前言

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作者:爱数据学习社

 

首先,要知道我们用哪些库来画图?

matplotlib

python中最基本的作图库就是matplotlib ,是一个最基础的Python可视化库 ,一般都是从matplotlib上手Python数据可视化,然后开始做纵向与横向拓展 。

Seaborn

是一个基于matplotlib的高级可视化效果库,针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取 ,seaborn可以用短小的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图 。

其他库还包括

  • Bokeh(是一个用于做浏览器端交互可视化的库,实现分析师与数据的交互)
  • Mapbox(处理地理数据引擎更强的可视化工具库)等等

本篇文章主要使用matplotlib进行案例分析

确定问题,选择图形

业务可能很复杂 ,但是经过拆分,我们要找到我们想通过图形表达什么具体问题。分析思维的训练可以学习《麦肯锡方法》和《金字塔原理》中的方法。

这是网上的一张关于图表类型选择的总结 。

 

在python中,我们可以总结为以下四种基本视觉元素来展现图形:

  • 点:scatter plot 二维数据 ,适用于简单二维关系
  • 线:line plot 二维数据,适用于时间序列
  • 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计
  • 颜色:heatmap 适用于展示第三维度

数据间存在分布 ,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系 ,选择相应的图形进行展示。

转换数据 ,应用函数

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备的基础上的:加载 、清理、转换以及重塑 。我们可视化步骤也需要对数据进行整理,转换成我们需要的格式再套用可视化方法完成作图。

下面是一些常用的数据转换方法:

  • 合并:merge,concat ,combine_frist(类似于数据库中的全外连接)
  • 重塑:reshape;轴向旋转:pivot(类似excel数据透视表)
  • 去重:drop_duplicates
  • 映射:map
  • 填充替换:fillna,replace
  • 重命名轴索引:rename
  • 将分类变量转换‘哑变量矩阵’的get_dummies函数以及在df中对某列数据取限定值等等

函数则根据第一步中选择好的图形,去找python中对应的函数。

参数设置,一目了然

原始图形画完后 ,我们可以根据需求修改颜色(color),线型(linestyle),标记(maker)或者其他图表装饰项标题(Title) ,轴标签(xlabel,ylabel),轴刻度(set_xticks) ,还有图例(legend)等,让图形更加直观 。

第三步是在第二步的基础上,为了使图形更加清晰明了,做的修饰工作。具体参数都可以在制图函数中找到。

下面 ,我总结了实现可视化会用到的一些基础知识

可视化作图基础

Matplotlib

#导入包
import numpy as np 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

 

Figure和Subplot

matplotlib的图形都位于Figure(画布)中 ,Subplot创建图像空间 。不能通过figure绘图,必须用add_subplot创建一个或多个subplot。

figsize可以指定图像尺寸。

#创建画布
fig = plt.figure()
<Figure size 432x288 with 0 Axes>
#创建subplot,221表示这是2行2列表格中的第1个图像	。
ax1 = fig.add_subplot(221)
#但现在更习惯使用以下方法创建画布和图像	,2,2表示这是一个2*2的画布,可以放置4个图像
fig , axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
#plt.subplot的sharex和sharey参数可以指定所有的subplot使用相同的x,y轴刻度。

 

 

利用Figure的subplots_adjust方法可以调整间距。

subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None)

#创建画布
fig = plt.figure()
<Figure size 432x288 with 0 Axes>
#创建subplot	,221表示这是2行2列表格中的第1个图像。
ax1 = fig.add_subplot(221)
#但现在更习惯使用以下方法创建画布和图像,2,2表示这是一个2*2的画布,可以放置4个图像
fig , axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
#plt.subplot的sharex和sharey参数可以指定所有的subplot使用相同的x	,y轴刻度	。

 

 

颜色color,标记marker,和线型linestyle

matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标 ,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写:'g--',表示颜色是绿色green,线型是'--'虚线。也可以使用参数明确的指定。

线型图还可以加上一些标记(marker) ,来突出显示数据点的位置 。标记也可以放在格式字符串中 ,但标记类型和线型必须放在颜色后面。

plt.plot(np.random.randn(30),color='g',linestyle='--',marker='o')
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x8c919b0>]

 

 

刻度,标签和图例

plt的xlim、xticks和xtickslabels方法分别控制图表的范围和,刻度位置和刻度标签。调用方法时不带参数 ,则返回当前的参数值;调用时带参数,则设置参数值 。

plt.plot(np.random.randn(30),color='g',linestyle='--',marker='o')
plt.xlim()   #不带参数调用,显示当前参数;
#可将xlim替换为另外两个方法试试
(-1.4500000000000002, 30.45)

 

 

plt.plot(np.random.randn(30),color='g',linestyle='--',marker='o')
plt.xlim([0,15])    #横轴刻度变成0-15
(0, 15)

 

 

设置标题 ,轴标签,刻度以及刻度标签

fig = plt.figure();ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum())
ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])  #设置刻度值
labels = ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'])  #设置刻度标签
ax.set_title('My first Plot')  #设置标题
ax.set_xlabel('Stage')  #设置轴标签
Text(0.5,0,'Stage')

 

 

添加图例

图例legend是另一种用于标识图标元素的重要工具。可以在添加subplot的时候传入label参数。

fig = plt.figure(figsize=(12,5));ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one')  #传入label参数,定义label名称
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),'k--',label='two')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),'k.',label='three')
#图形创建完后	,只需要调用legend参数将label调出来即可	。
ax.legend(loc='best')  #要求不是很严格的话,建议使用loc=‘best’参数来让它自己选择最佳位置
<matplotlib.legend.Legend at 0xa8f5a20>

 

 

注解

 

除标准的图表对象之外,我们还可以自定义添加一些文字注解或者箭头。

注解可以通过text ,arrow和annotate等函数进行添加。text函数可以将文本绘制在指定的x,y坐标位置,还可以进行自定义格式

plt.plot(np.random.randn(1000).cumsum())
plt.text(600,10,'test ',family='monospace',fontsize=10) 
#中文注释在默认环境下并不能正常显示	,需要修改配置文件,使其支持中文字体	。具体步骤请自行搜索。

 

保存图表到文件

利用plt.savefig可以将当前图表保存到文件。例如,要将图表保存为png文件,可以执行

plt.savefig('figpath.png')

文件类型是根据拓展名而定的。其他参数还有:

  • fname含有文件路径的字符串 ,拓展名指定文件类型
  • dpi分辨率,默认100facecolor,edgcolor 图像的背景色,默认‘w’白色
  • format显示设置文件格式('png','pdf','svg','ps','jpg'等)
  • bbox_inches: 图表需要保留的部分 。如果设置为“tight” ,则将尝试剪除图像周围的空白部分
plt.savefig('./plot.jpg')   #保存图像为plot名称的jpg格式图像
<Figure size 432x288 with 0 Axes>
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