《數(shù)據(jù)可視化技術(shù)》課件-第10章 Matplotlib高級功能

第10章Matplotlib高級功能學(xué)習(xí)目標(biāo)時(shí)間序列數(shù)據(jù)自定義功能和動(dòng)畫圖像處理22025/2/1910.1.1時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)有序：時(shí)間是有序的。兩個(gè)事件發(fā)生的時(shí)間有向后次序。時(shí)間的順序和事件發(fā)生的因果關(guān)系有緊密聯(lián)系。連續(xù)性：時(shí)間是連續(xù)的。兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)內(nèi)總存在另一個(gè)時(shí)間點(diǎn)。周期性：許多自然界的過程具有循環(huán)規(guī)律，如季節(jié)的循環(huán)。為了表示這樣的現(xiàn)象，可以采用循環(huán)的時(shí)間域。獨(dú)立于空間：時(shí)間空間緊密關(guān)聯(lián)。然而現(xiàn)實(shí)中大多數(shù)科學(xué)過程問題將它們相對獨(dú)立處理。結(jié)構(gòu)性：空間經(jīng)常用一種尺度衡量，均勻地分布。而時(shí)間的尺度分為年、月、日、小時(shí)、分鐘、秒等。32025/2/1910.1.2時(shí)間序列處理模塊Python的time模塊1、datetime對象，這個(gè)是最常用的日期時(shí)間對象，既可以表示日期又表示時(shí)間。2、time對象，與datetime類似，但只用于表示時(shí)間，不表示日期。3、date對象，與datetime類似，但只表示日期，不表示時(shí)間。4、timestamp（時(shí)間戳）對象，時(shí)間戳是表示當(dāng)前時(shí)間距離元年時(shí)間（epoch是1970年1月1日00:00:00UTC）的偏移量。42025/2/1910.1.2時(shí)間序列處理模塊Python的datetime模塊1、datetime.date，表示日期，有year、month和day。2、datetime.time，表示時(shí)間，有hour、minute、second和microsecond。3、datetime.datetime，表示日期時(shí)間。4、datetime.timedelta，表示兩個(gè)date、time和datetime實(shí)例之間的時(shí)間間隔，最小單位可達(dá)微秒。5、datetime.tzinfo，時(shí)區(qū)相關(guān)對象的抽象基類，由time和datetime類使用。52025/2/1910.1.2時(shí)間序列處理模塊Matplotlib.datetime模塊，常用于日期、時(shí)間的繪制62025/2/1910.1.3時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化方法1、datetime.datetime(year,month,day)產(chǎn)生日期2、datetime.timedelta(days=15)產(chǎn)生日期間隔3、matplotlib.dates.drange()產(chǎn)生可以顯示在坐標(biāo)軸上的日期序列4、plot_date()繪制時(shí)間序列數(shù)據(jù)72025/2/1910.1.3時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化方法1、通過csv文件讀取時(shí)間序列數(shù)據(jù)2、datetime.strptime()函數(shù)將字符串轉(zhuǎn)變?yōu)槿掌?、fill_between填充兩個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的區(qū)間82025/2/1910.1.3時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化方法datetime.datetime(year,month,day)產(chǎn)生日期datetime.timedelta(days=15)產(chǎn)生日期間隔matplotlib.dates.drange()產(chǎn)生可以顯示在坐標(biāo)軸上的日期序列plot_date()繪制時(shí)間序列數(shù)據(jù)92025/2/1910.2自定義功能和動(dòng)畫102025/2/19自定義繪圖步驟1、繪制點(diǎn)、線、形成路徑2、將路徑轉(zhuǎn)化為補(bǔ)丁，并將補(bǔ)丁添加到圖表中10.2自定義功能和動(dòng)畫112025/2/19自定義動(dòng)畫的步驟：1、定義init()函數(shù)和animate()函數(shù)2、將init()函數(shù)和animate()函數(shù)作為FuncAnimation()函數(shù)的參數(shù)繪制動(dòng)畫10.2坐標(biāo)系變換122025/2/19Matplotlib除了支持正常的直角坐標(biāo)系外，也支持Aitoff投影、Hammer投影、Lambert投影、Mollweide投影、polar投影（下圖）和Rectilinear投影等坐標(biāo)系10.3圖像處理132025/2/19

PIL包的Image對象可以將圖像轉(zhuǎn)化為np.array

圖像產(chǎn)生的array包含紅色、綠色和藍(lán)色分量10.3圖像處理142025/2/19數(shù)字圖像作為二維矩陣進(jìn)行處理，其行索引和列索引是二維矩陣顯示的位置，二維矩陣的數(shù)值是行列交匯點(diǎn)的像素值，Matplotlib不僅可以顯示數(shù)字圖像，同時(shí)也支持在圖像上添加各類形狀標(biāo)記，然后將形狀標(biāo)記和圖像一起顯示。10.3圖像處理152025/2/19圖像灰度變換可以改善圖像的質(zhì)量，使圖像能夠顯示更多的細(xì)節(jié)，提高圖像的對比度（對比度拉伸），有選擇的突出圖像感興趣的特征或者抑制圖像中不需要的特征，有效的改變圖像的直方圖分布，使像素的分布更為均勻。10.3圖像處理162025/2/19直方圖是多種空間域處理技術(shù)的基礎(chǔ)，直方圖可用于圖像增強(qiáng)、圖像壓縮與圖像分割。10.3圖像處理172025/2/19直方圖均衡化是將原圖像通過某種變換，得到一幅灰度直方圖為均勻分布的新圖像的方法。直方圖均衡化方法的基本思想是對在圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度級進(jìn)行展寬，而對像素個(gè)數(shù)少的灰度級進(jìn)行縮減?？偨Y(jié)Matplotlib的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的