PYthon建模 --处理数据(二) --数据可视化
figure 函数
该函数用于创建绘图对象，并接受多个参数来配置绘图设置：
- num：指定图像编号或名称，默认情况下若未指定则视为数字（整数）或字符型字符串（表示文件名）
- figsize：定义绘图区域的宽度和高度，默认以英寸为单位
- dpi：设置绘图对象分辨率（像素/英寸），默认取值为80
其中： - 1英寸等于2.5厘米；A4纸尺寸标准规定其尺寸规格为宽21厘米、高30厘米
- facecolor：指定了绘制区域的背景色
- edgecolor：指定了绘制区域边界的线条颜色
- frameon属性决定是否显示绘图边界
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原文链接：
kind 字符串
‘line’ : line plot (default) # 折线图
‘bar’ : vertical bar plot # 条形图
‘barh’ : horizontal bar plot # 横向条形图
‘hist’ : histogram # 柱状图
‘box’ : boxplot #箱线图
‘kde’ : Kernel Density Estimation plot #密度估计图，主要对柱状图添加Kernel 概率密度线
‘density’ : same as ‘kde’
‘area’ : area plot #区域图
‘pie’ : pie plot #饼图
‘scatter’ : scatter plot #散点图 需要传入columns方向的索引
‘hexbin’ : hexbin plot #具有六边形单元的二维直方图
/ 折线图
dataset.plot(kind='line',subplots=True,layout=(2,2),sharex=False,sharey=False)
pyplot.show()
pythonkand = "line" : 绘制折线图表
sharex, sharey : 决定子图共享坐标轴的方式。该参数可取布尔值或{'none', 'all', 'row', 'col'}四种类型，默认设置为False。
当设置为True时（即相当于'default'=True），所有子图表均共享其x/y坐标轴；
而当设置为False时（即相当于'default'=False），则各子图表的坐标轴相互独立。
layout(2,2) :所画的子图按(2,2)排布
subplots = Ture :建立多个子图
/ 相关矩阵图
filename = 'C:/Users/11/Desktop/data_1.csv'
names = ['chinese','math','English']
dataset = read_csv( filename,names=names,sep=',')
correlations = dataset.corr()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cax = ax.matshow(correlations, vmin=-1, vmax=1)
fig .colorbar(cax)
ticks = np.arange(0, 3, 1)
ax.set_xticks(ticks)
ax.set_yticks(ticks)
ax.set_xticklabels(names)
ax.set_yticklabels(names)
plt.show()
python
调用add_subplot函数来创建并根据参数abc生成a×b个子图布局；其中c用于确定显示的具体子图。
corr() 表示为data中两个变量之间的相关程度，在-1到+1之间变化。数值越接近-1，则表示负比例关系；数值越接近+1，则表示正比例关系。
matshow :plt.matshow(mat, cmap=plt.cm.colors)
vmin 和 vmax 参数用于确定映射到的颜色值范围。这些参数通常与所使用的颜色图一起应用。
它可用于控制 matplotlib 中颜色条的范围。
colorbar : 自定义工具
np.arange() : np.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)
- start : 起始位置；可省略不设置，默认值为零
- stop : 结束位置；结果数组将不包含指定终点
- step : 间隔长度；可忽略未指定则默认步长为一
- dtype : 数据类型的属性；若无指定则默认采用None类型
使用ax.set_xticks()函数设置坐标轴的刻度线
ax.set_xticklabels()函数允许用户将任何其他类型的值用作标签，并将其赋值给之前已经设置过的set_xtick属性。
/ 相关散点矩阵图
scatter_matrix(dataset)
plt.show()
python