python编程从入门到实践——数据可视化之生成数据

项目2：数据可视化之生成数据

注：文章是用于日常温习做的笔记，不足处欢迎指正。。。

摘要

这个章节主要讲怎样去生成某些常用的数据，用到python的包有数学绘图库（matplotlib），可以绘制简单的折线图、散点图等，实践——随机漫步的散点图（折线也可）
Pygal包可以用来生成适合在数字设备显示的图表，实践——掷骰子的直方图结果分析（Pygal的直方图得用.svg保存，发现用谷歌浏览器能看到交互，有些浏览器不支持）
什么都不说上代码吧。。。（脚本里有不少自己加的注释，方便回顾）

目录

掷2个骰子这块，书里是分开同面不同面掷骰子两个简单脚本，这里我合在一个代码并自定义方法实现，个人觉得能简化更容易记住
dice_visual.py

//
"""
掷2枚各自指定面数的骰子
并显示结果

"""
import pygal
from DatePlot.die import Die


def show_image(die_1, die_2, frequencies):
    """将结果以直方图形式展示"""
    # 创建直方图实例
    hist = pygal.Bar()

    # 添加描述
    str1 = 'D' + str(die_1.num_sides) + ' + D' + str(die_2.num_sides)
    str2 = 'dice_visual' + str(die_1.num_sides) + str(die_2.num_sides) + '.svg'

    hist.title = "Result of rolling two dice 100 times."
    hist.x_title = "Result"
    hist.y_title = "Frequency of result"
    hist.x_labels = get_xlabels(die_1, die_2)
    hist.add(str1, frequencies)

    hist.render_to_file(str2)


def get_xlabels(die_1, die_2):
    """获取x轴的标签列表"""
    # 取两枚骰子最大面之和为最大值
    result_max = die_1.num_sides + die_2.num_sides
    return list(range(2, result_max+1))


def get_results(die_1, die_2, nums):
    """掷骰子多次后将结果存在列表中"""
    results = []
    for num in range(nums):
        result = die_1.roll() + die_2.roll()
        results.append(result)
    return results


def get_frequencies(die_1, die_2, results):
    """分析骰子结果"""
    frequencies = []
    x_label = get_xlabels(die_1, die_2)
    for value in x_label:
        frequencies.append(results.count(value))
    return frequencies


def __main__():
    """主函数 """
    # 创建2枚不同面数骰子实例 并掷骰子100次后将结果存在列表中
    die1 = Die()
    die2 = Die(8)
    results_d66 = get_results(die1, die1, 100)
    results_d68 = get_results(die1, die2, 100)

    # 分析结果
    frequencies_d66 = get_frequencies(die1, die1, results_d66)
    frequencies_d68 = get_frequencies(die1, die2, results_d68)

    # 结果可视化
    show_image(die1, die1, frequencies_d66)
    show_image(die1, die2, frequencies_d68)


__main__()

die.py

//
from random import randint


class Die():
    """表示一个骰子的类"""
    def __init__(self, num_sides=6):
        """初始化筛子的属性，默认骰子6面"""
        self.num_sides = num_sides

    def roll(self):
        """返回一个1到骰子面数之间的随机数"""
        return randint(1, self.num_sides)

die.visual.py

//
from DatePlot.die import Die
import pygal

# 创一个骰子实例
die = Die()

# 抛掷几次骰子将结果存在列表中，看是否合理
results = []
for num in range(100):
    results.append(die.roll())

# 分析结果计数每个面出现的次数是否合理
frequencies = []
for value in range(1, die.num_sides+1):
    frequencies.append(results.count(value))
print(frequencies)
print(sum(frequencies))

# 对比结果可视化，绘制成直方图，图表渲染生成的文件必须以.svg结尾
hist = pygal.Bar()

hist.title = "Results of rolling one D6 100 times"
hist.x_labels = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']
hist.x_title = "Result"
hist.y_title = "Frequency of Result"

hist.add('D6', frequencies)
hist.render_to_file('die_visual.svg')

mpl_squares.py

//
import matplotlib.pyplot as plt

input_values = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)

# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Values", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of value", fontsize=14)

# 设置刻度的标尺大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()

random_walk.py

//
from random import choice


class RandomWalk():
    """一个生成随机漫步数据的类
    parameter：
        num_points：步数
    """
    def __init__(self, num_points=5000):
        """初始化随机漫步的属性"""
        self.num_points = num_points

        # 所有随机漫步都始于(0, 0)
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

    def fill_walk(self):
        """计算所有随机漫步包含的点"""

        # 不断漫步直到到达指定的长度
        while len(self.y_values) < self.num_points:
            # 决定前进方向和前进的距离
            x_step = self.get_step()
            y_step = self.get_step()

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

            x_value = self.x_values[-1] + x_step
            y_value = self.y_values[-1] + y_step

            self.x_values.append(x_value)
            self.y_values.append(y_value)

    @classmethod
    def get_step(cls, direct_range=None, distance_range=None):
        """决定前进方向和前进的距离"""
        direction = choice([-1, 1])
        distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
        if direct_range:
            direction = choice(direct_range)
        if distance_range:
            distance = choice(distance_range)
        return direction * distance

rw_visual.py

//
import matplotlib.pyplot as plt
from DatePlot.random_walk import RandomWalk

# 只要程序处于活动状态，就不断模拟随机漫步
while True:
    # 创建一个随机漫步实例， 并将点绘制出来
    rw = RandomWalk(50000)
    rw.fill_walk()

    # 设置绘图窗口的尺寸，dpi屏幕分辨率 默认80
    plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
    # 按照先后顺序由浅入深
    num_points = list(range(rw.num_points))
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=num_points,
                cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=1)
    # plt.plot(rw.x_values, rw.y_values, c='red', linewidth=1)

    # 突出始末点
    plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=60)
    plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red',
                edgecolors='none', s=60)

    # 隐藏坐标轴
    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
    plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

    plt.show()

    # 互动 是否继续散步
    keeping_walk = input("Make another walk? (y/n):")
    if keeping_walk == 'n':
        break

scatter_squares.py

//
import matplotlib.pyplot as plt
# 简单数值
# x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
# y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
# 求平方
x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
# 求立方
# x_values = list(range(1, 5000))
# y_values = [x**3 for x in x_values]

# edgecolors默认点为蓝色边缘为黑色,cmap 颜色映射，对于c 参照散点值越大颜色越深
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Reds,
            edgecolors='none', s=10)

plt.title("Scatter Square", fontsize=24)
plt.xlabel("Values", fontsize=14)
plt.ylabel("Square Value", fontsize=14)
# 这里axis和which均为默认值
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
# plt.axis([0, 5100, 0, 127000000000])
# 保存所生成的图片bbox_inches默认值保留表周围多余空白这里去掉
plt.savefig('scatter_square.png', bbox_inches='tight')
# 展示图片
plt.show()

效果图：

1、直方图

1.掷单个骰子，die_visual.svg

2.掷相同骰子，die_visual66.svg

3.掷不相同骰子，die_visual68.svg

2、散点图

1.求平方 , scatter_square.png

2.随机散步

3、折线图

求平方

组件方法介绍：
matplotlib地址
pygal地址