机器学习-数据可视化神器matplotlib学习之路（三）

之前学习了一些通用的画图方法和技巧，这次就学一下其它各种不同类型的图。好了先从散点图开始，上代码：

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

n = 1024 #生成1024个点

x = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布x坐标，均值0标准差1

y = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布y坐标，均值0标准差1

color = np.arctan2(y, x) #这个用于渲染好看的颜色，自己琢磨意义，哈哈

plt.scatter(x, #x坐标

            y, #y坐标

            s=50, #点的大小

            c=color, #颜色

            alpha=0.5, #透明度

            cmap='magma' #颜色板，看文档或者源码有很多类型，自己可以试试，如summer、winter、pink

            )

plt.show()

散点图还是比较简单，关于一些常用设置，如坐标、图例、文字等可以看我之前的学习文章，还有就是很多参数这些看看api或者源码都能搞懂的。

接下来是简单用一下条形图：

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

n = 12

x = np.arange(12) #12个条形

y1 = np.random.uniform(1, 10, n) #分布1-10的高度

y2 = -np.random.uniform(1, 10, n) #分布(-1)-(-10)的高度

plt.bar(x, y1)

plt.bar(x, y2)

#接下来在条形上下方加上数值

for x0,y0 in zip(x, y1):

    plt.text(x0,

             y0,

             '%.2f' % y0, #保留两位小数

             ha='center', #水平对齐方式

             va='bottom' #垂直对齐方式

             )

for x0, y0 in zip(x, y2):

    plt.text(x0,

             y0,

             '%.2f' % y0,  # 保留两位小数

             ha='center',  # 水平对齐方式

             va='top'  # 垂直对齐方式

             )

plt.show()

好了，一个双层的条形图就完成了。其它还有什么饼图、直方图、等高线图等待很多，就不一一写出来了，接下来再弄一弄在一个figure显示多个图吧

其实很简单了，这里要用到subplot(n,m,d)将图分成n行m列，添加地d个格子的图像，接下来偷懒了，就用上面两个例子放一起就好了

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

plt.figure(num=1, figsize=(12, 6))#设置figure属性，因为要放两张图，这里把宽度弄大点

plt.subplot(1, 2, 1)#1行2列第一个格子ax画图

n = 12

x = np.arange(12) #12个条形

y1 = np.random.uniform(1, 10, n) #分布1-10的高度

y2 = -np.random.uniform(1, 10, n) #分布(-1)-(-10)的高度

plt.bar(x, y1)

plt.bar(x, y2)

#接下来在条形上下方加上数值

for x0,y0 in zip(x, y1):

    plt.text(x0,

             y0,

             '%.2f' % y0, #保留两位小数

             ha='center', #水平对齐方式

             va='bottom' #垂直对齐方式

             )

for x0, y0 in zip(x, y2):

    plt.text(x0,

             y0,

             '%.2f' % y0,  # 保留两位小数

             ha='center',  # 水平对齐方式

             va='top'  # 垂直对齐方式

             )

#到这里都是第一个ax格子的图像

plt.subplot(1, 2, 2)#开始在的二个ax画图

n = 1024 #生成1024个点

x = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布x坐标，在0-1范围

y = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布y坐标，在0-1范围

color = np.arctan2(y, x) #这个用于渲染好看的颜色，自己琢磨意义，哈哈

plt.scatter(x, #x坐标

            y, #y坐标

            s=50, #点的大小

            c=color, #颜色

            alpha=0.5, #透明度

            cmap='magma' #颜色板，看文档或者源码有很多类型，自己可以试试，如summer、winter、pink

            )

plt.show()

plt.figure()里面还有很多属性，比如背景颜色板，x和y轴是否共享坐标等等，自己看api和源码吧。哈哈，今天就到这儿。

巴特西

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