Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 課件 第9、10章 matplotlib；pandas

第9章

Matplotlib

《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》MatplotlibMatplotlib發(fā)布于2007年，在其函數(shù)設(shè)計(jì)時(shí)參考MATLAB相關(guān)函數(shù)，故命名以“Mat”開頭，“Plot”表示繪圖，“Lib”為集合。Matplotlib可以繪制線圖、直方圖、餅圖、散點(diǎn)圖以及誤差線圖等各種圖形，主要用于將NumPy統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果可視化。Matplotlib官方網(wǎng)址為：/Matplotlib繪圖步驟Matplotlib畫圖流程大致分為如下步驟：步驟1：figure函數(shù)創(chuàng)建畫布，決定是否創(chuàng)建子圖。步驟2：使用plot函數(shù)繪制圖形。步驟3：設(shè)置繪圖對象的各種屬性。importmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)ax.set(xlim=[0.5,4.5],ylim=[-2,8],title='AnExample Axes‘,ylabel='Y-Axis',xlabel='X-Axis')plt.show()

繪圖函數(shù)Matplotlib中繪圖函數(shù)為plot，使用語法如下：plt.plot(x,y,color,marker,linestyle,**kwargs)參數(shù)接收值說明默認(rèn)值x，yarray表示

x軸與

y軸對應(yīng)的數(shù)據(jù)；無colorstring表示折線的顏色；Nonemarkerstring表示折線上數(shù)據(jù)點(diǎn)處的類型；Nonelinestylestring表示折線的類型；-linewidth數(shù)值線條粗細(xì)：linewidth=1.=5.=0.31alpha

0~1之間的小數(shù)表示點(diǎn)的透明度；Nonelabelstring數(shù)據(jù)圖例內(nèi)容：label=‘實(shí)際數(shù)據(jù)’None子圖Matplotlib提供如下三種方式繪制子圖：（1）通過plt的subplot；（2）通過figure的add_subplot；（3）通過plt的subplots。子圖subplot(233)表示在當(dāng)前畫布的右上角創(chuàng)建一個(gè)兩行三列的繪圖區(qū)域，選擇在第3個(gè)位置繪制子圖二維圖函數(shù)名稱描述函數(shù)名稱描述Bar繪制條形圖Polar繪制極坐標(biāo)圖Barh繪制水平條形圖Scatter繪制x與y的散點(diǎn)圖Boxplot繪制箱型圖Stackplot繪制堆疊圖Hist繪制直方圖Stem繪制二維離散數(shù)據(jù)(“火柴圖”）his2d繪制2D直方圖Step繪制階梯圖Pie繪制餅狀圖Quiver繪制一個(gè)二維按箭頭線性圖使用plot函數(shù)實(shí)現(xiàn)畫線。plot函數(shù)的第一個(gè)數(shù)組是橫軸的值，第二個(gè)數(shù)組是縱軸的值,最后一個(gè)參數(shù)表示線的顏色。importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot([1,2,3],[3,6,9],'-r')plt.plot([1,2,3],[2,4,9],':g')plt.show()

散點(diǎn)圖

scatter函數(shù)用來繪制散點(diǎn)圖。scatter函數(shù)也需要兩組配對的數(shù)據(jù)指定x和y軸的坐標(biāo)。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

N=20

plt.scatter(np.random.rand(N)*100,np.random.rand(N)*100,c='r',s=100,alpha=0.5)plt.scatter(np.random.rand(N)*100,np.random.rand(N)*100,c='g',s=200,alpha=0.5)plt.scatter(np.random.rand(N)*100,np.random.rand(N)*100,c='b',s=300,alpha=0.5)

plt.show()餅狀圖pie函數(shù)用來繪制餅狀圖,用來表達(dá)集合中各個(gè)部分的百分比。importnumpyasnplabels=['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun']data=np.random.rand(7)*100plt.pie(data,labels=labels,autopct='%1.1f%%')plt.axis('equal')plt.legend()plt.show()條形圖bar函數(shù)用來繪制條形圖,用來描述一組數(shù)據(jù)的對比情況，例如：一周七天，每天的城市車流量。直方圖直方圖用hist函數(shù)用來繪制,看起來與條形圖有些類似。但它們的含義是不一樣，直方圖描述了某個(gè)范圍內(nèi)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻度。箱線圖importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(2)df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,4),columns=['A','B','C','D'])#生成0~1的5*4維度數(shù)據(jù)并存入4列DataFrame中

df.boxplot()plt.show()#顯示圖像三維圖三維圖創(chuàng)建主要有如下兩種方式：（1）利用關(guān)鍵字projection='3d’來實(shí)現(xiàn)（2）通過從mpl_toolkits.mplot3d導(dǎo)入對象Axes3D來實(shí)現(xiàn)三維曲線圖frommpl_toolkitsimportmplot3dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

ax=plt.axes(projection='3d')

#三維線的數(shù)據(jù)zline=np.linspace(0,15,1000)xline=np.sin(zline)yline=np.cos(zline)ax.plot3D(xline,yline,zline,'gray')三維散點(diǎn)圖importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

ax=plt.axes(projection='3d')

zdata=15*np.random.random(100)xdata=np.sin(zdata)+0.1*np.random.randn(100)ydata=np.cos(zdata)+0.1*np.random.randn(100)ax.scatter3D(xdata,ydata,zdata,c=zdata,cmap='Reds')三維等高線圖frommpl_toolkitsimportmplot3dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

deff(x,y):returnnp.sin(np.sqrt(x**2+y**2))x=np.linspace(-6,6,30)y=np.linspace(-6,6,30)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=f(X,Y)

fig=plt.figure()ax=plt.axes(projection='3d')ax.contour3D(X,Y,Z,50,cmap='binary')ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')ax.set_zlabel('z')#俯仰角設(shè)為60度，把方位角調(diào)整為35度ax.view_init(60,35)動(dòng)態(tài)圖matplotlib畫圖有阻塞和交互兩種顯示模式：（1）阻塞模式：采用plt.show顯示圖片，且圖片關(guān)閉之前代碼將阻塞在該行（2）交互模式：采用plt.plot顯示圖片，且不阻塞代碼的繼續(xù)運(yùn)行。Matplotlib中默認(rèn)是使用阻塞模式。

matplotlib的animation模塊實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)圖較為繁瑣。而交互式繪圖和暫停功能較為簡單，通過“畫圖-->清理-->畫圖”的循環(huán)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)效果。相關(guān)函數(shù)如下所示：plt.ion()：打開交互模式plt.ioff()：關(guān)閉交互模式plt.clf()：清除當(dāng)前的Figure對象plt.cla()：清除當(dāng)前的Axes對象plt.pause()：暫停功能概率分布泊松分布正態(tài)分布均勻分布二項(xiàng)分布泊松分布importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltlist=np.random.poisson(9,10000)plt.hist(list,bins=8,color='b',alpha=0.4,edgecolor='r')plt.show()正態(tài)分布importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltlist=np.random.normal(0,1,10000)plt.hist(list,bins=8,color='r',alpha=0.5,edgecolor='r')plt.show()均勻分布importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

list=np.random.uniform(0,10,10000)plt.hist(list,bins=7,color='g',alpha=0.4,edgecolor='b')plt.show()二項(xiàng)分布importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltlist=np.random.binomial(n=10,p=0.5,size=10000)plt.hist(list,bins=8,color='g',alpha=0.4,edgecolor='b')plt.show()三維圖三維圖創(chuàng)建主要有如下兩種方式利用關(guān)鍵字projection='3d’來實(shí)現(xiàn)通過從mpl_toolkits.mplot3d導(dǎo)入對象Axes3D來實(shí)現(xiàn)三維曲線圖frommpl_toolkitsimportmplot3dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

ax=plt.axes(projection='3d')

#三維線的數(shù)據(jù)zline=np.linspace(0,15,1000)xline=np.sin(zline)yline=np.cos(zline)ax.plot3D(xline,yline,zline,'gray')三維散點(diǎn)圖importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

ax=plt.axes(projection='3d')

zdata=15*np.random.random(100)xdata=np.sin(zdata)+0.1*np.random.randn(100)ydata=np.cos(zdata)+0.1*np.random.randn(100)ax.scatter3D(xdata,ydata,zdata,c=zdata,cmap='Reds')三維等高線圖importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

ax=plt.axes(projection='3d')

zdata=15*np.random.random(100)xdata=np.sin(zdata)+0.1*np.random.randn(100)ydata=np.cos(zdata)+0.1*np.random.randn(100)ax.scatter3D(xdata,ydata,zdata,c=zdata,cmap='Reds')第10章Pandas

《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》pandaspandas是基于NumPy的數(shù)據(jù)分析工具，官方網(wǎng)址是。pandas提供了快速，靈活和富有表現(xiàn)力的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，目的是使“關(guān)系”或“標(biāo)記”數(shù)據(jù)的工作既簡單又直觀。Pandas用于數(shù)據(jù)清洗，對噪音等數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而便于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析。pandaspandas常用6個(gè)類Series：基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，一維標(biāo)簽數(shù)組，能夠保存任何數(shù)據(jù)類型DataFrame：基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，一般為二維數(shù)組，是一組有序的列Index：索引對象，負(fù)責(zé)管理軸標(biāo)簽和其他元數(shù)據(jù)（比如軸名稱）groupby：分組對象，通過傳入需要分組的參數(shù)實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)分組Timestamp：時(shí)間戳對象，表示時(shí)間軸上的一個(gè)時(shí)刻Timedelta：時(shí)間差對象，用來計(jì)算兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)的差值Pandas2個(gè)重要類創(chuàng)建Series

創(chuàng)建Series對象的函數(shù)是Series，它的主要參數(shù)是data和index，其基本語法格式如下。pandas.Series(data=None,

index=None,

name=None)

參數(shù)說明如下：data：接收array或dict。表示接收的數(shù)據(jù)。默認(rèn)為None。index：接收array或list。表示索引，必須與數(shù)據(jù)長度相同name：接收string或list。表示Series對象的名稱。默認(rèn)為None。通過ndarray創(chuàng)建Seriesimportpandasaspdimportnumpyasnpprint('通過ndarray創(chuàng)建的Series為：\n',pd.Series(np.arange(5),index=['a','b','c','d','e'],name='ndarray'))通過dict創(chuàng)建Seriesdict的鍵作為Series的索引，dict的值作為Series的值，無須傳入index參數(shù)。通過dict創(chuàng)建Series對象，代碼如下所示：importpandasaspddict={'a':0,'b':1,'c':5,'d':3,'e':4}print('通過dict創(chuàng)建的Series為：\n',pd.Series(dict))通過list創(chuàng)建Seriesimportpandasaspdlist1=[0,1,5,3,4]print('通過list創(chuàng)建的Series為：\n',pd.Series(list1,index=['a','b','c','d','e'],name='list'))Series屬性Series擁有8個(gè)常用屬性，如下所示。values：以ndarray的格式返回Series對象的所有元素index：返回Series對象的索引dtype：返回Series對象的數(shù)據(jù)類型shape：返回Series對象的形狀nbytes：返回Series對象的字節(jié)數(shù)ndim：返回Series對象的維度size：返回Series對象的個(gè)數(shù)T：返回Series對象的轉(zhuǎn)置訪問Series的屬性importpandasaspdseries1=pd.Series([1,5,3,4])print("series1:\n{}\n".format(series1))print("series1.values:{}\n".format(series1.values))#數(shù)據(jù)print("series1.index:{}\n".format(series1.index))#索引print("series1.shape:{}\n".format(series1.shape))#形狀print("series1.ndim:{}\n".format(series1.ndim))#維度訪問Series數(shù)據(jù)通過索引位置訪問Series的數(shù)據(jù)與ndarray相同，importpandasaspdseries5=pd.Series([1,5,3,4,5,6,7],index=["C","D","E","F","G","A","B"])#通過索引位置訪問Series數(shù)據(jù)子集print("series5位于第1位置的數(shù)據(jù)為:",series5[0])#通過索引名稱（標(biāo)簽）也可以訪問Series數(shù)據(jù)print("Eis{}\n".format(series5["E"]))更新Seriesimportpandasaspdseries1=pd.Series(list1,index=['a','b','c','d','e'],name='list')print("series1:\n{}\n".format(series1))#更新元素series1['a']=3print('更新后的Series1為：\n',series1)追加Series和插入單個(gè)值importpandasaspdseries1=pd.Series(list1,index=['a','b','c','d','e'],name='list')print("series1:\n{}\n".format(series1))series1=pd.Series([4,5],index=['f','g'])#追加Seriesprint('在series插入series1后為：\n',series.append(series1))刪除Series元素importpandasaspdseries=pd.Series(list1,index=['a','b','c','d','e'],name='list')print("series:\n{}\n".format(series))#刪除數(shù)據(jù)series.drop('e',inplace=True)print('刪除索引e對應(yīng)數(shù)據(jù)后的series為：\n',series)。DataFrameDataFrame是pandas基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似數(shù)據(jù)庫中的表。DataFrame既有行索引，也有列索引，可以看作是Series組成的dict，每個(gè)Series是DataFrame的一列

創(chuàng)建DataFrameDataFrame函數(shù)用于創(chuàng)建DataFrame對象，其基本語法格式如下pandas.DataFrame(data=None,

index=None,

columns=None,

dtype=None,

copy=False)參數(shù)說明如下所示：data：接收ndarray、dict、list或DataFrame。表示輸入數(shù)據(jù)。默認(rèn)為None。index：接收Index，ndarray。表示索引。默認(rèn)為None。columns：接收Index，ndarray。表示列標(biāo)簽（列名）。默認(rèn)為None。通過dict創(chuàng)建DataFrameimportpandasaspddict1={'col1':[0,1,5,3,4],'col5':[5,6,7,8,9]}print('通過dict創(chuàng)建的DataFrame為：\n',pd.DataFrame(dict1,index=['a','b','c','d','e']))通過list創(chuàng)建DataFrameimportpandasaspdlist5=[[0,5],[1,6],[5,7],[3,8],[4,9]]print('通過list創(chuàng)建的DataFrame為：\n',pd.DataFrame(list5,index=['a','b','c','d','e'],columns=['col1','col5']))通過Series創(chuàng)建DataFrameimportpandasaspdnoteSeries

=

pd.Series(["C",

"D",

"E",

"F",

"G",

"A",

"B"],

index=[1,

5,

3,

4,

5,

6,

7])weekdaySeries

=

pd.Series(["Mon",

"Tue",

"Wed",

"Thu","Fri",

"Sat",

"Sun"],

index=[1,

5,

3,

4,

5,

6,

7])df4

=

pd.DataFrame([noteSeries,

weekdaySeries])print("df4:\n{}\n".format(df4))DataFrame屬性values：以ndarray的格式返回DataFrame對象的所有元素index：返回DataFrame對象的Indexcolumns：返回DataFrame對象的列標(biāo)簽dtypes：返回DataFrame對象的數(shù)據(jù)類型axes：返回DataFrame對象的軸標(biāo)簽ndim：返回DataFrame對象的軸尺寸數(shù)size：返回DataFrame對象的個(gè)數(shù)shape：返回DataFrame對象的形狀更新DataFrameimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'col1':[0,1,5,3,4],'col5':[5,6,7,8,9]},index=['a','b','c','d','e'])print('DataFrame為：\n',df)#更新列df['col1']=[10,11,15,13,14]print('更新列后的DataFrame為：\n',df)插入和刪除DataFrameimportpandasaspddf3=pd.DataFrame({"note":["C","D","E","F","G","A","B"],"weekday":["Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat","Sun"]})print("df3:\n{}\n".format(df3))df3["No."]=pd.Series([1,5,3,4,5,6,7])#采用賦值的方法插入列print("df3:\n{}\n".format(df3))deldf3["weekday"]#刪除列的方法有多種，如del、pop、dropprint("df3:\n{}\n".format(df3))Index

（1）

隱式創(chuàng)建

創(chuàng)建Series或DataFrame等對象時(shí)，索引會(huì)轉(zhuǎn)換為Index對象

（2）顯式創(chuàng)建

Index對象可以通過pandas.Index()函數(shù)創(chuàng)建

。

plotMatplotlib繪制一張圖表需要各個(gè)基礎(chǔ)組件對象，工作量較大。而pandas中使用行標(biāo)簽和列標(biāo)簽以及分組信息，較為簡便的完成圖表的制作。散點(diǎn)圖

importnumpyasnpimportpandasaspdwdf=pd.DataFrame(np.arange(20),columns=['W'])wdf['Y']=wdf['W']*1.5+2wdf.iloc[3,1]=128wdf.iloc[18,1]=150wdf.plot(kind='scatter',x='W',y='Y')

條形圖importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdf2=pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d'])df2.plot.bar()plt.show()

直方圖與密度圖importpandasas