一、前言

matplotlib是一個用于創(chuàng)建出版質(zhì)量圖表的桌面繪圖包（主要是2D方面）。該項目是由John Hunter于2002年啟動的，其目的是為Python構(gòu)建一個MATLAB式的繪圖接口。matplotlib和IPython社區(qū)進行合作，簡化了從IPython shell（包括現(xiàn)在的Jupyter notebook）進行交互式繪圖。matplotlib支持各種操作系統(tǒng)上許多不同的GUI后端，而且還能將圖片導(dǎo)出為各種常見的矢量（vector）和光柵（raster）圖：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。除了幾張，本書中的大部分圖都是用它生成的。

對于創(chuàng)建用于打印或網(wǎng)頁的靜態(tài)圖形，我建議默認使用matplotlib和附加的庫，比如pandas和seaborn。對于交互式圖形以便在Web上發(fā)布，可以使用Plotly和Boken

學(xué)習(xí)本章代碼案例的最簡單方法是在Jupyter notebook進行交互式繪圖。在Jupyter notebook中執(zhí)行下面的語句：%matplotlib notebook

二、matplotlib API 入門

1.引入matplotlib，并創(chuàng)建簡單的圖形

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.arange(10)plt.plot(data)

雖然seaborn這樣的庫和pandas的內(nèi)置繪圖函數(shù)能夠處理許多普通的繪圖任務(wù)，但如果需要自定義一些高級功能的話就必須學(xué)習(xí)matplotlib API。matplotlib的示例庫和文檔是學(xué)習(xí)高級特性的最好資源。

2.matplotlib的圖像都位于Figure對象中。你可以用plt.figure創(chuàng)建一個新的Figure，但不能通過空Figure繪圖。必須用add_subplot創(chuàng)建一個或多個subplot才行：

fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(), ’k--’) # 在最后一個用過的subplot上進行繪制，隱藏創(chuàng)建figure和subplot的過程

提示：使用Jupyter notebook有一點不同，即每個小窗重新執(zhí)行后，圖形會被重置。因此，對于復(fù)雜的圖形，，你必須將所有的繪圖命令存在一個小窗里。

由fig.add_subplot所返回的對象是AxesSubplot對象，直接調(diào)用它們的實例方法就可以在其它空著的格子里面畫圖了

ax1.hist(np.random.randn(100), bins=20, color=’k’, alpha=0.3)ax2.scatter(np.arange(30), np.arange(30) + 3 * np.random.randn(30))

3.plt.subplots，它可以創(chuàng)建一個新的Figure，并返回一個含有已創(chuàng)建的subplot對象的NumPy數(shù)組：fig, axes = plt.subplots(2, 3)。可以輕松地對axes數(shù)組進行索引，就好像是一個二維數(shù)組一樣，例如axes[0,1]。還可以通過sharex和sharey指定subplot應(yīng)該具有相同的X軸或Y軸。在比較相同范圍的數(shù)據(jù)時，這也是非常實用的，否則，matplotlib會自動縮放各圖表的界限。

4.利用Figure的subplots_adjust(也是個頂級函數(shù))方法可以輕而易舉地修改間距：subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)，其中wspace和hspace用于控制寬度和高度的百分比，可以用作subplot之間的間距。

5.在plot函數(shù)中可以通過字符串來指定顏色和線型：ax.plot(x, y,’g--’)這種更為明確的方式也能得到同樣的效果：ax.plot(x, y, linestyle=’--’, color=’g’)常用的顏色可以使用顏色縮寫，也可以指定顏色碼（例如，#CECECE）

在IPython和Jupyter中使用plot?可以查看文檔說明。

6.線圖可以使用標記強調(diào)數(shù)據(jù)點。因為matplotlib可以創(chuàng)建連續(xù)線圖，在點之間進行插值，因此有時可能不太容易看出真實數(shù)據(jù)點的位置。標記也可以放到格式字符串中，但標記類型和線型必須放在顏色后面：

from numpy.random import randnplt.plot(randn(30).cumsum(), ’ko--’)plot(randn(30).cumsum(), color=’k’, linestyle=’dashed’, marker=’o’)

7.在線型圖中，非實際數(shù)據(jù)點默認是按線性方式插值的。可以通過drawstyle選項修改

data = np.random.randn(30).cumsum()plt.plot(data,’k--’, label=’Default’)plt.plot(data,’k-’, drawstyle=’steps-post’, label=’steps-post’)plt.legend(loc=’best’)

筆記：你必須調(diào)用plt.legend（或使用ax.legend，如果引用了軸的話）來創(chuàng)建圖例，無論你繪圖時是否傳遞label標簽選項。

8.pyplot接口的設(shè)計目的就是交互式使用，含有諸如xlim、xticks和xticklabels之類的方法。它們分別控制圖表的范圍、刻度位置、刻度標簽等。其使用方式有以下兩種：

調(diào)用時不帶參數(shù)，則返回當前的參數(shù)值（例如，plt.xlim()返回當前的X軸繪圖范圍）。 調(diào)用時帶參數(shù)，則設(shè)置參數(shù)值（例如，plt.xlim([0,10])會將X軸的范圍設(shè)置為0到10）。

所有這些方法都是對當前或最近創(chuàng)建的AxesSubplot起作用的。它們各自對應(yīng)subplot對象上的兩個方法，以xlim為例，就是ax.get_xlim和ax.set_xlim。

9. 設(shè)置標題、軸標簽、刻度以及刻度標簽

fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum()) # 創(chuàng)建隨機漫步數(shù)據(jù)ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000]) # 改變x軸刻度labels = ax.set_xticklabels([’one’,’two’,’three’,’four’,’five’], rotation=30, fontsize=’small’) # 設(shè)置軸標簽ax.set_title(’My first matplotlib plot’) # 設(shè)置題目ax.set_xlabel(’Stages’) # 設(shè)置軸名稱props ={ ’title’:’My first matplotlib plot’, ’xlabel’:’Stages’}ax.set(**props) # 設(shè)置題目和軸名稱

10.圖例（legend）是另一種用于標識圖表元素的重要工具。最簡單的是在添加subplot的時候傳入label參數(shù)。要從圖例中去除一個或多個元素，不傳入label或傳入label=’nolegend‘即可。

fig = plt.figure(); ax = fig.add_subplot(1,1,1)ax.plot(randn(1000).cumsum(),’k’, label=’one’)ax.plot(randn(1000).cumsum(),’k--’, label=’two’)ax.plot(randn(1000).cumsum(),’k.’, label=’three’)ax.legend(loc=’best’) # 必須調(diào)用legend方法才能顯示圖例

11.注解以及在Subplot上繪圖

注解和文字可以通過text、arrow和annotate函數(shù)進行添加。text可以將文本繪制在圖表的指定坐標(x,y)，還可以加上一些自定義格式：ax.text(x, y,’Hello world!’, family=’monospace’, fontsize=10) 注解中可以既含有文本也含有箭頭。 要在圖表中添加一個圖形，你需要創(chuàng)建一個塊對象shp，然后通過ax.add_patch(shp)將其添加到subplot中：

fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1,1,1)rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15, color=’k’, alpha=0.3)circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15, color=’b’, alpha=0.3)pgon = plt.Polygon([[0.15,0.15],[0.35,0.4],[0.2,0.6]], color=’g’, alpha=0.5)ax.add_patch(rect)ax.add_patch(circ)ax.add_patch(pgon)

12.將圖表保存到文件

plt.savefig可以將當前圖表保存到文件。該方法相當于Figure對象的實例方法savefig。

參數(shù)：dpi：控制“每英寸點數(shù)”分辨率；bbox_inches：可以剪除當前圖表周圍的空白部分plt.savefig(’figpath.png’, dpi=400, bbox_inches=’tight’)

savefig并非一定要寫入磁盤，也可以寫入任何文件型的對象，比如BytesIO：

from io importBytesIObuffer =BytesIO()plt.savefig(buffer)plot_data = buffer.getvalue()

13.matplotlib自帶一些配色方案，以及為生成出版質(zhì)量的圖片而設(shè)定的默認配置信息。幾乎所有默認行為都能通過一組全局參數(shù)進行自定義，它們可以管理圖像大小、subplot邊距、配色方案、字體大小、網(wǎng)格類型等。一種Python編程方式配置系統(tǒng)的方法是使用rc方法。

要將全局的圖像默認大小設(shè)置為10×10，可以執(zhí)行：plt.rc(’figure’, figsize=(10,10)) rc的第一個參數(shù)是希望自定義的對象，如’figure’、’axes’、’xtick’、’ytick’、’grid’、’legend’等。其后可以跟上一系列的關(guān)鍵字參數(shù)。一個簡單的辦法是將這些選項寫成一個字典：

font_options ={’family’:’monospace’,’weight’:’bold’,’size’:’small’}plt.rc(’font’,**font_options)三、使用pandas和seaborn繪圖

在pandas中，我們有多列數(shù)據(jù)，還有行和列標簽。pandas自身就有內(nèi)置的方法，用于簡化從DataFrame和Series繪制圖形。另一個庫seaborn簡化了許多常見可視類型的創(chuàng)建。

提示：引入seaborn會修改matplotlib默認的顏色方案和繪圖類型，以提高可讀性和美觀度。即使你不使用seaborn API，你可能也會引入seaborn，作為提高美觀度和繪制常見matplotlib圖形的簡化方法。

1.Series和DataFrame都有一個用于生成各類圖表的plot方法。默認情況下，它們所生成的是線型圖：

s = pd.Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0, 100, 10))s.plot()

該Series對象的索引會被傳給matplotlib，并用以繪制X軸。可以通過use_index=False禁用該功能。X軸的刻度和界限可以通過xticks和xlim選項進行調(diào)節(jié)，Y軸就用yticks和ylim。

2.pandas的大部分繪圖方法都有一個可選的ax參數(shù)，它可以是一個matplotlib的subplot對象。這使你能夠在網(wǎng)格布局中更為靈活地處理subplot的位置。DataFrame的plot方法會在一個subplot中為各列繪制一條線，并自動創(chuàng)建圖例

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0), columns=[’A’, ’B’, ’C’, ’D’], index=np.arange(0, 100, 10))df.plot()

plot屬性包含一批不同繪圖類型的方法。例如，df.plot()等價于df.plot.line()

筆記：plot的其他關(guān)鍵字參數(shù)會被傳給相應(yīng)的matplotlib繪圖函數(shù)，所以要更深入地自定義圖表，就必須學(xué)習(xí)更多有關(guān)matplotlib API的知識。

3.plot.bar()和plot.barh()分別繪制水平和垂直的柱狀圖。這時，Series和DataFrame的索引將會被用作X（bar）或Y（barh）刻度

fig, axes = plt.subplots(2, 1)data = pd.Series(np.random.rand(16), index=list(’abcdefghijklmnop’))data.plot.bar(ax=axes[0], color=’k’, alpha=0.7) # alpha設(shè)置透明度data.plot.barh(ax=axes[1], color=’k’, alpha=0.7)

4.對于DataFrame，柱狀圖會將每一行的值分為一組，并排顯示

df = pd.DataFrame(np.random.rand(6, 4), index=[’one’, ’two’, ’three’, ’four’, ’five’, ’six’], columns=pd.Index([’A’, ’B’, ’C’, ’D’], name=’Genus’))df.plot.bar()

5.設(shè)置stacked=True即可為DataFrame生成堆積柱狀圖，這樣每行的值就會被堆積在一起：df.plot.barh(stacked=True, alpha=0.5)

筆記：柱狀圖有一個非常不錯的用法：利用value_counts圖形化顯示Series中各值的出現(xiàn)頻率，比如s.value_counts().plot.bar()。

6.做一張堆積柱狀圖以展示每天各種聚會規(guī)模的數(shù)據(jù)點的百分比。

In [75]: tips = pd.read_csv(’pydata-book-2nd-edition/’)In [76]: party_counts = pd.crosstab(tips[’day’], tips[’size’])In [77]: party_countsOut[77]: size 1 2 3 4 5 6day Fri 1 16 1 1 0 0Sat 2 53 18 13 1 0Sun 0 39 15 18 3 1Thur 1 48 4 5 1 3# Not many 1- and 6-person partiesIn [78]: party_counts = party_counts.loc[:, 2:5]In [79]: party_pcts = party_counts.div(party_counts.sum(1), axis=0) # 進行規(guī)格化，使得各行的和為1In [81]: party_pcts.plot.bar()

7.對于在繪制一個圖形之前，需要進行合計的數(shù)據(jù)，使用seaborn可以減少工作量。seaborn的繪制函數(shù)使用data參數(shù)，它可能是pandas的DataFrame。其它的參數(shù)是關(guān)于列的名字。因為一天的每個值有多次觀察，柱狀圖的值是tip_pct的平均值。繪制在柱狀圖上的黑線代表95%置信區(qū)間（可以通過可選參數(shù)配置）。

In [83]: import seaborn as snsIn [84]: %matplotlib inline # 在jupyter中輸入，避免無法顯示圖的問題In [85]: tips[’tip_pct’] = tips[’tip’] / (tips[’total_bill’] - tips[’tip’])In [86]: tips.head()Out[86]: total_bill tip smoker day time size tip_pct0 16.99 1.01 No Sun Dinner 2 0.0632041 10.34 1.66 No Sun Dinner 3 0.1912442 21.01 3.50 No Sun Dinner 3 0.1998863 23.68 3.31 No Sun Dinner 2 0.1624944 24.59 3.61 No Sun Dinner 4 0.172069In [86]: sns.barplot(x=’tip_pct’, y=’day’, data=tips, orient=’h’)In [87]: sns.barplot(x=’tip_pct’, y=’day’, hue=’time’, data=tips, orient=’h’) # 根據(jù)time列進行顏色區(qū)分In [90]: sns.set(style='whitegrid') # 設(shè)置圖形外觀

8.直方圖（histogram）是一種可以對值頻率進行離散化顯示的柱狀圖。數(shù)據(jù)點被拆分到離散的、間隔均勻的面元中，繪制的是各面元中數(shù)據(jù)點的數(shù)量。

tips[’tip_pct’].plot.hist(bins=50) # bins表示柱的數(shù)量

9.密度圖是通過計算“可能會產(chǎn)生觀測數(shù)據(jù)的連續(xù)概率分布的估計”而產(chǎn)生的。一般的過程是將該分布近似為一組核（即諸如正態(tài)分布之類的較為簡單的分布）。因此，密度圖也被稱作KDE（Kernel Density Estimate，核密度估計）圖。使用plot.kde和標準混合正態(tài)分布估計即可生成一張密度圖：tips[’tip_pct’].plot.density()

10.seaborn的distplot方法繪制直方圖和密度圖更加簡單，還可以同時畫出直方圖和連續(xù)密度估計圖。作為例子，考慮一個雙峰分布，由兩個不同的標準正態(tài)分布組成:

In [96]: comp1 = np.random.normal(0, 1, size=200)In [97]: comp2 = np.random.normal(10, 2, size=200)In [98]: values = pd.Series(np.concatenate([comp1, comp2]))In [99]: sns.distplot(values, bins=100, color=’k’)

11.點圖或散布圖是觀察兩個一維數(shù)據(jù)序列之間的關(guān)系的有效手段。在下面這個例子中，我加載了來自statsmodels項目的macrodata數(shù)據(jù)集，選擇了幾個變量，然后計算對數(shù)差：

In [100]: macro = pd.read_csv(’examples/macrodata.csv’)In [101]: data = macro[[’cpi’, ’m1’, ’tbilrate’, ’unemp’]]In [102]: trans_data = np.log(data).diff().dropna()In [103]: trans_data[-5:]Out[103]: cpim1 tbilrate unemp198 -0.007904 0.045361 -0.396881 0.105361199 -0.021979 0.066753 -2.277267 0.139762200 0.002340 0.010286 0.606136 0.160343201 0.008419 0.037461 -0.200671 0.127339202 0.008894 0.012202 -0.405465 0.042560In [104]: sns.regplot(’m1’, ’unemp’, data=trans_data) # 做一個散布圖，并加上一條線性回歸的線In [107]: sns.pairplot(trans_data, diag_kind=’kde’, plot_kws={’alpha’: 0.2}) # 生成散布圖矩陣，pairplot支持在對角線上放置每個變量的直方圖或密度估計

plot_kws參數(shù)可以傳遞配置選項到非對角線元素上的圖形使用。

12.有多個分類變量的數(shù)據(jù)可視化的一種方法是使用小面網(wǎng)格。seaborn有一個有用的內(nèi)置函數(shù)factorplot，可以簡化制作多種分面圖

sns.factorplot(x=’day’, y=’tip_pct’, hue=’time’, col=’smoker’, kind=’bar’, data=tips[tips.tip_pct < 1])sns.factorplot(x=’day’, y=’tip_pct’, row=’time’, col=’smoker’, kind=’bar’, data=tips[tips.tip_pct < 1]) # 通過給每個時間值添加一行來擴展分面網(wǎng)格

factorplot支持其它的繪圖類型，如盒圖（它可以顯示中位數(shù)，四分位數(shù)，和異常值）：

sns.factorplot(x=’tip_pct’, y=’day’, kind=’box’, data=tips[tips.tip_pct < 0.5])

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析之繪圖和可視化詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python繪圖和可視化內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！