Python数据分析——Matplotlib数据可视化基础（一）
Python数据分析——Matplotlib数据可视化基础（一）
思维导图：
图像的数组表示
图像的RGB色彩模式
- RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色，其中R红色，取值范围，0-255
G绿色，取值范围，0-255
B蓝色，取值范围，0-255。RGB形成的颜色包括了人类示例所能感知的所有颜色。
PIL库
- PIL（Python Image Library）：是一个具有强大图像处理能力的第三方库
- 引入图像类：
from PIL import Image
- Image是PIL库中代表一个图像的类（对象）
图像的数组表示
- 图像是一个由像素组成的二维矩阵，每个元素是一个RGB值
例：
from PIL import Image
import numpy as np
im = np.array(Image.open("C:/Users/sssss/.spyder-py3/123.jpg"))
print(im.shape,im.dtype)
图像的变换
- 读入图像后，获得像素RGB值，修改后保存为新的文件
例：
from PIL import Image
import numpy as np
a = np.array(Image.open("C:/Users/sssss/.spyder-py3/123.jpg"))
print(a.shape,a.dtype)
b = [255,255,255] -a
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save("C:/Users/sssss/.spyder-py3/1234.jpg")
将彩色照片变成灰度图片：
from PIL import Image
import numpy as np
a = np.array(Image.open("C:/Users/sssss/.spyder-py3/123.jpg").convert('L'))
b = 255 - a
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save("C:/Users/sssss/.spyder-py3/1234.jpg")
Matplotlib库的介绍
- Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构负责，受Matlab启发
- Matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式。
import matplotlib.pyplot as plt
- plt：引入模块的别名
添加画布内容
存与展示图形
例1：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("grade")
plt.savefig('test',dpi=600) #PNG文件
plt.show()
- plt.savefig()：将输出图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量
例2：
plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
plt.ylabel("grade")
plt.axis([-1,10,0,6])
plt.show()
- plt.plot(x,y)：当有两个以上参数时，按照x轴和y轴顺序绘制数据点
pyplot的plot()函数
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
- x：x轴数据，列表或数组，可选
- y：y轴数据，列表或数组
- format_string：控制曲线的格式字符串，可选由颜色字符、风格字符和标记字符组成
- **kwargs：第二组或更多（x,y,format_string）
- color：控制颜色，color=‘black’
- linestyle：线条风格，linestyle=‘dashed’
- marker：标记风格，marker=‘0’
- markerfacecolor：标记颜色，markerfacecolor=‘blue’
注：当绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略
例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(10)
plt.plot(a,a*1.5,'go-',a,a*2.5,'rx',a,a*3.5,'*',a,a*4.5,'b-,')
plt.show()
pyplot的中文显示
- 第一种：pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现
例1：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' #黑体
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("纵轴(值)")
plt.savefig('test',dpi=600)
plt.show()
- rcParams属性：
例2：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='STSong'
matplotlib.rcParams['font.size']=20
a = np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴：时间')
plt.ylabel('纵轴：振幅')
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()
- 第二种方法：在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties（建议使用）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.ylabel('纵轴：振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()
pyplot子绘图区域
plt.subplot2grid(GrindSpec,CurSpec,colspan=1,rowspan=1)
例：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
gs = gridspec.GridSpec(3,3)
ax1 = plt.subplot(gs[0,:])
ax2 = plt.subplot(gs[1,:-1])
ax3 = plt.subplot(gs[1:,-1])
ax4 = plt.subplot(gs[2,0])
ax5 = plt.subplot(gs[2,1])
