用于展示數(shù)據(jù)

1. Matplotlib庫入門

Python優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化第三方庫

安裝

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ matplotlib

官方圖形-代碼展示

Matplotlib庫由各種可視化類構(gòu)成对竣，matplotlib.pyplot庫是繪制各種可視化圖形的命令子庫，相當(dāng)于快捷方式

調(diào)用

import matplotlib.pyplot as plt

1.1 plot()函數(shù)

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

x：x軸數(shù)據(jù)堕虹，列表或數(shù)組岂津，可選
y：y軸數(shù)據(jù)虱黄，列表或數(shù)組
format_string：控制曲線的格式字符串，可選
**kwargs：第二組或更多x, y, format_string【多條曲線時(shí)吮成，x不能省略】

1.1.1 繪制一條曲線

# 調(diào)用matplotlib.pyplot庫橱乱，并給出約定別名
import matplotlib.pyplot as plt

a = [1, 2, 3, 4]
# 繪圖，接收一維參數(shù)粱甫，默認(rèn)是y軸的值硝皂。x軸是參數(shù)的索引
plt.plot(a)
# 設(shè)定y軸標(biāo)簽【不能用中文表示】
plt.ylabel('y')
# 將圖形存儲(chǔ)為文件冒掌，默認(rèn)PNG格式，通過dpi修改輸出質(zhì)量
plt.savefig('\\TDRDIS Book\\編程\\Python應(yīng)用\\pig\\text', dpi = 600)
# 展示
plt.show()

b = [2, 4, 4, 2]
# 接收2個(gè)參數(shù)，分別對(duì)應(yīng)xy
plt.plot(a, b)
# 設(shè)定xy軸尺度：[x軸起盗忱、止值，y軸其起怔毛、止值]
plt.axis([-1, 5, 0, 5])
plt.show()

matplotlib簡介 1.png

matplotlib簡介 2.png

1.1.2 繪制多條曲線

import numpy as np
a = np.arange(10)
a # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

plt.plot(a, a*1.5, a, a*2.5, a, a*3)
plt.show()

plot() 1.png

format_string由顏色字符左痢、風(fēng)格字符和標(biāo)記字符組成

風(fēng)格字符：表示曲線的樣子

標(biāo)記字符：在曲線中的每個(gè)點(diǎn)，采取什么樣的風(fēng)格

plt.plot(a, a*1.5, 'go-.', a, a*2.5, '2--', a, a*3, 'y:', a, a*4, 'kp', a, a*5, 'b')
plt.show()

plot() 2.png

沒有給出顏色瞒大，系統(tǒng)自動(dòng)賦予一個(gè)不同于其他顏色的顏色
沒有給出風(fēng)格或標(biāo)記字符螃征，那就默認(rèn)沒有風(fēng)格或沒有標(biāo)記
沒有給出風(fēng)格和標(biāo)記字符，那就默認(rèn)是直線

其他參數(shù)命令控制顏色糠赦、風(fēng)格会傲、標(biāo)記字符等

color：控制顏色，color = ’green‘拙泽；linestyle：線條風(fēng)格淌山，linestyle = 'dashed'；marker：標(biāo)記風(fēng)格顾瞻，marker = ‘o'泼疑。與上面簡寫字符一一對(duì)應(yīng)
markerfacecolor：每一個(gè)標(biāo)記的顏色，markerfacecolor = 'blue'荷荤；markersize：每一個(gè)標(biāo)記的大小退渗，markersize = 20

1.2 中文顯示

1.2.1 rcParams修改字體

rcParams是pyplot用于改變?nèi)肿煮w的資源庫，使用時(shí)需要引入matplotlib庫

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
# 修改字體為中文字體蕴纳，SimHei是黑體
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
a = [1, 2, 3, 4]
plt.plot(a)
plt.ylabel('y的值')
plt.show()

中文顯示 1.png

1.2.1 fontproperties

局部改變字體翻翩，配合fontsize使用
···pythonimport matplotlib.pyplot as plt
a = [1, 2, 3, 4]
plt.plot(a)
plt.ylabel('y的值', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 20)
plt.xlabel('x的值', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 40)
plt.show()
···

中文顯示 2.png

1.3 文本顯示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')

plt.xlabel('橫軸：時(shí)間', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 15, color = 'green')
plt.ylabel('縱軸：振幅', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 15)
# 用一對(duì)$$引入Latex格式
plt.title(r'正弦波實(shí)例 $y=cos(2\pi x)$', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 25)
# text(x,y,text)：xy的坐標(biāo)都许，text：內(nèi)容
plt.text(2, 1, r'$\mu=100$', fontsize = 20)

plt.axis([-1, 6, -2, 2])
# 在圖形中加入網(wǎng)格
plt.grid(True)
plt.show()

文本顯示 1.png

plt.annotate(s, xy=arrow_crd, xytext=text_crd,arrowprops=dict)

s：要注解的字符串
xy=arrow_crd：箭頭所在位置
xytext=text_crd：文本顯示位置
arrowprops=dict：字典類型，定義整個(gè)顯示的一些屬性

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')

plt.xlabel('橫軸：時(shí)間', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 15, color = 'green')
plt.ylabel('縱軸：振幅', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 15)
plt.title(r'正弦波實(shí)例 $y=cos(2\pi x)$', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 25)
# shrink:箭頭2段的空白, width：箭頭大小
plt.annotate(r'$\mu=100$', xy = (2,1), xytext = (3, 1.5),
              arrowprops = dict(facecolor = 'black', shrink = 0.2, width = 2))

plt.axis([-1, 6, -2, 2])
plt.grid(True)
plt.show()

文本顯示 2.png

1.4 子繪圖區(qū)域

1.4.1 簡單繪圖區(qū)域

plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)

將繪圖區(qū)分割以nrows為行數(shù)量嫂冻，以ncols為列數(shù)量的子區(qū)域胶征。
plot_number：指明當(dāng)前繪圖區(qū)在哪個(gè)區(qū)域
書寫時(shí)，可將逗號(hào)去掉

a = [1, 2, 3, 4]
b = [2, 4, 4, 2]
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(a)
plt.subplot(212)
plt.plot(a, b)
plt.show()

matplotlib簡介 3.png

1.4.2 復(fù)雜繪圖區(qū)

1. plt.subplot2grid()方法

plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan = 1, rowspan = 1)

能夠設(shè)定網(wǎng)格桨仿，選中網(wǎng)格睛低，確定選中行列區(qū)域數(shù)量，編號(hào)從0開始
GridSpec：一個(gè)元組服傍，將區(qū)域分割成什么樣的網(wǎng)絡(luò)形狀
CurSpec：當(dāng)前選定位置
colspan ：列的延伸
rowspan：行的延伸

plt.subplot2grid((3,3),(0,0), colspan=3)
plt.subplot2grid((3,3),(1,0), colspan=2)
plt.subplot2grid((3,3),(1,2), rowspan=2)
plt.subplot2grid((3,3),(2,0))
plt.subplot2grid((3,3),(2,1))

復(fù)雜繪圖區(qū) 1.png

2. GridSpec類

# 導(dǎo)入GridSpec類[跟上圖同樣的區(qū)域圖]
import matplotlib.gridspec as gridspec
# 定義一個(gè)3行3列的網(wǎng)格
gs = gridspec.GridSpec(3,3)
# 在行上钱雷，選中第0行；在列上所有的列
ax1 = plt.subplot(gs[0,:])
ax2 = plt.subplot(gs[1,:-1])
ax3 = plt.subplot(gs[1:,-1])
ax4 = plt.subplot(gs[2,0])
ax5 = plt.subplot(gs[2,1])

2. 基礎(chǔ)繪圖函數(shù)

重點(diǎn)不是繪制圖形伴嗡，而是給數(shù)據(jù)找到合適展示方式

2.1 餅圖

import matplotlib.pyplot as plt
# 定義標(biāo)簽
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
# 定義標(biāo)簽打小
sizes = [15, 30, 45, 10]
# 指出第2塊被突出急波，突出打小為0.1
explode = (0,0.1, 0,0)
# autopct：表示顯示百分?jǐn)?shù)的方式；shadow：是二維還是有陰影瘪校；startangle：餅圖起始角度
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct = '%1.1f%%',
       shadow=False, startangle=90)
# 繪制過程中澄暮，xy方向應(yīng)該是相等的
plt.axis('equal')
plt.show()

繪制餅圖 1.png

2.2 直方圖

對(duì)于一個(gè)有若干元素的數(shù)組a，最小值和最大值之間構(gòu)成一個(gè)取值范圍阱扬。直方圖是將取值范圍均等的劃分bin個(gè)區(qū)間泣懊，圖形表示在某個(gè)區(qū)間有多少個(gè)元素

如，1麻惶，1馍刮，1，1窃蹋，3卡啰。劃分2個(gè)bin，其中4個(gè)1在第1個(gè)bin區(qū)間

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(0)
mu, sigma = 100, 2
a = np.random.normal(mu, sigma, size = 100)
# bins= 20：表示生產(chǎn)圖形中直方的個(gè)數(shù)
# density = 1：將每一個(gè)直方中出現(xiàn)元素的個(gè)數(shù)歸一化為出現(xiàn)的概率
# density = 0：表示直方中出現(xiàn)元素的個(gè)數(shù)
plt.hist(a, 20, density = 1, histtype = 'stepfilled', facecolor = 'b', alpha = 0.75)
plt.title('Histogran')
plt.show()

直方圖 1.png

2.3 極坐標(biāo)圖

plt.polar(left, height, withd)

left：表示,極坐標(biāo)中警没，顏色區(qū)域從哪開始匈辱，表示圖中某一個(gè)位置
height：表示中心的向邊緣繪制的長度
withd：寬度，即每個(gè)繪圖區(qū)域的面積杀迹，這個(gè)面積是在角度范圍內(nèi)輻射

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 給出極坐標(biāo)圖中的個(gè)數(shù)
N= 20
# 從0-360度亡脸，按照個(gè)數(shù)等分出N個(gè)不同角度
theta = np.linspace(0.0, 2*np.pi, N, endpoint=False)
# 生成N個(gè)一維的數(shù)組，對(duì)應(yīng)每個(gè)角度對(duì)應(yīng)的值
radii = 10 * np.random.rand(N)
# 給出寬度值树酪，一組數(shù)組
width = np.pi / 4 * np.random.rand(N)

# 設(shè)定繪圖區(qū)域浅碾，并通過projection = 'polar'給出繪制極坐標(biāo)圖指示
# 采用面向?qū)ο罄L制極坐標(biāo)圖
ax = plt.subplot(111, projection = 'polar')
# 將繪圖區(qū)域賦值與一個(gè)參數(shù)
# ax是一個(gè)對(duì)象，采用bar方法將3個(gè)參數(shù)給bars
bars = ax.bar(theta, radii, width = width, bottom = 0.0)

# 采用for循環(huán)對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行設(shè)定
for r, bar in zip(radii, bars):
    bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10))
    bar.set_alpha(0.5)
plt.show()

極坐標(biāo)圖 1.png

在角度空間內(nèi)展示數(shù)據(jù)的類型

2.4 散點(diǎn)圖

plt.scatter(x,y)

'''面向?qū)ο罄L制散點(diǎn)圖'''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 將subplots()函數(shù)變成一個(gè)對(duì)象
# 給出2個(gè)參數(shù)续语，分別對(duì)應(yīng)生成的圖表垂谢，以及圖表相關(guān)的區(qū)域
# plt.subplots()：表明繪制區(qū)域是111，即只有一個(gè)繪制區(qū)域
fig, ax = plt.subplots()
# 在當(dāng)前繪制區(qū)域（ax）疮茄，繪制其中的點(diǎn)
#  'o'：設(shè)定每一個(gè)點(diǎn)的類型
ax.plot(10*np.random.randn(100), 10*np.random.randn(100), 'o')
# 設(shè)定標(biāo)題
ax.set_title('Using hyphen instead of Unicode minus')
plt.show()

散點(diǎn)圖 1.png

面向?qū)ο蟮姆椒?br> plot()函數(shù)和標(biāo)題設(shè)置函數(shù)埂陆，變成對(duì)象的方法苛白，而不再是plt下面的函數(shù)

3. 引力波繪制

引力波：因?yàn)闀r(shí)空彎曲對(duì)外以輻射形式傳播的能量

數(shù)據(jù)源：2個(gè)聲音文件（真是宇宙引力波數(shù)據(jù)），1個(gè)txt文件（由科學(xué)家生成的希望用于對(duì)比的引力波模板文件）

# 科學(xué)計(jì)算庫
import numpy as np
# 繪圖庫
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取波形文件庫
from scipy.io import wavfile

# 讀取音頻文件
rate_h, hstrain= wavfile.read(r"E:\TDRDIS Book\編程\Python應(yīng)用\引力波數(shù)據(jù)源\H1_Strain.wav","rb")
rate_l, lstrain= wavfile.read(r"E:\TDRDIS Book\編程\Python應(yīng)用\引力波數(shù)據(jù)源\L1_Strain.wav","rb")
# reftime是時(shí)間序列焚虱，ref_H1是數(shù)據(jù)
# np.genfromtxt()執(zhí)行2個(gè)循環(huán)，1）將文件的每一行都轉(zhuǎn)化成字符串懂版，2）將每個(gè)字符串轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的數(shù)據(jù)類型
# transpose() 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置
reftime, ref_H1 = np.genfromtxt(r'E:\TDRDIS Book\編程\Python應(yīng)用\引力波數(shù)據(jù)源\wf_template.txt').transpose()

# 得到波形的時(shí)間間隔
htime_interval = 1/rate_h
ltime_interval = 1/rate_l
# 創(chuàng)建一個(gè)大小為12*6的繪圖空間
fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
 
# 丟失信號(hào)起始點(diǎn)
# hstrain是一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣鹃栽，shape[0]表示讀取矩陣的第一維度的長度，即數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)躯畴，
# /rate_h：得到函數(shù)在坐標(biāo)軸中的總長度
htime_len = hstrain.shape[0]/rate_h
# 以原點(diǎn)為中心民鼓，設(shè)置起止點(diǎn)，以htime_interval為時(shí)間間隔
htime = np.arange(-htime_len/2, htime_len/2 , htime_interval)
# 在第1個(gè)子圖繪制圖片
plth = fig.add_subplot(221)
plth.plot(htime, hstrain, 'y')
plth.set_xlabel('Time (seconds)')
plth.set_ylabel('H1 Strain')
plth.set_title('H1 Strain')
 
ltime_len = lstrain.shape[0]/rate_l
ltime = np.arange(-ltime_len/2, ltime_len/2 , ltime_interval)
pltl = fig.add_subplot(222)
pltl.plot(ltime, lstrain, 'g')
pltl.set_xlabel('Time (seconds)')
pltl.set_ylabel('L1 Strain')
pltl.set_title('L1 Strain')
 
pltref = fig.add_subplot(212)
pltref.plot(reftime, ref_H1)
pltref.set_xlabel('Time (seconds)')
pltref.set_ylabel('Template Strain')
pltref.set_title('Template')
# 自動(dòng)調(diào)節(jié)圖像外部邊緣
fig.tight_layout()

# 保存圖像
plt.savefig(r"E:\TDRDIS Book\編程\Python應(yīng)用\pig\Gravitational_Waves_Original.png")
plt.show()
plt.close(fig)

Gravitational_Waves_Original.png

目錄：Python數(shù)據(jù)分析與展示
一蓬抄、NumPy庫
二丰嘉、Matplotlib庫
三、Pandas庫

Python數(shù)據(jù)分析與展示.jpg