Python数据可视化工具matplotlib的学习笔记（二）
（2020.03.24）
- 使用颜色映射（http://matplotlib.org/）
颜色映射时一系列颜色，它们从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律。
模块pyplot内置了一组颜色映射。要使用这些颜色映射，你需要告诉pyplot该如何设置数据集中每个点的颜色。
x_values = list(range(1,1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,
edgecolor='none',s=40)
步骤：将参数c（表示颜色的参数）设置成一个y值列表，并使用参数cmap（“cmap=plt.cm.Blues”）告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色，并将y值较大的点显示为深蓝色。
- 自动保存图表
可将对plt.show()的调用替换为对plt.savefig()的
调用。
plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches='tight')
第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表，并且会存储到编写的python文件所在的目录中；
第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉。如果要保留图表周围多余的空白区域，可省略这个实参。
随机漫步
随机漫步每次行走都完全是随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策决定的。
-
创建RandomWalk()类 （随机地选择前进方向）
这个类需要三个属性，其中一个是存储随机漫步次数的变量，其他两个是列表，分别存储随机漫步经过的每个点的x和y坐标。
RandomWalk类只包含两个方法：__ init __ ()和fill_walk()，后者计算随机漫步经过的所有点。 -
方法__ init __() ：
from random import choice
class RandonWalk():
#一个生成随机漫步数据的类
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]
将随机漫步包含的默认点数设置为5000；
然后创建两个用于存储x和y值的列表，并让每次漫步都从点（0，0）出发。
- 选择方向
使用fill_walk()来生成漫步包含的点，并决定每次漫步的方向。
这个方法告诉Python如何模拟四种漫步决定：向右走还是向左走？沿指定的方向走多远？向上
走还是向下走？沿选定的方向走多远？
def fill_walk(self):
#计算随机漫步包含的所有点
#不断漫步，直到列表达到指定的长度
while len(self.x_values) < self.num_points:
#决定前进方向以及沿这个方向前进的距离
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
#拒绝原地踏步
if x_step == 0 and y_step == 0:
continue
#计算下一个点的x和y值
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)
首先建立一个循环，这个循环不断运行，直到漫步包含所需数量的点。
（1）、使用choice([1, -1]) 给-（x_direction）选择一个值，结果要么是表示向右走的1，要么是表示向左走的-1。
（2）、choice([0, 1, 2, 3, 4])随机地选择一个0~4之间的整数，告诉Python 沿指定的方向走多远（x_distance）。（通过包含0，不仅能够沿x轴移动，还能够沿y轴移动。）
（3）、将移动方向乘以移动距离，以确定沿x和y轴移动的距离。如果x_step为正，将向右移动，为负将向左移动，而为零将垂直移动；如果y_step为正，就意味着向上移动，为负意味着向下移动，而为零意味着水平移动。
（4）、如果x_step和y_step都为零，则意味着原地踏步，使用if语句拒绝这种情况，接着执行下一次循环。
（5）、为获取漫步中下一个点的x值，将x_step与x_values中的最后一个值相加，对于y值也做相同的处理。获得下一个点的x值和y值后，我们将它们分别附加到列表x_values和y_values的末尾。
- 绘制随机漫步图
import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk 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）、导入模块pyplot和RandomWalk类，然后创建一个RandomWalk实例，将其存储在rw中，再调用fill_walk()。
（2）、将随机漫步包含的x和y值传递给scatter（），并选择合适地点尺寸（s=15）。
- 模拟多次随机漫步
方法：将这些代码放在一个while循环中
import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk
#只要程序处于活动状态，就不断的模拟随机漫步
while True:
#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()
keep_running = input("Make another walk?(y/n): ")
if keep_running == 'n':
break
- 给点着色
point_numbers = list(range(rw.num_points))
plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,
cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=15)
plt.show()
（1）、使用range（）生成一个数字列表，其中包含的数字个数与漫步包含的点数相同。然后将这个列表存储在point_numbers中，以便后面使用它来设置每个漫步点的颜色。即：将参数c设置为point_numbers。
（2）、指定使用颜色映射Blues。（“cmap=plt.cm.Blues”）
（3）、传递实参edgecolor=none以删除每个点周围的轮廓。（edgecolor=‘none’）
- 重新绘制起点和终点
#突出起点和终点
plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors='none',s=100)
plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolors='none',
s=100)
- 隐藏坐标轴
#隐藏坐标轴
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
使用函数plt.axes()将每条坐标轴的可见性都设置为False。
- 调整尺寸以适合屏幕
#设置绘图窗口的尺寸
plt.figure(dpi=1080,figsize=(10,6))
（1）、函数figure（）用于指定图表的宽度、高度、分辨率和背景色。需要给形参figsize指定一个元组，向其指出绘图窗口的尺寸，单位为英尺。
（2）、Python假定屏幕分辨率为80像素/英尺，若需要调整，可使用形参dpi向figure()传递分辨率数值。