定别名为plt，以免反复输入pyplot；
➢ np.cos表示余弦函数cos，np.pi表示π，np.exp(-x)表 示e的(-x)次方。
➢ plot()中对于颜色和横线样式的描述很灵活，'--'表示 短横线，'r'表示线条颜色为红色，'r--'就表示线条样 式为红色短横线，写为'--r'亦可。
12.2.2 绘制函数图
绘制简单图
linspace函数表示在指定的间隔内返回均匀间隔的数字序列，其语法格式为：
语法格式：matplotlib.pyplot (x,y,format_string,**kwargs)
➢ x表示横轴坐标数据，或列表，或数组，可选； ➢ y表示纵轴坐标数据，或列表，或数组，y与x必须为相同长度； ➢ format_srting表示控制折线的格式字符串，可选； ➢ **kwargs表示第二组或更多（x,y,format_string）。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
12.2.4 subplot绘制子图
绘制简单图
第一张子图中的曲线方程为 y1 x2 sin( x), x [0,6]
第二张子图中的曲线方程为 y2 x2 6x 2, x [0,6]
➢ 通过使用matplotlib模块中的subplot()函数，我们就可以实 现在一个 Figure 对象中包含多个子图(Axes)，其调用形式 为subplot(numRows, numCols, plotNum)
✓ 引入语句：import numpy as np，即引入numpy包，并命名为np。调用numpy中函数时，格式需写为 ：np.函数名(参数)。
12.2.2 绘制函数图
绘制简单图
我们来绘制方程式为 y cos(2 x)ex, x [0,5] 的曲线图
➢ numpy中函数非常丰富，有三角函数、指数函数等， 甚至可以表示它们复合的复杂函数。
linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True, retstep = False, dtype = None)
➢ start：数字序列的起始值； ➢ stop：数字序列的结束值。当'endpoint = False'时，不包含该点； ➢ num：要生成的样本数。默认是50； ➢ endpoint：bool型，如果是True，'stop'是最后样本；否则不包含'stop'； ➢ retstep：bool型，表示显示步长，默认为Flase。
（1,2） subplot（2,3,2）
（2,2） subplot（2,3,5）
（1,3） subplot（2,3,3）
（2,3） subplot（2,3,6）
绘制简单图
12.2.5 绘制其他类别图形——散点图（scatter）
语法结构
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None,vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)
✓ NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，并提 供大量的数学函数库。Numpy包含四大核心功能：一个强大的N维数组对象 ndarray；广播功能函数； 整合 C/C++/Fortran 代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。在这里我们仅利用 numpy配合matplotlib进行绘图，并未涉及其最为核心的代数运算，因此如果同学们有兴趣深入研究 numpy的话，可以登录官网/进行学习。
设定图的透明度，取值范围是[0,1] 设置图例名称及位置
12.2.1 plot语法结构
绘制简单图
参数名
参数含义及用法
ls 或者 linestyle lw 或者 linewidth
设定折线的格式，[文字表述版为'solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted']，符号表述版[ '-', '--', '-.', ':']；
增加样式
绘制简单图
我们将折线颜色设置为红色，用短横线相连，并用圆圈标注 给出的各个样本点的坐标，设置横轴名称为x，纵轴名称为y ，图的标题（title）为Demo，折线名称（又称为图例）为 line，在画布中添加网格（grid）
12.2.1 plot语法结构
绘制简单图
利用matplotlib进行绘图的关键是pyplot。pyplot是命令样式函数的集合，使matplotlib像MATLAB一样工作。 每个pyplot函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域中绘制一些线条， 用标签装饰图形等。
12.2.1 plot语法结构
绘制简单图
参数名
label title
y x
color
参数含义及用法
设定坐标线的标签, 例：plt.plot(x1, y1, label='x的label')
设定标题。例：plt.title('title_name')
纵坐标，可直接输入数据，也可用方程表示
横坐标，默认为[0, 1, ... , N-1]，也可手动设定
➢ 只不过在实际应用中，拟合函数通常是由某种算法计算生成的， 为方便展示，本文在此处直接给出。此外，在legend()函数中， 我们用loc参数设置图例的位置，loc=‘best’表示最佳位置，即 程序会根据图中曲线的位置选择最佳的图例位置
设定填充的颜色
ax.set_xlable
设定ax（子图）x坐标的名称
ax.set_ylable
设定ax（子图）y坐标的名称
ax.set_xlim
限制x轴的坐标范围
ax.set_ylim
限制y轴的坐标范围
12.2.2 绘制函数图
绘制简单图
➢ 在实际绘图过程中，当给出的是方程式，而不是直接给出横纵坐标的数据时，这样就需要使用函数进行绘 图。这样的话，我们需要借助Numpy包。
➢ x,y：表示输入数据，对应了平面点的位置； ➢ s：控制点大小，默认是20； ➢ c：颜色指示值，可以设置c=x可以定义渐变色； ➢ marker：控制点的形状； ➢ cmap：调整渐变色或者颜色列表的种类； ➢ alpha：控制点的透明度； ➢ norm：控制亮度0-1，float数据。
绘制简单图
绘制简单图
12.2.3 在一张图上绘制多条折线
共享坐标轴折线图
➢ 我们绘制了两条曲线 y ex 和 y sin(2 x) ，主要利用了
twinx函数
➢ twinx()函数是subplot()函数的其中一个子函数，表示共享x 轴，其中“共享”的含义就是多条线共用同一刻度线，代 码中，fig,ax1=plt.subplots()表示将plt.subplots()函数的返 回值赋值给fig和ax1两个变量，通常，我们只用到ax1。 ax2=ax1.twinx表示ax1和ax2共用同一个x轴。接下来，再 利用ax1.plot()和ax2.plot()进行绘图即可
绘制简单图
12.2.3 在一张图上绘制多条折线
调用多个plot( )函数便可实现在一张图上绘制出多条折线 ➢ xlabel()函数表示设置横轴坐标； ➢ ylabel()函数表示设置纵轴坐标； ➢ legend()函数表示设置图例，图例的名称要以列表的格式传入。 我们将三条折线分别命名为’First’，‘Second’和‘Third’，图中 左上角部分就表示legend
第12章 数据可视化
目录
CONTENT
01
02
03
04
安装matplotlib模块
matplotlib是Python中最常 用的可视化工具之一，功
能非常强大
绘制简单图
plot语法结构、绘制函数图、 在一张图上绘制多条折线图、 subplot语法、绘制其他类型图
实现随机漫步
随机漫步算法描述。绘制随机 漫步图、模拟多次随机漫步、
设定折线的宽度
drawstyle
指定画图的格式，如drawstyle='steps-post'，即阶梯图线
ms 或者 markersize
设定大小
mec 或者 markeredgecolor
设定边框的颜色
mew 或者 markeredgewidth
设定边框粗细的值
mfc 或者 markerfacecolor
➢ 然后，我们将两个列表[1,2,3,4]和[4,3,2,1]传递给函数 plot()，这两个列表分别作为样本点的横轴坐标和纵轴坐标
➢ 最后，plot()会将这四个点[1,4]，[2,3]，[3,2]，[4,1]连接 成线。plt.show()表示打开matplotlib查看器，并显示绘 制的图形。
➢ 安装语句：（进入cmd命令下，输入如下命令）
python –m pip install matplotlib
matplotlib
安装 matplotlib
模块
➢ cmd下通过运行命令python –m pip list，从而检查matplotlib是否已经安装
➢ 在Jupyter notebook的环境下测试matplotlib 包是否正确安装时，只需要在Jupyter notebook中输入import matplotlib语句，如果没有报错，说明matplotlib已经正确安装。
➢ 图 表 的 整 个 绘 图 区 域 被 分 成 行 （ numRows ） 和 列 （numCols）；按照从左到右，从上到下的顺序对每个子 区域进行编号，左上的子区域的编号为1；plotNum 参数 指定创建的 Axes 对象所在的区域
（1,1） subplot（2,3,1）
（2,1） subplot（2,3,4）
绘制随机漫步散点图
Pygal实现数据可视化
安装Pygal、Pygal绘图简介、 模拟掷骰子、同时掷两个骰子、
同时掷两个面数不同的骰子
01
安装matplotlib模块
matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一， 功能非常强大
matplotlib
安装 matplotlib
模块
➢ matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一，功能非常强大，可以方便地绘制折线图、条形图、柱形图、 散点图、盒图等2D图形，还可以绘制基本的3D图形。maplotlib是Python数据可视化的基础库，在它的基础 上又衍生出了多个数据可视化的工具集。
02
绘制简单图
plot语法结构、绘制函数图、在一张图上绘制多 条折线图、subplot语法、绘制其他类型图
绘制简单图
绘制简单图
绘制折线的步骤可分为两步：描点，连线。人工进行折线绘制时就是遵循这个步骤进行的。如果直接 给出样本点横纵坐标，可以通过这两步直接进行绘图；但当给出的是折线方程时，需要先计算一下各个样 本点的坐标，再描点和绘图。其实利用程序进行绘图也是根据这个原理。那接下来，我们就学习一下如何 利用matplotlib进行绘图。
设定线的颜色。w：white白色，b：blue蓝色，g：green绿色，r：红色red，c：cya青色/蓝绿色， m：magenta品红/洋红色，y：yellow黄色，k：black黑色
marker 设定节点的样式。常用的有 ^：三角形，*：星型，v：下三角，o：圆形，D：菱形，-：虚线，.：点
alpha legend
12.2.5 绘制其他类别图形——散点图+折线图
在数据分析领域，经常将折线图与散点图结合用于展示数据拟合
➢ 图中有10个离散点，用蓝色实心点表示；另有一条曲线对这10 个点进行了拟合，用红色短横线表示，拟合函数为 plot.scatter(x,y1)用于生成散点图，plot.plot(x,y2)用于生成折线 图。
在绘制图形之前，首先要引入matplotlib包：import matplotlib.pyplot。现在，我们从最简单的折线图讲 起。
绘制简单图
绘制简单图
已知样本点的横轴坐标值为[1,2,3,4]，纵轴坐标值为[4,3,2,1]，如何绘制这条折线呢？
➢ 首先使用import matplotlib.pyplot as plt导入模块 pyplot，并指定别名为plt，以免反复输入pyplot；
➢ np.cos表示余弦函数cos，np.pi表示π，np.exp(-x)表 示e的(-x)次方。
➢ plot()中对于颜色和横线样式的描述很灵活，'--'表示 短横线，'r'表示线条颜色为红色，'r--'就表示线条样 式为红色短横线，写为'--r'亦可。
12.2.2 绘制函数图
绘制简单图
linspace函数表示在指定的间隔内返回均匀间隔的数字序列，其语法格式为：
语法格式：matplotlib.pyplot (x,y,format_string,**kwargs)
➢ x表示横轴坐标数据，或列表，或数组，可选； ➢ y表示纵轴坐标数据，或列表，或数组，y与x必须为相同长度； ➢ format_srting表示控制折线的格式字符串，可选； ➢ **kwargs表示第二组或更多（x,y,format_string）。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
12.2.4 subplot绘制子图
绘制简单图
第一张子图中的曲线方程为 y1 x2 sin( x), x [0,6]
第二张子图中的曲线方程为 y2 x2 6x 2, x [0,6]
➢ 通过使用matplotlib模块中的subplot()函数，我们就可以实 现在一个 Figure 对象中包含多个子图(Axes)，其调用形式 为subplot(numRows, numCols, plotNum)
✓ 引入语句：import numpy as np，即引入numpy包，并命名为np。调用numpy中函数时，格式需写为 ：np.函数名(参数)。
12.2.2 绘制函数图
绘制简单图
我们来绘制方程式为 y cos(2 x)ex, x [0,5] 的曲线图
➢ numpy中函数非常丰富，有三角函数、指数函数等， 甚至可以表示它们复合的复杂函数。
linspace(start, stop, num = 50, endpoint = True, retstep = False, dtype = None)
➢ start：数字序列的起始值； ➢ stop：数字序列的结束值。当'endpoint = False'时，不包含该点； ➢ num：要生成的样本数。默认是50； ➢ endpoint：bool型，如果是True，'stop'是最后样本；否则不包含'stop'； ➢ retstep：bool型，表示显示步长，默认为Flase。
（1,2） subplot（2,3,2）
（2,2） subplot（2,3,5）
（1,3） subplot（2,3,3）
（2,3） subplot（2,3,6）
绘制简单图
12.2.5 绘制其他类别图形——散点图（scatter）
语法结构
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None,vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)
✓ NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，并提 供大量的数学函数库。Numpy包含四大核心功能：一个强大的N维数组对象 ndarray；广播功能函数； 整合 C/C++/Fortran 代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。在这里我们仅利用 numpy配合matplotlib进行绘图，并未涉及其最为核心的代数运算，因此如果同学们有兴趣深入研究 numpy的话，可以登录官网/进行学习。
设定图的透明度，取值范围是[0,1] 设置图例名称及位置
12.2.1 plot语法结构
绘制简单图
参数名
参数含义及用法
ls 或者 linestyle lw 或者 linewidth
设定折线的格式，[文字表述版为'solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted']，符号表述版[ '-', '--', '-.', ':']；
增加样式
绘制简单图
我们将折线颜色设置为红色，用短横线相连，并用圆圈标注 给出的各个样本点的坐标，设置横轴名称为x，纵轴名称为y ，图的标题（title）为Demo，折线名称（又称为图例）为 line，在画布中添加网格（grid）
12.2.1 plot语法结构
绘制简单图
利用matplotlib进行绘图的关键是pyplot。pyplot是命令样式函数的集合，使matplotlib像MATLAB一样工作。 每个pyplot函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域中绘制一些线条， 用标签装饰图形等。
12.2.1 plot语法结构
绘制简单图
参数名
label title
y x
color
参数含义及用法
设定坐标线的标签, 例：plt.plot(x1, y1, label='x的label')
设定标题。例：plt.title('title_name')
纵坐标，可直接输入数据，也可用方程表示
横坐标，默认为[0, 1, ... , N-1]，也可手动设定
➢ 只不过在实际应用中，拟合函数通常是由某种算法计算生成的， 为方便展示，本文在此处直接给出。此外，在legend()函数中， 我们用loc参数设置图例的位置，loc=‘best’表示最佳位置，即 程序会根据图中曲线的位置选择最佳的图例位置
设定填充的颜色
ax.set_xlable
设定ax（子图）x坐标的名称
ax.set_ylable
设定ax（子图）y坐标的名称
ax.set_xlim
限制x轴的坐标范围
ax.set_ylim
限制y轴的坐标范围
12.2.2 绘制函数图
绘制简单图
➢ 在实际绘图过程中，当给出的是方程式，而不是直接给出横纵坐标的数据时，这样就需要使用函数进行绘 图。这样的话，我们需要借助Numpy包。
➢ x,y：表示输入数据，对应了平面点的位置； ➢ s：控制点大小，默认是20； ➢ c：颜色指示值，可以设置c=x可以定义渐变色； ➢ marker：控制点的形状； ➢ cmap：调整渐变色或者颜色列表的种类； ➢ alpha：控制点的透明度； ➢ norm：控制亮度0-1，float数据。
绘制简单图
绘制简单图
12.2.3 在一张图上绘制多条折线
共享坐标轴折线图
➢ 我们绘制了两条曲线 y ex 和 y sin(2 x) ，主要利用了
twinx函数
➢ twinx()函数是subplot()函数的其中一个子函数，表示共享x 轴，其中“共享”的含义就是多条线共用同一刻度线，代 码中，fig,ax1=plt.subplots()表示将plt.subplots()函数的返 回值赋值给fig和ax1两个变量，通常，我们只用到ax1。 ax2=ax1.twinx表示ax1和ax2共用同一个x轴。接下来，再 利用ax1.plot()和ax2.plot()进行绘图即可