Python之数据分析(Numpy数据可视化:等高线图、热力图、饼图)
文章目录
- 写在前面:
- 一、等高线图
- 二、热力图
- 三、饼图
写在前面:
- import numpy as np
- import matplotlib.pylab as mp
- 因此文章中的np就代表numpy库,mp就代表pylab绘图库
一、等高线图
1、两类等高线图
- 线型:mp.coutour(x, y, z, 线的数量, colors=颜色, linewidths=线宽)
- 色带型:mp.coutourf(x, y, z, 线的数量, cmap=颜色映射)
2、添加标签
mp.clabel(cntr, inline_spacing=1, fmt=’%.1f’, fontsize=10)
一参是对象,二参是线内宽,三参是文字格式,四参文字大小
3、测试代码
import numpy as np
import matplotlib.pylab as mpn = 1000
# 栅格化:两组1000个-3到3的一维数组成x和y,会形成1000*1000个焦点的二维数组
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n),np.linspace(-3, 3, n))# uniform:均匀分布,在0.5和1.0之内产生n个随机数
y1 = (1 - x/n) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n) # (1 - x/n)为了方便显示
y2 = (1 - x/n) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
z = (1 - x/2 + x**5 + y**3) * \np.exp(-x**2 - y**2)
# 换行做运算需要用\隔开,exp是底数为x指数是-x**2 - y**2# 图像属性
mp.figure("Contour", facecolor="lightgray")
mp.title("Contour", fontsize=20) # 图像标题
mp.xlabel('X', fontsize=14) # X、Y刻度显示的文本
mp.ylabel('Y', fontsize=14)
mp.tick_params(labelsize=10) # 刻度标签大小
mp.grid(linestyle=":") # 网格线,并且只画与y相关联的# 绘制图像
# cntr = mp.contour(x, y, z, 8, colors='black', linewidths=0.5) # 线型,虚线是负的,实线是正的
# 创建标签
# mp.clabel(cntr, inline_spacing=1, fmt='%.1f', fontsize=10) # 一参是对象,二参是线内宽,三参是文字格式,文字大小# 色带型等高线对象
cntr = mp.contourf(x, y, z, 8, cmap='jet') # 色带型mp.show()
4、测试效果
1)线型:
2)色带型:
二、热力图
1、格式
mp.imshow(矩阵, cmap=颜色映射, origin=纵轴方向)
2、测试代码
import numpy as np
import matplotlib.pylab as mpn = 1000
# 栅格化:两组1000个-3到3的一维数组成x和y,会形成1000*1000个焦点的二维数组
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n),np.linspace(-3, 3, n))# uniform:均匀分布,在0.5和1.0之内产生n个随机数
y1 = (1 - x/n) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n) # (1 - x/n)为了方便显示
y2 = (1 - x/n) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
z = (1 - x/2 + x**5 + y**3) * \np.exp(-x**2 - y**2)
# 换行做运算需要用\隔开,exp是底数为x指数是-x**2 - y**2# 图像属性
mp.figure("Hot", facecolor="lightgray")
mp.title("Hot", fontsize=20) # 图像标题
mp.xlabel('X', fontsize=14) # X、Y刻度显示的文本
mp.ylabel('Y', fontsize=14)
mp.tick_params(labelsize=10) # 刻度标签大小
mp.grid(linestyle=":") # 网格线,并且只画与y相关联的# 绘制热力图像
cntr = mp.imshow(z, cmap='jet')mp.show()
3、测试效果:
三、饼图
1、格式
mp.pie(值的列表,
间隙列表,
标签列表,
颜色列表,
格式串,
shadow=是否阴影,
startangle=起始角度)
2、测试代码
import matplotlib.pylab as mp# 图像属性
mp.figure("Pie", facecolor="lightgray")
mp.title("Pie", fontsize=20) # 图像标题mp.pie([17, 29, 11, 21, 26],[0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01],['PHP', 'Python', 'Go', 'C++', 'Java'],['blue', 'yellow', 'red', 'green', 'violet'],'%d%%',shadow=True,startangle=90
)# 将饼图变成绝对的圆
mp.axis('equal')mp.show()
3、测试效果:
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