利用 Python 进行数据分析学习笔记(三)

前面两篇文章分别讲了 Python 数据分析的模块安装和数据结构,本篇主要讲如何利用 Python 进行简单的绘图。绘图的主要模块是 Matplotlib

前面两篇文章分别讲了 Python 数据分析的模块安装和数据结构,本篇主要讲如何利用 Python 进行简单的绘图。绘图的主要模块是 Matplotlib,其优势如下:

  • 画图质量高
  • 方便快捷地绘制模块
  • 绘图API —— pyplot 模块
  • 集成库 —— pylab 模块(包含 NumPy 和 pyplot 中的常用函数)

一、基本绘图

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 5

men_means = (20, 35, 30, 35, 27)

index = np.arange(N)

plt.plot(index, men_means) #index 为 X 轴,men_means 为 Y 轴

plt.savefig('plot.png') #保存图片

plt.show() #展示图片

绘图结果:

利用 Python 进行数据分析学习笔记(三)

二、修改图片属性

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 5

men_means = (20, 35, 30, 35, 27)

index = np.arange(N)

#通过 color、linestyle、marker 等设置颜色、线条、点等属性

line = plt.plot(index, men_means, color='#AE81FF', linestyle='dashed',

marker='o', label='men_means')

#设置图例

plt.legend(loc='upper center', title='legend title')

plt.title('this is title')

plt.savefig('plot.png')

plt.show()

绘图结果:

利用 Python 进行数据分析学习笔记(三)

三、多图共存

在 excel 作图时,不同类型的图共存时会略微有些麻烦,并且最多两种不同类型的图同时存在,但是用 Python 作这种组合图时会方便很多,直接叠加即可。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 5

men_means = (20, 35, 30, 35, 27)

women_means = (20, 10, 40, 30, 15)

index = np.arange(N)

x = np.arange(0, 5, 0.1)

y = np.sin(x * np.pi)

plt.plot(index, men_means) #折线图

plt.bar(index, women_means, color='red') #柱状图

plt.plot(x, y) # 三角函数

plt.savefig('plot.png')

plt.show()

绘图结果:

利用 Python 进行数据分析学习笔记(三)

四、子图

上面的例子中,我们也可以通过一张图中的三个部分分别来展示三种图,这个时候我们需要用到 subplot

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 5

men_means = (20, 35, 30, 35, 27)

women_means = (20, 10, 40, 30, 15)

index = np.arange(N)

x = np.arange(0, 5, 0.1)

y = np.sin(x * np.pi)

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1) # (3, 1)代表将一张图分成三个部分

ax1.plot(index, men_means)

ax2.bar(index, women_means)

ax3.plot(x, y)

plt.savefig('plot.png')

plt.show()

绘图结果:

利用 Python 进行数据分析学习笔记(三)

除了这两种需求, excel 还有在一张图中添加不同刻度的功能,这里依然可以很方便地实现。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 5

men_means = (20, 35, 30, 35, 27)

women_means = (20, 10, 40, 30, 15)

index = np.arange(N)

x = np.arange(0, 5, 0.1)

y = np.sin(x * np.pi)

fig, ax1 = plt.subplots()

ax2 = ax1.twinx() #共用 X 轴,但 Y 轴是独立的

ax1.plot(index, men_means)

ax1.bar(index, women_means, color='red')

ax2.plot(x, y, color='green')

plt.savefig('plot.png')

plt.show()

绘图结果如下:

利用 Python 进行数据分析学习笔记(三)

五、动画

对 Matplotlib,不仅可以绘图,还可以制作动画效果,尝试一个官方的例子:

import numpy as np

import matplotlib

matplotlib.use("Agg")

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.animation as manimation

FFMpegWriter = manimation.writers['ffmpeg']

metadata = dict(title='Movie Test', artist='Matplotlib',

comment='Movie support!')

writer = FFMpegWriter(fps=15, metadata=metadata)

fig = plt.figure()

l, = plt.plot([], [], 'k-o')

plt.xlim(-5, 5)

plt.ylim(-5, 5)

x0, y0 = 0, 0

with writer.saving(fig, "writer_test.mp4", 100):

for i in range(100):

x0 += 0.1 * np.random.randn()

y0 += 0.1 * np.random.randn()

l.set_data(x0, y0)

writer.grab_frame()

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到底啦