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Matplotlib、seaborn、pyecharts数据可视化基础;;1.掌握pyplot基础语法
(1)创建画布与创建子图
在pyplot中,创建画布以及创建并选择子图的函数/方法,其中各类函数和方法中的matplotilb.pyploy简写为plt,如下表。
;(2)添加画布内容
添加标题、添加坐标轴名称、绘制图形等步骤是并列的,是没有先后顺序的。
在pyplot中,添加各类标签和图例的常用函数,如下表。
;在pyplot中,添加各类标签和图例的常用函数,如下表(续表)。
;(3)保存与显示图形
在pyplot中,主要用于保存和显示图形,常用函数只有两个,如下表。
;2.设置pyplot的动态rc参数
pyplot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,被称为rc配置或rc参数。
所有存储在字典变量中的rc参数,都被称为rcParams。
在pyplot中,线条中常用的rc参数名称、解释与取值如下表。
;lines.linestyle参数4中取值及意义如下表。
lines.marker参数的20种取值及其所代表的意义如下表。
;lines.marker参数的20种取值及其所代表的意义如下表(续表)。
;lines.marker参数的20种取值及其所代表的意义如下表(续表)。
;1.绘制散点图
散点图(ScatterDiagram)又称为散点分布图,是以一个特征为横坐标,以另一个特征为纵坐标,利用坐标点(散点)的分布形态反映特征间的统计关系的一种图形。
散点图可以提供两类关键信息,具体内容如下。
特征之间是否存在数值或数量的关联趋势,关联趋势是线性的还是非线性的。
如果某一个点或某几个点偏离大多数点,那么这些点就是离群值,通过散点图可以一目了然,从而可以进一步分析这些离群值是否在建模分析中产生较大的影响。;scatter函数的基本使用格式如下。
在pyplot中,绘制散点图的函数为scatter,scatter函数的常用参数及其说明,如下表。;2.绘制折线图
折线图(LineChart)是一种将数据点按照顺序连接起来的图形,可以看作是将散点图按照x轴坐标顺序连接起来的图形。
在pyplot中绘制折线图的函数为plot,plot函数的基本使用格式如下。
;plot函数常用参数及其说明如下表。
;其中color参数的8种常用颜色的缩写如下表。
;3.绘制柱形图
柱形图(BarChart)的核心思想是对比,常用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
pyplot中绘制柱形图的函数为bar,bar函数的基本使用格式如下。
;bar函数的常用参数及其说明如下表。
;4.绘制饼图
饼图(PieGraph)是将各项的大小与各项总和的比例显示在一张“饼”中,以“饼”的大小来确定每一项数据的占比。
pyplot中绘制饼图的函数为pie,pie函数的基本使用格式如下。
;pie函数的常用参数及其说明如下表。
;5.绘制箱线图
箱线图(Boxplot)也称箱须图,其绘制需使用常用的统计量,便能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同特征时,更可表现其分散程度差异。
pyplot中绘制箱线图的函数为boxplot,boxplot函数的基本使用格式如下。
;boxplot函数的常用参数及其说明,如下表。;;1.了解seaborn中的基础图形
在seaborn库绘制图形之前需要掌握其绘图基础,包括基础图形、绘图风格和调色板等。
使用Matplotlib库绘制图形使用了较长的代码,而使用seaborn库绘制图形仅仅用了几行代码即可达到相同的效果。
seaborn库与Matplotlib库不同的是,seaborn库无法灵活的定制图形的风格。
;2.了解seaborn的绘图风格
(1)主题样式
在seaborn库中含有darkgrid(灰色背景+白网格)、whitegrid(白色背景+黑网格)、dark(仅灰色背景)、white(仅白色背景)和ticks(坐标轴带刻度)5种预设的主题。
darkgrid与whitegrid主题有助于在绘图时进行定量信息的查找。
dark与white主题有助于防止网格与表示数据的线条混淆
ticks主题有助于体现少量特殊的数据元素结构。;使用set_style函数的基本使用格式如下。
set_style函数的常用参数及其说明如下表。;(2)元素缩放
在seaborn库中通过set_context函数可以设置输出图片元素的大小尺寸。
set_context函数的基本使用格式如下。
set_context函数的常用参数及其说明如下表。;(3)边框控制
在seaborn库中,可以使用despine函数移除任意位置的边框,调节边框的位置,修剪边框的长短。
desp
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