人民大2024《人工智能与Python程序设计》课件（教材配套版）第7章-数据可视化.pdf

《人工智能与Python程序设计》——数据可视化

人工智能与Python程序设计教研组

matplotlib库简介

•Matplotlib是一个功能强大的Python绘图和可视化库

–我们主要介绍其中pyplot子库的功能

•安装方式

–pipinstallmatplotlib

•官方主页：

–/

使用Matplotlib库进行图表绘制

•绘图环境设置：

使用Matplotlib库进行图表绘制

•以一元线性回归和逻辑回归问题为例，介绍如何使用matplotlib绘制：

–散点图

–折线图

–直方图

–二维直方图

–等高线图

使用Matplotlib库进行图表绘制

•散点图

–展示(x,y)数据点的分布，使用plt.scatter(x,y)函数绘制

•x,y是两个长度相等的list，或shape为(n,)的一维ndarray，表示点的坐标

•可选参数：

–maker：点的样式（参见：/stable/api/markers_api.html#module-matplotlib.markers）

–c：点的颜色

–以一元线性回归问题中生成的数据为例：

使用Matplotlib库进行图表绘制

•折线图：

–展示y随x的变化情况，使用plt.plot(x,y,[fmt])函数绘制

•x,y是两个长度相等的list，或shape为(n,)的一维ndarray，表示点的坐标

•同样可以用额外的可选参数（fmt）控制绘制的样式

–请在jupyternotebook下执行plt.plot?查看相关帮助

–例：绘制Sin函数在[0,2]范围内的图像

使用Matplotlib库进行图表绘制

•折线图：

–展示y随x的变化情况，使用plt.plot(x,y)函数绘制

–例：展示一元线性回归模型在训练集上学习到的直线方程

•==w+

–并与数据点及生成数据的数据方程进行比较

•在执行plt.show()之前执行多次绘图函数

使用Matplotlib库进行图表绘制

•直方图：

–展示一维数据的分布，使用plt.hist(x)函数绘制

•将数据按照大小放到n个桶里，用柱状图的展示每个桶里的数据点个数

•x：包含需要展示的数据的list或者一维ndarray

•部分可选参数：

–bins：桶的个数（或者以序列形式给出的桶的边界）

–color:直方图的颜色

使用Matplotlib库进行图表绘制

•直方图：

–例：展示一元线性回归模型的测试误差的分布

•=ො−=+−

使用Matplotlib库进行图表绘制

•二维直方图（热度图）：

–展示二维数据的分布，使用plt.hist2d(x,y)函数绘制

•将数据按照(x,y)坐标放到n*n个桶里，用颜色每个桶里的数据点个数

•x,y：两个长度相等的list，或shape为(n,)的一维ndarray，表示点的坐标

•可选参数：

–cmap：使用不同的颜色来绘制分布

使用Matplotlib库进行图表绘制

•二维直方图（热度图）：

–展示二维数据的分布，使用plt.hist2d(x,y)函数绘制