python数据可视化

1. 使用scatter()绘制一系列点

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.scatter(x_values, y_values, s=100)

plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)

plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

plt.show()

 

 

1. 自动计算数据

 

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]

plt.scatter(x_values, y_values, s=40)

plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])

plt.show()

 

 

 

 

1. 删除数据点的轮廓

plt.scatter(x_values, y_values, edgecolors='none', s=40)

 

1. 自定义颜色

 

plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolors='none', s=40)

 

 

 

 

还可以使用RGB颜色模式自定义颜色。 例如，下面的代码创建一个由淡蓝色组成的散点图：

plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), edgecolors='none', s=40)

 

 

1. 使用颜色映射

颜色映射(colormap)时一些列颜色，用于突出数据的规律。

plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,

            edgecolors='none', s=40)

 

 

1. 自动保存图片

plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')

第一个实参表示文件名，第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉。

 

1. 随机漫步

plot.py

from random import choice

class RandomWalk():

    def __init__(self, num_points=5000):
        self.num_points = num_points
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

    def fill_walk(self):

        while len(self.x_values) < self.num_points:
            x_direction = choice([1, -1])
            x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            x_step = x_direction*x_distance

            y_direction = choice([1, -1])
            y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            y_step = y_direction * y_distance

            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue

            next_x = self.x_values[-1]+x_step
            next_y = self.y_values[-1]+y_step

            self.x_values.append(next_x)
            self.y_values.append(next_y)

rw_visual.py

import matplotlib.pyplot as plt

from plot import RandomWalk

#创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来

rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
plt.show()

 

1. 模拟多次随机漫步

import matplotlib.pyplot as plt

from plot import RandomWalk

#创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来
while True:
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
    plt.show()

    keep_running = input("Make another walk? (y/n)")
    if keep_running == 'n':
        break

 

1. 设置随机漫步图的样式

 

1. 1. 给点着色

 

    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,

                cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15)

1. 1. 重新绘制起点和终点

 

着色：指出它们的先后顺序

还可以让起点和终点变得更大，并显示为不同的颜色。

    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,

                cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15)

    plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolor='none', s=100)

    plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red',

                edgecolor='none', s=100)

 

 

1. 1. 隐藏坐标轴

    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)

plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)