數據可視化--Matplotlib

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目錄：

No.1 什麼是Matplotlib

No.2 Matplotlib繪圖之plot

No.3 Matplotlib繪圖之subplot

No.4 Pandas繪圖之Series

No.5 Pandas繪圖之DataFrame

No.6 直方圖和密度圖

No.1 什麼是Matplotlib

1. Matplotlib是一個python的包
2. 用於2D繪圖（也可以繪製3D，但是要安裝一些支持的工具包）
3. 非常強大非常流行
4. 有很多擴展

下面來實現一個很簡單的畫圖操作，可以認為是matploylib的"hello, world !"

我們還是用notebook來操作一下。

看起來是不是很簡單，x是在2倍的pi之間取值，取值數量是100，y是用x的值傳入sin函數裡面。

生成這個圖像，但其實後台實現挺複雜的。

下面看看Matplotlibde架構。

Backend：主要處理把圖顯示到哪裡和畫到哪裡

Artist：圖像顯示成什麼樣子

Scripting：pyplot，python語法和API

No.2 Matplotlib繪圖之plot

plot這個方法是Matplotlib裡面很基本的一個畫圖方法，我們還是進入notebook來操作。

首先畫一個很簡單的圖。

a是一個python的list，有三個取值。那麼這張圖y坐標取值是1-3，x是0-2，這裡a這個list值是1，2，3.所以這裡他就是y坐標按照a的值進行取值，x坐標就是按照a這個list的index取值也就是0，1，2.這樣就畫出了這個圖。

現在再把圖改一下。

這裡就改變了，a的值現在是x軸，b的值現在是y軸。這裡有個注意點，我們每次畫圖都要使用plt.show()，這個很麻煩，其實可以省掉這一步，用一個magic method。

加上%matplotlib inline就可以避免每次都要操作plt.show()。

除了畫出這樣的圖，還可做出一點小小的修改。比如：

直線變成了星號。

還可以變成虛線

同時還可以改變顏色。

我們在這張圖的基礎上再加2條線。

再指定幾條線的風格。

是不是變了。

下面再舉一個更加直觀的例子，首先生成兩組數據。

t是0-2之間的數字，每個數字之間間隔0.1，s是每一個t的值乘以pi在傳給sin函數。

然後畫圖。

是不是很有趣。

再給這個圖設置一個x，y軸的label

最後再把這個圖的信息全部補全。

No.3 Matplotlib繪圖之subplot

首先subplot可以把上面的圖切分開來，先看一個subplot方法的例子。

其實這就是把整個圖像切分成2行1列，拿可不可以變成1行2列呢？肯定可以，把2，1，1改成2，2，1 。把2，1，2改成2，2，2就可以了。看看結果是什麼樣子。

實際上這麼改，2，2，1是表示2行2列，只是這裡只有一行而已，所以只顯示1行2列。可以直接在後邊再加上。

是不是第2行就出來了，還有一個subplots方法也非常的方便。看看如何使用。

2，2就表示畫的圖是2行2列，ax是一個數組，一共四個value，每一個代表一幅圖，現在用之前生成的數據做圖看看。

No.4 Pandas繪圖之Series

還是一樣，直接畫圖，和之前幾乎沒有什麼區別。

這裡面的cumsum是累計求和的意思，比如a=[1,2,3,4,5], a.cumsum=[1,3,5,10,15].

這個繪圖裡面的grid是現實標尺線，label就是圖例，title就是圖像的名稱，style是線的類型。

那現在在這張圖裡面再加一幅圖。

代碼也非常的簡單。下面在用subplots再來試一下看看。

2行1列的圖就出來了，這裡使用ax索引到某一個圖來繪製，也可以直接使用Series來plot。

當然我們也可以畫柱狀圖，來試試看。

No.5 Pandas繪圖之DataFrame

首先創建一個DataFrame。

畫圖的話，前面Series直接使用plot畫圖，那麼DataFrame呢？

好像也可以啊，圖例的a，b，c，d就是dataframe裡面的a，b，c，d嘛，所以這其實就是每一列畫一條曲線，組成這個圖。那麼把kind換成bar再看看。

這個柱狀圖好像更好的展示了a，b，c，d的情況啊。還可以改變圖的方向。

還可以把4列數據進行堆疊。

這樣看著也很清爽啊。還可以做一個填充的圖出來。

還可以選取某一行來做圖。比如選擇第五行做圖。

還可以把每一行的數據展示到一張圖裡面。

這裡用了循環，但是也可以不用循環，有更便捷的方法

先把DataFrame的行和列進行轉換不就好操作了嘛。

那麼既然每一行可以這樣做圖，那麼每一列肯定也是可以的，比如單獨拿出某一列數據做圖。

No.6 直方圖和密度圖

直方圖

先創建一個Series，然後再繪製直方圖。

這裡的直方圖和之前的柱狀圖好像很類似，但是意思是不大一樣的，這裡表示的是一種分布情況，這個可能不夠清楚，再舉一個例子。

仔細看這個圖，x軸是0-9，y軸是個數，每一個數字出現的次數，也就是分布情況，那麼再回去看看上一張圖，比如在0-1的取值區間內分布了大概400個數字，所以這個直方圖講的是一個分布情況，這個和之前的柱狀圖是有區別的。

為了更好的說明，再做一步操作。

仔細看看，這個re是一個tuple，有3個value，第一個是表示頻率，也就是出現的次數，第二個就是取值間隔，第三個就是畫出來的10個直方。

密度圖

還是使用之前的s來演示。

這個就是一個密度圖，這個看起來和直方圖很類似。這個圖x軸就是取值範圍，y軸就是某個值出現的次數佔到總數的百分比，比如0附近的取值佔了總取值的40%左右。

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