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以下文章一级AI入门学习 ,作者小伍哥

刚接触Python的新手、小白 ,可以复制下面的链接去免费观看Python的基础入门教学视频

https://v.douyu.com/author/y6AZ4jn9jwKW

 

 

一,可视化概述

在Python中,常见的数据可视化库有3个:

matplotlib:最常用的库 ,可以算作可视化的必备技能库,比较复杂,api多 ,学起来不太容易 。

seaborn:是重构于matplotlib基础上,可以满足可视化需求,更特殊的需求还是需要学习matplotlib。

pyecharts:上面的两个库都是静态的可视化库 ,而pyecharts有很好的网络兼容性,可以做到可视化的动态效果。并且种类也比较丰富 。这类这个图,就非常厉害:画图神器pyecharts-旭日图

Pandas:而今天要讲的是Pandas的可视化 ,Pandas主要作为数据分析的库 ,虽然没有上述三个库那个强大,但是胜在方便,在数据分析的过程中 ,只要一行代码就能实现。也非常漂亮。

二,直接看案例

熊猫中,有11个比较常见的图形可视化 ,还有几个比较进阶的,我们一个一个看看怎么画的

import pandas as pd
import numpy  as np
df= pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['A','B','C','D'])

 

01,柱状图-初步

df.plot.bar()

 

 

stack = True ,画堆叠柱状图

df.plot.bar(stacked=True)

 

 

02,柱状图-横向

df.plot.barh()

 

 

同样,stacked = True ,画堆叠柱状图

df.plot.barh(stacked=True)

 

 

03,面积图

df.plot.area(alpha = 0.9)

 

 

df.plot.area(stacked=True,alpha = 0.9)

 

 

04,密度图-kde

df.plot.kde()

 

 

05 ,密度图-density

df.plot.density()

 

 

06 ,直方图

换个数据集

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(1000) + 1,
                   'B': np.random.randn(1000),
                   'C': np.random.randn(1000) - 1},
                  columns=['A', 'B', 'C'])
 df.plot.hist(bins=200)

 

 

df.plot.hist(stacked=True, bins=20)

 

 

df= pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 4), columns=['A','B','C','D'])
df.diff().hist(color='k', alpha=0.7, bins=50)

 

 

07,箱盒图

df= pd.DataFrame(np.random.rand(100, 4), columns=['A','B','C','D'])
df.plot.box()

 

 

vert = False也可以换成横向

df.plot.box(vert=False)

 

 

08,散点图

df.plot.scatter(x='A',y='B')

 

 

09 ,蜂巢图

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['a', 'b'])
df['b'] = df['b'] + np.arange(1000)
df.plot.hexbin(x='a', y='b', gridsize=25)

 

 

 

07,饼图

series = pd.Series(3 * np.random.rand(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series')
series.plot.pie(figsize=(6, 6))

 

 

series.plot.pie(labels=['AA', 'BB', 'CC', 'DD'], colors=['r', 'g', 'b', 'c'],autopct='%.2f', fontsize=20, figsize=(6, 6))

 

 

08,矩阵散点图

from pandas.plotting import scatter_matrix
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
scatter_matrix(df, alpha=0.2, figsize=(6, 6), diagonal='kde')

 

 

 

09 ,安德鲁斯曲线

data = pd.read_csv('C:/Users/wuzhengxiang/Desktop/iris.csv')
pd.plotting.andrews_curves(data , 'Name')

 

 

andrews_curves(data, 'Name', colormap='winter')

 

 

10,平行坐标图该图也是使用自己加载的iris数据集

from pandas.plotting import parallel_coordinates
parallel_coordinates(data, 'Name', colormap='gist_rainbow')

 

 

11,滞后图

from pandas.plotting import lag_plot
df= pd.Series(0.1 * np.random.rand(1000) +
        0.9 * np.sin(np.linspace(-99 * np.pi, 99 * np.pi, num=1000)))
lag_plot(df)

 

 

12 ,最大值函数图

直接画图,预设为折线图

df= pd.DataFrame(np.random.rand(12, 4), columns=['A','B','C','D'])
df.plot()

 

 

df.plot(subplots=True,layout=(2, 2), figsize=(15, 8))

 

 

df= pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 4), columns=['A','B','C','D'])
df.plot()

 

 

df.plot(subplots=True,layout=(2, 2), figsize=(15, 8))

 

 

13,bootstrap_plot

s = pd.Series(np.random.uniform(size=100))
pd.plotting.bootstrap_plot(s)

 

 

三 ,参数详解

1,官方文档

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.plot.html
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/visualization.html

 

2,参数介绍

DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, 
sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, 
title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, 
loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, 
fontsize=None, colormap=None, position=0.5, table=False, yerr=None,
xerr=None, stacked=True/False, sort_columns=False, secondary_y=False, 
mark_right=True, **kwds)

 

注意:每种绘图类型都有相对应的方法:df.plot(kind = 'line' )与df.plot.line()等价

x:标签或位置 ,默认为None#指数据列的标签或位置参数

y:标签 ,位置或标签列表,位置,默认值无

种类:str#绘图类型

'line':线图(默认)#折线图

'bar':垂直条形图 。条形图。stacked为True时为堆叠的柱状图

'barh':水平条形图

'hist':histogram#直方图(数值频率分布)

'box':boxplot#箱型图

'kde':内核密度估计图#密度图 ,主要对柱状图添加内核概率密度线

'密度':与'kde'相同

'area':area plot#与x轴所围的区域图(面积图)。Stacked= True时,每列必须全部为正或负值,stacked = False时 ,对数据没有要求

'pie':pie plot#饼图 。数值必须为正值,需指定Y轴或者subplots = True

'scatter':散点图#散点图。需指定X轴Y轴

'hexbin':hexbin图#蜂巢图。需指定X轴Y轴

'hexbin':hexbin图#蜂巢图 。需指定X轴Y轴

ax:matplotlib轴对象,默认值None#**子图(axes ,也可以理解成坐标轴)要在其上进行交易的matplotlib子图对象 。如果没有设置,则使用当前matplotlib子图**其中,变量和函数通过改变figure和axes中的元素(例如:title ,label,点和线等等)一起描述figure和axes,也就是在画布上绘图。

子图:布尔值 ,默认为False#是否对列分别作子图

sharex:布尔值 ,默认值为true,如果ax为None False#如果ax为None,则设为为True ,否则为False

如果subplots = True,则共享x轴并将一些x轴标签设置为不可见;如果ax为None则默认为True,否则为False。请注意 ,同时传递ax和sharex = True将更改图形中所有轴的所有x轴标签!

sharey:布尔值,默认为False#如果有子图,子图共y轴刻度 ,标签

如果subplots = True,则共享y轴并将一些y轴标签设置为不可见

layout:用于子图的元组(行,列)#子图的行列布局

figsize:以英寸为单位的元组(宽度 ,高度)

use_index:布尔值,默认为True

title:字符串#图片的标题用字符串

地块标题

grid:布尔值,默认值None#图片是否有网格

legend:False / True /'reverse'#子图的图例(交替为True)

样式:列表或字典#对每列折线图设置线的类型

logx:布尔值 ,默认为False 。

类型:布尔值 ,默认为False

loglog:布尔值,默认为False#同时设置x,y轴刻度是否取对数

xticks:sequence#设置x轴刻度值 ,序列形式(某些列表)

yticks:sequence#设置y轴刻度,序列形式(几种列表)

xlim:float / 2-tuple / list#设置坐标轴的范围。数值(变量),列表或元组(区间范围)

ylim:浮点数/ 2元组/列表

rot:int ,默认值None#设置轴标签(轴刻度)的显示旋转度数

fontsize:int,默认值None#设置轴刻度的字体大小

colormap:str或matplotlib colormap对象,默认值为None。

colorbar:布尔值 ,可选#柱子颜色

如果为True,则绘制颜色条(仅与“散布”图和“六边形”图有关)

position:float#条形图的对齐方式,取值范围[0,1] ,即左下端到右上端替换0.5(中间对齐)

layout:tuple(可选)#布局 。layout=(2,3)两行三列,layout =(2 ,-1)两行自适应列数

例如。df.plot(subplots = True ,layout =(2,-1),sharex = False)

table:布尔值 ,Series或DataFrame,默认为False#图下添加表。如果为True,则使用DataFrame中的数据图表 ,并且数据将被旋转放置到matplotlib的布局 。。

yer:DataFrame,Series,类数组 ,dict和str

有关详细信息,请参见使用误差线绘图。

xerr:与yerr相同的类型 。

堆叠:布尔值,线形图和条形图默认为False ,面积图为True。如果为True,则创建堆积图。#前面有介绍

sort_columns:布尔值,默认值为False 。

secondary_y:布尔值或序列 ,默认为False#设置第二个y轴(右辅助y轴)

是否在次要y轴上绘制如果是 列表/元组 ,则在次要y轴上绘制哪些列

mark_right:布尔值,默认为True

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