//2019.07.23

1、箱形图，又称为盒式图，一般可以很好地反映出数据分布的特征，也可以进行多项数据之间分布特征的比较，它主要包含五个基础数据：中位数，两个上下分位数以及上下边缘线数据

其中的一些参数具体含义及其计算过程如下：

2、双轴图的绘制代码：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #输出图像的标题可以为中文正常输出

plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #可以正常输出图线里的负号

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore") #忽略相应的警告信息

df=pd.read_excel("D:/Byrbt2018/Study/Python数据分析课程+练习+讲解/Python数据分析课程+练习+讲解/作业/作业4/作业4/酒店数据1.xlsx")#导入w我们的表格数据文件

print(df)

print(df.index)

print(df.columns)

d=df[:5]

print(d)

2、#双轴图的绘制.twinx()

import matplotlib.mlab as mlab

fig=plt.figure(figsize=(10,8))

ax1=fig.add_subplot(1,1,1)

n,bins,patches=ax1.hist(df["评分"],bins=100,color="m")

ax1.set_ylabel("电影数量",fontsize=15)

ax1.set_xlabel("评分",fontsize=15)

ax1.set_title("频率分布直方图",fontsize=20)

y=mlab.normpdf(bins,df["评分"].mean(),df["评分"].std()) #生成正态分布函数

ax2=ax1.twinx() #定义新的双轴图函数

ax2.plot(bins,y,"b--")

ax2.set_ylabel("概率分布",fontsize=15)

3、#散点图的绘制plt.scatter(x,y)绘制散点图

x=df["评分人数"][::10]

y=df["评分"][::10] #隔10个点进行选取数据点

plt.figure(2)

plt.scatter(x,y,color="r",marker="p") #散点图函数图像输出

plt.xlabel("评分",fontsize=15)

plt.ylabel("评分人数",fontsize=15)

plt.title("酒店评分与人数散点图",fontsize=20)

4、#箱线图的绘制

d=df[df.类型=="商务出行"]["评分"]

print(d)

plt.figure(4)

plt.boxplot(d,whis=1.5,flierprops={"marker":"o","markerfacecolor":"r","color":"g"},patch_artist=True,boxprops={"color":"k","facecolor":"g"})

#箱线图的格式设置和调整

plt.title("商务出行酒店的评分数据分布",fontsize=17)

#多组数据的箱线图

d1=df[df.类型=="浪漫情侣"]["评分"]

d2=df[df.类型=="地铁周边"]["评分"]

d3=df[df.类型=="休闲度假"]["评分"]

d4=df[df.类型=="海滨风光"]["评分"]

d5=df[df.类型=="交通方便"]["评分"]

d6=df[df.类型=="商务出行"]["评分"]

plt.figure(5)

plt.boxplot([d1,d2,d3,d4,d5,d6],labels=["浪漫情侣","地铁周边","休闲度假","海滨风光","交通方便","商务出行"],whis=1.5,flierprops={"marker":"o","markerfacecolor":"r","color":"g"},patch_artist=True,boxprops={"color":"k","facecolor":"g"}

,vert=True) #多组数据分布特征比较,vert决定了整体图像的横向与纵向

#坐标轴的编辑与改变

ax=plt.gca() #坐标轴的编辑与改变

ax.patch.set_facecolor("white") #设置坐标轴的背景颜色

ax.patch.set_alpha(0.3) #设置配色和透明度

plt.title("不同类型酒店的评分箱线图",fontsize=20)

plt.xlabel("酒店类型",fontsize=15)

plt.ylabel("评分大小",fontsize=15)

#相关系数矩阵图

df1=df[["评分","评分人数"]]

df1["排序"]=np.random.randint(1,100,396)

print(df1)

r1=pd.scatter_matrix(df1,diagonal="kde",color="k",alpha=0.3,figsize=(10,10))

#对于多个数据减的散点图绘制函数参数设置，diagonal表示对角线图像kde/hist(数据密度图或者直方图选择)

5、#相关系数热力图

import seaborn as sns

corr=df1.corr()

corr=abs(corr)

ax=plt.figure(figsize=(10,8))

ax=sns.heatmap(corr,vmax=1,vmin=0,annot=True,annot_kws={"size":13,"weight":"bold"},linewidth=0.05)

plt.xticks(fontsize=15)

plt.yticks(fontsize=15)

plt.xlabel("数据名称",fontsize=15)

plt.ylabel("数据名称",fontsize=15)

plt.title("不同数据间相关系数矩阵图",fontsize=20)

plt.show()

整体运行代码如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #输出图像的标题可以为中文正常输出

plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #可以正常输出图线里的负号

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore") #忽略相应的警告信息

df=pd.read_excel("D:/Byrbt2018/Study/Python数据分析课程+练习+讲解/Python数据分析课程+练习+讲解/作业/作业4/作业4/酒店数据1.xlsx")#导入w我们的表格数据文件

print(df)

print(df.index)

print(df.columns)

d=df[:5]

print(d)

#双轴图的绘制.twinx()

import matplotlib.mlab as mlab

fig=plt.figure(figsize=(10,8))

ax1=fig.add_subplot(1,1,1)

n,bins,patches=ax1.hist(df["评分"],bins=100,color="m")

ax1.set_ylabel("电影数量",fontsize=15)

ax1.set_xlabel("评分",fontsize=15)

ax1.set_title("频率分布直方图",fontsize=20)

y=mlab.normpdf(bins,df["评分"].mean(),df["评分"].std()) #生成正态分布函数

ax2=ax1.twinx() #定义新的双轴图函数

ax2.plot(bins,y,"b--")

ax2.set_ylabel("概率分布",fontsize=15)

#散点图的绘制plt.scatter(x,y)绘制散点图

x=df["评分人数"][::10]

y=df["评分"][::10] #隔10个点进行选取数据点

plt.figure(2)

plt.scatter(x,y,color="r",marker="p") #散点图函数图像输出

plt.xlabel("评分",fontsize=15)

plt.ylabel("评分人数",fontsize=15)

plt.title("酒店评分与人数散点图",fontsize=20)

#箱线图的绘制

d=df[df.类型=="商务出行"]["评分"]

print(d)

plt.figure(4)

plt.boxplot(d,whis=1.5,flierprops={"marker":"o","markerfacecolor":"r","color":"g"},patch_artist=True,boxprops={"color":"k","facecolor":"g"})

#箱线图的格式设置和调整

plt.title("商务出行酒店的评分数据分布",fontsize=17)

#多组数据的箱线图

d1=df[df.类型=="浪漫情侣"]["评分"]

d2=df[df.类型=="地铁周边"]["评分"]

d3=df[df.类型=="休闲度假"]["评分"]

d4=df[df.类型=="海滨风光"]["评分"]

d5=df[df.类型=="交通方便"]["评分"]

d6=df[df.类型=="商务出行"]["评分"]

plt.figure(5)

plt.boxplot([d1,d2,d3,d4,d5,d6],labels=["浪漫情侣","地铁周边","休闲度假","海滨风光","交通方便","商务出行"],whis=1.5,flierprops={"marker":"o","markerfacecolor":"r","color":"g"},patch_artist=True,boxprops={"color":"k","facecolor":"g"}

,vert=True) #多组数据分布特征比较,vert决定了整体图像的横向与纵向

#坐标轴的编辑与改变

ax=plt.gca() #坐标轴的编辑与改变

ax.patch.set_facecolor("white") #设置坐标轴的背景颜色

ax.patch.set_alpha(0.3) #设置配色和透明度

plt.title("不同类型酒店的评分箱线图",fontsize=20)

plt.xlabel("酒店类型",fontsize=15)

plt.ylabel("评分大小",fontsize=15)

#相关系数矩阵图

df1=df[["评分","评分人数"]]

df1["排序"]=np.random.randint(1,100,396)

print(df1)

r1=pd.scatter_matrix(df1,diagonal="kde",color="k",alpha=0.3,figsize=(10,10))

#对于多个数据减的散点图绘制函数参数设置，diagonal表示对角线图像kde/hist

#相关系数热力图

import seaborn as sns

corr=df1.corr()

corr=abs(corr)

ax=plt.figure(figsize=(10,8))

ax=sns.heatmap(corr,vmax=1,vmin=0,annot=True,annot_kws={"size":13,"weight":"bold"},linewidth=0.05)

plt.xticks(fontsize=15)

plt.yticks(fontsize=15)

plt.xlabel("数据名称",fontsize=15)

plt.ylabel("数据名称",fontsize=15)

plt.title("不同数据间相关系数矩阵图",fontsize=20)

plt.show()

输出结果如下：