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Python数据可视化(一) 绘制折线图和散点图

  的重要组成部分。可视化能将数据以更加直观的方式展现出来,使数据更加客观、更具说服力。同时,也易于发现隐藏在数据中的规律和意义。尤其对于那些大型高维度数据集,能够以清晰的、简洁的和令人信服的方式呈现最终结果,是非常重要的。

  Python数据可视化最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库,我们可以用它来制作简单的图表,如折线图和散点图。也可以基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。

  另外,需查看可用matplotlib制作的各种图表,请访问,单击画廊中的示例,就可查看用于生成该图表的代码。

  首先导入模块pyplot,该模块包含很多用于生成图表的函数。再创建一个平方数列表,并传递给函数plot(),这个函数尝试根据这些数字绘制有意义的图形。调用函数plt.show()打开matplotlib查看器,并显示绘制的图形。

  图形更容易阅读后,我们发现当前并没有正确地绘制数据:折线!原因是:向plot()提供一系列数字时,它假设第一个数据点对应的x坐标值为0,但我们的第一个点对应的x值为1。为改变这种默认行为,可以给plot()同时提供输入值和输出值:

  要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向它传递一对(x,y)坐标

  要绘制一系列的点,可向scatter()传递两个分别包含x值和y值的列表,如下所示:

  列表x_values包含要计算其平方值的数字,而列表y_values包含前述每个数字的平方值。将这些列表传递给scatter(),并使用实参s设置绘制图形时使用的点的尺寸。matplotlib依次从每个列表中读取一个值来绘制一个点。要绘制的点的坐标分别为 (1, 1)、(2, 4)、(3, 9)、(4, 16)和(5, 25)

  首先创建一个包含x值的列表,其中包含数字1~1000。接下来是一个生成y值的列表解析,它遍历x值(for x in x_values),计算其平方值,并将结果存储到列表 y_values中。然后,将输入列表和输出列表传递给scatter()。使用函数axis()指定了每个坐标轴的取值范围。函数axis()要求提供四个值:x和y坐标轴的最小值和最大值。在这里,我们将x坐标轴的取值范围设置为0-1100,将y坐标轴的取值范围设置为0-1100000。

  要修改数据点的颜色,可向scatter()传递参数 color,并将其设置为要使用的颜色的名称

  还可以使用RGB颜色模式自定义颜色。要指定自定义颜色,可传递参数 color,并将其设置为一个元组,其中包含三个0 ~ 1之间的小数值,它们分别表示红色、绿色和蓝色分量,值越接近 0,指定的颜色越深,值越接近 1,指定的颜色越浅。例如:创建一个由淡蓝色点组成的散点图

  颜色映射(colormap)是一系列颜色,它们从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中,颜色映射用于突出数据的规律,例如:用较浅的颜色来显示较小的值,而用较深的颜色来显示较大的值。

  我们将参数c设置成y值列表,并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色,将y值较大的点显示为深蓝色

  第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表,这个文件将存储到python程序所在的目录中;第二个实参将图表多余的空白区域裁剪掉。如果要保留图表周围多余的空白区域,可省略这个实参。

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