Python学习笔记（六）：数据可视化
1、使用matplotlib绘制图形
1、1 绘制折线图
import matplotlib.pyplot as plt
b=[1,2,3,4,5,6,7]
a=[1,4,9,16,25,36,49]
plt.plot(b,a,linewidth=5)
plt.title('square nums',fontsize=24)
plt.xlabel('value',fontsize=14)
plt.ylabel('square of value',fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.show()
使用matplotlib中的模块pyplot绘制。
b为输入，a为输出，函数plot（）、title（）、xlabel（）、ylabel（）、tick_params（）、show（）分别为绘制图形，设置标题，设置x轴标题，设置y轴标题，设置刻度标记的大小，显示图形
1、2 使用scatter（）绘制散点图
import matplotlib.pyplot as plt
b=[1,2,3,4,5,6,7]
a=[1,4,9,16,25,36,49]
plt.scatter(b,a,s=100)
plt.title('square nums',fontsize=24)
plt.xlabel('value',fontsize=14)
plt.ylabel('square of value',fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
plt.show()scatter（）中实参s设置点的大小
使用列表解析生成数据，绘制散点图
import matplotlib.pyplot as plt
b=list(range(1,1001))
a=[x**2 for x in b]
plt.scatter(b,a,c=a,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=10)
plt.title('square nums',fontsize=24)
plt.xlabel('value',fontsize=14)
plt.ylabel('square of value',fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)
plt.axis([0,110,0,1000])
plt.savefig('square.png',bbox_inches='tight')
plt.show()1）函数axis（）设置图表的刻度范围2）scatter（）实参c=a，camp=plt.cm.Blues使用颜色映射
3）函数savefig（）保存图表，第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表，第二个实参指定将图表多余的空白区域剪裁掉
2、随机漫步
类
from random import choice
class RandomWalk(object):
def __init__(self,num_points=5000):
self.num_points=num_points
self.x_value=[0]
self.y_value=[0]
def fill_walk(self):
while len(self.x_value)1）函数choice（[0,1,2,3,4]）可随机选择列表中的数字
import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk
while True:
keep_running=raw_input('continue walk?(y/n)')
if keep_running=='n':
break
else:
rw=RandomWalk(500)
rw.fill_walk()
#set the figure window size
plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
point_numbers=list(range(rw.num_points))
plt.scatter(rw.x_value,rw.y_value,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Reds,edgecolor='none',s=2)
#show start point and ending point
plt.scatter(0,0,c='green',s=10)
plt.scatter(rw.x_value[-1],rw.y_value[-1],c='blue',s=10)
#not show the axis
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()1）函数figure（）重新设置绘图窗口的尺寸，通过figsize=（）元组设置窗口的宽度和高度，dpi=128，设置窗口的分辨率
2）plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)3、使用pygal来模拟摇骰子
创建类
from random import randint
class Die():
def __init__(self,num_sides=6):
self.num_sides=num_sides
def roll(self):
return randint(1,self.num_sides)1）函数randint（1,6）返回一个从1到6的随机数
模拟摇骰子
from die import Die
die=Die()
results=[]
for roll_num in range(100):
results.append(die.roll())
print(results)统计各个点数出现的 次数
from die import Die
die=Die()
results=[]
for roll_num in range(1000):
results.append(die.roll())
print(results)
point_nums=[]
for value in range(1,die.num_sides+1):
point_nums.append(results.count(value))
print('\n')
print(point_nums)1）方法count（value）来计算值value在列表results中出现的次数
绘制各点数出现的频率直方图
from die import Die
import pygal
die=Die()
results=[]
for roll_num in range(1000):
results.append(die.roll())
print(results)
point_nums=[]
for value in range(1,die.num_sides+1):
point_nums.append(results.count(value))
print('\n')
print(point_nums)
hist=pygal.Bar()
hist.title='show times'
hist.x_labels=['1','2','3','4','5','6']
hist.x_title='results'
hist.y_title='frequency of result'
hist.add('die',point_nums)
hist.render_to_file('die_visual.svg')1）使用模块pygal中的Bar（）类创建直方图对象hist
2）使用方法add（）将一系列值添加到图表中（向他传递要给添加的值指定的标签，还有一个列表，其中包含将出现在图中的值）
3）使用方法render_to_file（‘die_visual.svg’）将这个图表渲染为一个SVG文件，使用浏览器打开即可。