使用python怎么实现一个可视化分析功能-创新互联

这篇文章给大家介绍使用python怎么实现一个可视化分析功能，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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一、matplotlib库

1、基本绘图命令

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,4)) #设置图形大小
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号
plt.rcParams['font.sans-self']=['Kai Ti'] #设置字体，这里是楷体，SimHei表示黑体

#基本统计图
plt.bar(x,y);plt.pie(y,labels=x);plt.plot(x,y);
plt.hist(df.身高) #若参数density=True则是频率直方图

3、图形参数设置

颜色： plt.plot(x,y,c=‘red') #参数c控制颜色
横纵坐标轴范围： plt.xlim(0,100),plt.ylim(0,8)
横纵坐标轴名称： plt.xlabel(),plt.ylabel()
横纵坐标轴刻度： plt.xticks(range(len(x)),x)
线形和符号： plt.plot(x,y,linestyle='–',marker=‘o') #实线：'-' ;虚线：'–'; '.'指点线
附加参考线： plt.axvline(x=1)；plt.axhline(y=4)
文字标注： plt.text(3,5,‘peak point') #参数表示：坐标+文字
图例： plt.plot(x,y,label=‘折线');plt.legend()
分面绘图：

#一行两图
plt.subplot(121)
plt.bar(x,y)
plt.subplot(122)
plt.plot(x,y)
#一页多图
fig,ax=plt.subplots(2,2,figsize=(15,12)) # 2行2列放4个图，figsize控制大小
ax[0,0].bar(x,y);ax[0,1].plot(x,y);
ax[1,0].pie(x,y);ax[1,1].plot(y,'.',linewidth=3)

具体的参数color、linestyle、图例位置设置

颜色字符（color）

字符	代表颜色
r	红色
b	蓝色
g	绿色
w	白色
c	青色
m	洋红
y	黄色
k	黑色

风格字符（linestyle）

字符	代表风格
- （一个连字符）	实线
– （两个连字符）	虚线
-.	点划线
：	点虚线
' '	留空，空格

loc 参数（以matplotlib添加图例为例说明位置）

loc string	loc code	位置
"best"	0	右上角（默认）
“upper right”	1	右上角
“upper left”	2	左上角
“lower left”	3	左下角
“lower right”	4	右下角
"right"	5	中右侧
“center left”	6	中左侧
“center right”	7	中右侧
“low center”	8	中下方
“upper center”	9	中上方
“center”	10	中间

4、特殊统计图的绘制

4.1 数学函数图

import matplotlib.pyplot as plt   #加载基本绘图包
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']; #SimHei黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False; #正常显示图中负号
import numpy as np #加载软件包numpy
import math  #加载软件包math
x=np.linspace(0,2*math.pi);x #生成[0,2*pi]序列 ，作为横坐标取值
plt.plot(x,np.sin(x)) #y=sinx 正弦函数
plt.plot(x,np.cos(x)) #y=cosx 余弦函数
plt.plot(x,np.log(x)) #y=lnx #对数函数
plt.plot(x,np.exp(x)) #y=e^x 指数函数

数学函数也可以用pandas库绘制，可详见我的另一篇博客：文章链接

#极坐标图
t=np.linspace(0,2*math.pi) 
x=3*np.sin(t); 
y=5*np.cos(t) 
plt.plot(x,y); 
plt.text(0,0,r'$\frac{x^2}{3^2}+\frac{y^2}{5^2}=1$',fontsize=20) #python借鉴的LATEX的格式，可以直接在图中添加公式

4.2 气泡图

import pandas as pd
df=pd.read_excel('data.xlsx')
plt.scatter(df['身高'], df['体重'], s=df['支出']) #在散点图的基础上加上点的大小，例子中s=df['支出']就是将指各样本点支出越多，点面积就越大

4.3 三维曲面图

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
fig = plt.figure() 
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.5) 
Y = np.arange(-4, 4, 0.5) 
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = (X**2+ Y**2)
ax.plot_surface(X, Y, Z) #该图像就是表示函数z=x^2+y^2

二、seaborn库

1、常用统计图

1.1 箱线图

import seaborn as sns #加载软件包seaborn
#箱线图
sns.boxplot(x=df['身高'])
#竖着放的箱线图，也就是将 x 换成 y
sns.boxplot(y=df['身高']) 
#分组绘制箱线图
sns.boxplot(x='性别', y='身高',data=df) #将身高按性别分组后绘制

1.2 小提琴图

sns.violinplot(x='性别', y='支出', data=df) #箱线图的变种，可以加第三个类别参数hue

1.3 点图

sns.stripplot(x='性别', y='身高', data=df, jitter=True) #分组的数据（定性+定量）画的点图,jitter参数为True表示将点分散开来，默认为false

1.4 条图与计数图

#条图，即柱形图
sns.barplot(x='性别', y='身高', data=df, ci=0, palette="Blues_d") #palette用于设置颜色
#计数图
sns.countplot(x='性别', hue="开设", data=df) #都是分类变量

1.5 分组图

#按性别、开设依次分组后计数,aspect指比例大小
sns.factorplot(x='性别', col="开设", col_wrap=3, data=df, kind="count", size=2.5, aspect=.8)

1.6 概率分布图

#displot：直方图+密度函数,bins表示分的组数，kde=False表示不画出密度曲线,rug表示有数据的地方就标注出来
sns.distplot(df['身高'], kde=True, bins=20, rug=True)

#自定义渐进正态函数图像
def norm_sim2(N=1000,n=10):
 xbar=np.zeros(N)
 for i in range(N):
  xbar[i]=np.random.uniform(0,1,n).mean()#[0,1]上均匀随机数均值
 sns.distplot(xbar,bins=50)
 print(pd.DataFrame(xbar).describe().T)
norm_sim2(N=100000,n=50)

2、联合图

sns.jointplot(x='身高', y='体重', data=df)#画的散点图+单个变量的直方图

3、配对图

#针对多个变量,两两配对，画在一起
sns.pairplot(df[['身高','体重','支出']]) #将各变量间关系共放一张图上，在多元统计分析中很有用

三、ggplot库

ggplot库是采用的绘画中图层的思想，即一层一层往上叠加，先画好坐标，再添线，再增加其他操作，最后用 + 号连接起来，操作起来更有逻辑章法，语句简洁。ggplot新包是plotnine,与R语言的ggplot2对应，使用起来更方便，故直接import plotnine即可，里面的函数使用与ggplot是基本一样的

1、图层画法+常用图形

绘制直角坐标系和字体

GP=ggplot(aes(x='身高',y='体重'),data=df)

在此基础上增加线图

GP + geom_line()+ theme_grey(base_family = 'SimHei')#还可以再往上叠加，+geom_point()就是在折线图基础上加上散点图

改为有三个变量的点图，不同类型画不同记号（shape）/颜色（color）

ggplot(df,aes(x='身高',y='体重',color='性别'))+geom_point()+ theme_grey(base_family = 'SimHei')

改为分面图：
用pandas绘制分组统计图还需要先groupby，ggplot一步到位更加简便

ggplot(df,aes(x='身高',y='体重'))+geom_point()+facet_wrap('性别') + 
theme_grey(base_family = 'SimHei') #facet_wrap('性别')表示按性别分成两组画分面图

此外，+theme_bw()等可以设置图片背景、主题

2、快速绘图

ggplot也可以像pandas一样，在qplot函数中设置参数geom的取值而直接改变图像类型

#快速绘制直方图
qplot(x='身高',data=df, geom='histogram')+ theme_grey(base_family = 'SimHei')
#快速绘制柱形图
qplot('开设',data=df, geom='bar')+ theme_grey(base_family = 'SimHei')
#默认散点图
qplot('身高', '体重', data=df, color='性别') + theme_grey(base_family = 'SimHei')

关于使用python怎么实现一个可视化分析功能就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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