数据科学库之—

本节主要讲解的是matplotlib的使用。

文章目录

1. 利用matplotlib绘制折线图
2. 利用matplotlib绘制散点图
3. 利用matplotlib绘制条形图
4. 利用matplotlib绘制直方图
5. 如果想绘制更好看的图

matplotlib是最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建。

1. 利用matplotlib绘制折线图

根据上面的方法我们对如下数据进行处理：
假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]

但是目前存在以下几个问题:

设置图片大小(想要一个高清无码大图)
保存到本地
描述信息,比如x轴和y轴表示什么,这个图表示什么
调整x或者y的刻度的间距
线条的样式(比如颜色,透明度等)
标记出特殊的点(比如告诉别人最高点和最低点在哪里)
给图片添加一个水印(防伪,防止盗用)
对于设置图片大小等问题，可以进行以下操作：

对于调整X、Y轴刻度，可以进行以下操作：

那么问题来了:
如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况?
a= [random.randint(20,35) for i in range(120)]

绘制结果如下所示：

中文在matplotlib中显示是乱码的，为了解决这个问题，我们可以进行如下操作：

这样，我们的结果就会好看多了：

对于设置坐标轴lable，可以进行如下操作：

2. 利用matplotlib绘制散点图

散点图的操作与折线图差不多
技术要点:plt.scatter(x,y)
散点图的作用：
不同条件(维度)之间的内在关联关系
观察数据的离散聚合程度

3. 利用matplotlib绘制条形图

假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b),那么如何更加直观的展示该数据?

a = [“战狼2”,“速度与激情8”,“功夫瑜伽”,“西游伏妖篇”,“变形金刚5：最后的骑士”,“摔跤吧！爸爸”,“加勒比海盗5：死无对证”,“金刚：骷髅岛”,“极限特工：终极回归”,“生化危机6：终章”,“乘风破浪”,“神偷奶爸3”,“智取威虎山”,“大闹天竺”,“金刚狼3：殊死一战”,“蜘蛛侠：英雄归来”,“悟空传”,“银河护卫队2”,“情圣”,“新木乃伊”,]

b=[56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23] 单位:亿

假设你知道了列表a中电影分别在2017-09-14(b_14), 2017-09-15(b_15), 2017-09-16(b_16)三天的票房,为了展示列表中电影本身的票房以及同其他电影的数据对比情况,应该如何更加直观的呈现该数据?

a = [“猩球崛起3：终极之战”,“敦刻尔克”,“蜘蛛侠：英雄归来”,“战狼2”]
b_16 = [15746,312,4497,319]
b_15 = [12357,156,2045,168]
b_14 = [2358,399,2358,362]

条形图的作用
数量统计
频率统计(市场饱和度)

4. 利用matplotlib绘制直方图

假设你获取了250部电影的时长(列表a中),希望统计出这些电影时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息,你应该如何呈现这些数据?
a=[131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130, 124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115, 99, 136, 126, 134, 95, 138, 117, 111,78, 132, 124, 113, 150, 110, 117, 86, 95, 144, 105, 126, 130,126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 123, 86, 101, 99, 136,123, 117, 119, 105, 137, 123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127,105, 120, 107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120, 114,105, 115, 132, 145, 119, 121, 112, 139, 125, 138, 109, 132, 134,156, 106, 117, 127, 144, 139, 139, 119, 140, 83, 110, 102,123,107, 143, 115, 136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133,112, 114, 122, 109, 106, 123, 116, 131, 127, 115, 118, 112, 135,115, 146, 137, 116, 103, 144, 83, 123, 111, 110, 111, 100, 154,136, 100, 118, 119, 133, 134, 106, 129, 126, 110, 111, 109, 141,120, 117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114, 125, 126,114, 140, 103, 130, 141, 117, 106, 114, 121, 114, 133, 137, 92,121, 112, 146, 97, 137, 105, 98, 117, 112, 81, 97, 139, 113,134, 106, 144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101, 110,105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112, 83, 94, 146, 133, 101,131, 116, 111, 84, 137, 115, 122, 106, 144, 109, 123, 116, 111,111, 133, 150]

直方图的作用
用户的年龄分布状态
一段时间内用户点击次数的分布状态
用户活跃时间的分布状态

5. 如果想绘制更好看的图

matplotlib支持的图形是非常多的，如果有其他的需求，我们
可以查看一下url地址：
http://matplotlib.org/gallery/index.html

plotly:可视化工具中的github,相比于matplotlib更加简单,图形更加漂亮,同时兼容matplotlib和pandas

使用用法:简单,照着文档写即可

文档地址: https://plot.ly/python/