一、Python数据分析之Numpy
0.数组的引入
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假设我们想将列表中的每个元素增加1，但列表不支持这样的操作：
a = [1,2,3,4] a+1 #报错 #但可以这样操作 [x+1 for x in a] -
数组与另一个数组相加，得到对应元素相加的结果：
a = [1,2,3,4] b = [2,3,4,5] a+b #[1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 5]并不是我们想要的结果 [x+y for(x,y) in zip(a,b)] #都需要利用到列表生成式 -
这样的操作比较麻烦，而且在数据量特别大的时候会非常耗时间。如果我们使用Numpy，就会变得特别简单
1.创建数组
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先导入numpy包，有三种导入方式
#import numpy import numpy as np#导入numpy包并起别名为np #from numpy import * -
使用np.array()创建:从其他python结构（如列表，元组）转换
l = [0,1,2,3] print(l)#[0, 1, 2, 3] a = np.array([0,1,2,3]) print(a,type(a))#[0 1 2 3] <class 'numpy.ndarray'> a = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13]])#创建二维数组 -
NumPy 原生数组的创建（如 arange、ones、zeros等）
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np.arange(start, end, step):返回一个ndarray对象, 起始值为start，终止值为end，但不含终止值，步长为step
a = np.arange(1,10,0.5) #左闭右开区间，和range的使用方式同理 print(a,type(a))#[1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. 6.5 7. 7.5 8. 8.5 9. 9.5] <class 'numpy.ndarray'> -
np.ones(shape, dtype=None):函数返回给定形状和数据类型的新数组，其中元素的值设置为1
one=np.ones(5,dtype="bool") print(one,type(one))#[ True True True True True] <class 'numpy.ndarray'> array_2d = np.ones((2, 3)) print(array_2d,array_2d.dtype)# [[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]] float64 -
np.zeros(shape,dtype=None):函数返回给定形状和数据类型的新数组，其中元素的值设置为0
- 用法同ones()
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np.linspace(start，stop，num):指定间隔起始点、终止端，以及指定分隔值总数（包括起始点和终止点），最终函数返回间隔类均匀分布的数值数组
该函数共有7个参数，主要介绍前面3个
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start：数据的起始点，即区间的最小值
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stop：数据的结束点，即区间的最大值
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num：数据量，可以理解成分割了多少份，不写默认为50
a = np.linspace(1,50) #右边是包括在里面的，从a-->b一共c个数的等差数列 print(a)# [ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50.] a = np.linspace(1,50,10) print(a)# [ 1. 6.44444444 11.88888889 17.33333333 22.77777778 28.22222222 33.66666667 39.11111111 44.55555556 50. ]
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Numpy中的random.rand(d0,d1,…,dn)主要用于返回一个或一组0到1之间的随机数或随机数组
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dn表示每个维度
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示例：
np.random.rand(2,3) #array([[0.34510296, 0.26100149, 0.55205447], [0.1093094 , 0.43907452, 0.29931807]])
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numpy.random.randn(d0,d1,…,dn):返回一个或一组样本，具有标准正态分布
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用法同rand()
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示例：
np.random.randn(10) #标准正态分布 array([-1.4237624 , 1.63058904, -1.9223658 , 0.17736421, 0.54337908, -1.46049834, 0.2146448 , -0.32785131, -1.08990638, -0.75152502])
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numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=’l’):返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high
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参数：low为最小值，high为最大值，size为数组大小(没写默认为1)，dtype为数据类型，默认的数据类型是np.int
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high没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low)
np.random.randint(1,20,10) #生成随机整数，从1-20中随机10个
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注意：
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numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的
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如果传进来的列表中包含不同的类型，则统一为同一类型，优先级：str>float>int
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示例：
c = np.array([4,23.4,12.4]) print(c,c.dtype)#[ 4. 23.4 12.4] float64 # 如果既有字符串，又有数字，按照优先级，统一为字符串 b = np.array(["你好帅",2,3,4]) print(b,b.dtype)#['你好帅' '2' '3' '4'] <U3
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2.数组的属性
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查看数组中元素类型dtype
a=np.random.rand(2,3) a.dtype#dtype('float64')-
类型转换
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利用dtype属性
a = np.array([1.5,-3],dtype = int) a#array([ 1, -3]) -
astype方法：返回一个新数组
a = np.array([1,2,3]) a.astype(float)#array([1., 2., 3.])
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查看数组的形状shape
a.shape#(2, 3) np.shape(a)#另一种写法 -
查看数组元素的个数size
a.size#6 -
查看数组的维度ndim
a.ndim#2
3.数组的基本操作
3.1 索引
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一维数组与列表基本一致
a = np.array([0,1,2,3]) a[0]#0 a[0] = 10 a#array([10, 1, 2, 3]) -
二维数组
a = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13]]) a[1,3]#13 a[1][3]#另一种写法 #其中，1是行索引，3是列索引，中间用逗号隔开。事实上，Python会将它们看成一个元组（1,3），然后按照顺序进行对应。 #事实上，我们还可以使用单个索引来索引一整行内容： a[1]#array([10, 11, 12, -1])
3.2 切片
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数组中的切片与列表中基本相同
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示例：
a = np.array([11,12,13,14,15]) a[1:3] #左闭右开，从0开始算array([12, 13]) a[1:-2] #等价于a[1:3] a = np.array([[0,1,2,3,4,5],[10,11,12,13,14,15],[20,21,22,23,24,25],[30,31,32,33,34,35],[40,41,42,43,44,45],[50,51,52,53,54,55]]) a# array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [10, 11, 12, 13, 14, 15], [20, 21, 22, 23, 24, 25], [30, 31, 32, 33, 34, 35], [40, 41, 42, 43, 44, 45], [50, 51, 52, 53, 54, 55]]) #想得到第一行的第4和第5两个元素 a[0,3:5]#array([3, 4]) #得到第三列 a[:,2]#array([ 2, 12, 22, 32, 42, 52]) -
注意：在数组中切片在内存中使用的是引用机制
a = np.array([0,1,2,3,4]) b = a[2:4] print(b)#[2 3] b[0] = 10 a#array([ 0, 1, 10, 3, 4]) #引用机制意味着，Python并没有为b分配新的空间来存储它的值，而是让b指向了a所分配的内存空间，因此，改变b会改变a的值 #而这种现象在列表中并不会出现 a = [1,2,3,4,5] b = a[2:4] b[0] = 10 print(a)#[1, 2, 3, 4, 5]
3.3花式索引
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切片只能支持连续或者等间隔的切片操作，要想实现任意位置的操作。需要使用花式索引 fancy slicing。
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一维花式索引
- 指定索引位置
a = np.arange(0,100,10) #array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]) index = [1,2,-3] y = a[index] print(y,type(y))#[10 20 70] <class 'numpy.ndarray'>- 使用布尔数组
#mask必须是布尔数组，长度必须和数组长度相等 mask = np.array([0,2,2,0,0,1,0,0,1,0],dtype = bool) mask# array([False, True, True, False, False, True, False, False, True, False]) a[mask]#array([10, 20, 50, 80]) -
二维花式索引
- 对于二维花式索引，我们需要给定行和列的值
a = np.array([[0,1,2,3,4,5],[10,11,12,13,14,15],[20,21,22,23,24,25],[30,31,32,33,34,35],[40,41,42,43,44,45],[50,51,52,53,54,55]]) a[(0,1,2,3,4),[1,2,3,4,5]]#元组或者列表都可以 array([ 1, 12, 23, 34, 45])#array([ 1, 12, 23, 34, 45]) #返回的是最后三行的1,3,5列 a[3:,[0,2,4]] #array([[30, 32, 34], [40, 42, 44], [50, 52, 54]])- 使用mask（bool数组）进行索引
mask = np.array([1,0,1,0,0,1],dtype = bool) a[mask,2]#array([ 2, 22, 52]) -
注意：与切片不同，花式索引返回的是原对象的一个复制而不是引用
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3.4 “不完全”索引
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对于二维数组只给定一个索引时，为行索引
y = a[:3] y# array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1], [20, 21, 22, 23, 24, 25]])
3.5 数组变形
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利用shape属性
a = np.arange(6)#array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) a.shape=(2,3) a #array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) a.shape#(2, 3) -
使用reshape()函数：它不会修改原来数组的值，而是返回一个新的数组
a = np.arange(6) arr=a.reshape(2,3) print(arr)# array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) a#没变 -
数组转置 T（转置）
a=np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) print(a.T) [[0 3] [1 4] [2 5]] print(a) [[0 1 2] [3 4 5]] #转置不会改变原值 a.transpose()#另一种写法
4.数组聚合操作
- 聚合操作：指的是在数据查找基础上对数据的进一步整理筛选行为
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求和np.sum(a,axis=None)
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axis参数:
- 当axis=0时，对列进行聚合操作
- 当axis=1时，对行进行聚合操作
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示例：
##评分人数 mv_num = np.array([692795,42995,327855,580897,478523,157074,306904,662552,284652,159302]) np.sum(mv_num)#3693549 mv_num.sum()#另一种写法 a = np.array([[0,1,2,3],[10,11,12,13]]) a.sum(axis=0)#array([10, 12, 14, 16]) a.sum(axis=1)#array([ 6, 46])
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最大最小值np.max()/np.min()
- 用法同sum()
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平均值np.mean()
- 用法同sum()
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标准差np.std()
- 用法同sum()
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相关系数矩阵numpy.cov()
##评分 mv_score = np.array([9.6,9.5,9.5,9.4,9.4,9.4,9.4,9.3,9.3,9.3]) ##电影时长（分钟） mv_length = np.array([142,116,116,142,171,194,195,133,109,92]) np.cov(mv_score,mv_length) #array([[9.88888889e-03, 4.55555556e-01], [4.55555556e-01, 1.26288889e+03]]) -
数组排序
- np.sort(a, axis=1, kind=’quicksort’, order=None)
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a：所需排序的数组
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axis：数组排序时的基准,axis = 0,按列排列;axis = 1 ,按行排列(默认axis=1)
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kind：数组排序时使用的方法，其中：kind = ′quicksort′为快排；kind = ′mergesort′为混排；kind = ′heapsort′为堆排
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示例：
arr = np.array([[3, 2, 4], [5, 0, 1]]) print(np.sort(arr)) [[2 3 4] [0 1 5]] print(np.sort(arr,axis=0)) [[3 0 1] [5 2 4]]
- np.argsort(a, axis=1, kind=’quicksort’, order=None)
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返回从小到大的排列在数组中的索引位置
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用法与sort基本一致
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示例：
##评分人数 mv_num = np.array([692795,42995,327855,580897,478523,157074,306904,662552,284652,159302]) order = np.argsort(mv_num) order#array([1, 5, 9, 8, 6, 2, 4, 3, 7, 0], dtype=int64) arr = np.array([[3, 2, 4], [5, 0, 1]]) order=np.argsort(arr) order# array([[1, 0, 2], [1, 2, 0]], dtype=int64)
5.数组连接
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有时候我们需要将不同的数组按照一定的顺序连接起来，此时便可以用到concatenate((a0,a1,…,aN),axis = 0)
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aN表示数组
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axis表示按什么方向进行连接，默认为0，即按列连接
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数组为一维数组（向量）直接在其后面进行连接
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.concatenate((arr1, arr2)) print(arr1.shape,arr2.shape)#(3,) (3,) print(arr)#[1 2 3 4 5 6] -
数组为二维数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3]]) arr2 = np.array([[4, 5, 6]]) arr = np.concatenate((arr1, arr2)) print(arr1.shape,arr2.shape)#(1, 3) (1, 3) print(arr) #[[1 2 3] #[4 5 6]] arr = np.concatenate((arr1, arr2),axis=1) print(arr)#[[1 2 3 4 5 6]]
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hstack() 沿行堆叠
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.hstack((arr1, arr2)) print(arr)#[1 2 3 4 5 6] -
vstack() 沿列堆叠
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.vstack((arr1, arr2)) print(arr) #[[1 2 3] [4 5 6]] -
dstack() 沿高度堆叠，该高度与深度相同
arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.dstack((arr1, arr2)) print(arr)# [[[1 4] [2 5] [3 6]]]
6.numpy内置函数
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np.abs(a):绝对值函数，其中a为数组
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np.exp(a):指数函数即 \(e^x\)
示例：
a = np.array([-1,1,0,-2]) np.exp(a) #array([0.36787944, 2.71828183, 1. , 0.13533528]) -
np.median(a):中值函数
np.median(a) #中值-0.5 -
np.cumsum(a):累积和函数
np.cumsum(a) #累积和 #array([-1, 0, 0, -2], dtype=int32) -
numpy.where(condition):输出满足条件元素的坐标
a = np.array([0,12,5,20]) b=np.where(a>10) print(b,type(b))#(array([1, 3], dtype=int64),) <class 'tuple'> -
numpy的内置函数非常多，不需要死记，懂得查资料
https://blog.csdn.net/nihaoxiaocui/article/details/51992860?locationNum=5&fps=1
7.numpy mat的使用
虽然array也可以进行运算，但mat更符合矩阵
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numpy.mat(data, dtype=None)：将数据转化成矩阵类型
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Parameters 参数介绍
- data：array_like 数组、列表之类
- dtype：data-type Data-type of the output matrix
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Returns 返回值：matrix
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索引
m= np.mat([1,2,3]) #创建矩阵 m[0] #取一行 m[0,1] #第一行，第2个数据 m[0][1] #注意不能像数组那样取值了,这样写会报错 -
示例：
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) A1=np.mat(A) print(A1,type(A1)) #结果 [[1 2 3] [4 5 6]] <class 'numpy.matrix'> #也可以直接传参数 B=np.mat('1 2 3;4 5 6')#单引号，双引号均可 print(B,type(B)) #结果 [[1 2 3] [4 5 6]] <class 'numpy.matrix'>注:如果输入本身就是一个矩阵，则np.mat不会对该矩阵make a copy.仅仅是创建了一个新的引用。np.matrix(data, copy = True)创建了一个新的相同的矩阵。当修改新矩阵时，原来的矩阵不会改变。
#导入模块 import numpy as np #创建ndarray二维数组 x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #生成 <class 'numpy.matrix'> 矩阵 m = np.mat(x) #打印 m 矩阵 print(m) [[1 2] [3 4]] #如果此时修改 x 数组，m矩阵也会随之发生变化 x[0,0] = 5 print(m) [[5 2] [3 4]]
8.矩阵的相关运算
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矩阵乘法
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数据结构为numpy.ndarray（数组） 或者numpy.matrix（矩阵）可以使用numpy.dot(a, b, out=None)
- a : ndarray 数组
- b : ndarray 数组
- out : ndarray, 可选，用来保存dot()的计算结果
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数据结构为numpy.matrix（矩阵）时也可以使用星号（*）
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示例：
#矩阵 A=np.mat("1;2;3") B=np.mat('1 2 3;4 5 6') np.dot(B,A) #B*A 矩阵乘法要注意先后顺序 #B.dot(A)另一种写法 #结果 matrix([[14], [32]]) #数组 A=np.array([[1],[2],[3]]) print(A.shape)#(3, 1) B=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(B.shape)#(2, 3) B.dot(A) #输出结果 array([[14], [32]]) B*A#会报错，对于数组*计算的时对应位置的乘法，需要两个数组的形状相同 #operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (3,1)
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矩阵对应元素相乘
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np.multiply():数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致
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数据结构为numpy.ndarray（数组）时也可以使用星号（*）
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示例
#数组 A=np.array([[1,1,1],[2,2,2]]) B=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) B*A np.multiply(A,B) #输出结果 array([[ 1, 2, 3], [ 8, 10, 12]]) #矩阵 A=np.mat(A) B=np.mat(B) np.multiply(A,B) #输出结果 matrix([[ 1, 2, 3], [ 8, 10, 12]])
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计算矩阵的行列式值
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numpy.linalg.det() 函数计算输入矩阵的行列式
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示例
import numpy as np a = np.array([[1,2], [3,4]]) print (np.linalg.det(a))#-2.0
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逆矩阵
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numpy.linalg.inv()：函数计算矩阵的乘法逆矩阵
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示例
x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np.linalg.inv(x) print (x) print (y) print (np.dot(x,y)) #输出结果 [[1 2] [3 4]] [[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5]] #近似于E [[1.00000000e+00 1.11022302e-16] [0.00000000e+00 1.00000000e+00]]
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解线性方程组
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linalg.solve(a,b)形如：AX = B
- a:Coefficient matrix（系数矩阵）
- b:列向量
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示例：Solve the system of equations
x0 + 2 * x1 = 1 and
3 * x0 + 5 * x1 = 2
a = np.array([[1, 2], [3, 5]]) b = np.array([1, 2]) x = np.linalg.solve(a, b) x array([-1., 1.])
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二、Pandas
1.Pandas基本介绍
Python Data Analysis Library 或 Pandas是基于Numpy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2.Pandas 基本数据结构
pandas有两种常用的基本结构：- Series：
- 带标签的一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很接近。Series可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据
- DataFrame：
- 二维的表格型数据结构，可以将DataFrame理解为Series的容器。
- Series：
3.Series 的创建
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series由两部分组成
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values:一组数据(ndarray类型)
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index:相关的数据索引标签
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形式如下：
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Pandas 使用 Series() 函数来创建 Series 对象
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pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
- data：一组数据(ndarray 类型)
- index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始
- dtype：数据类型，默认会自己判断
- name：设置名称
- copy：拷贝数据，默认为 False
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创建一个空series对象
#输出数据为空 s = pd.Series() print(s,type(s))#Series([], dtype: float64) <class 'pandas.core.series.Series'> -
用列表list构建Series
my_list=[7,'Beijing','19大',3.1415,-10000,'Happy'] s=pd.Series(my_list) print(type(s)) print(s) #输出结果 <class 'pandas.core.series.Series'> 0 7 1 Beijing 2 19大 3 3.1415 4 -10000 5 Happy dtype: object-
pandas会默认用0到n来做Series的index,但也可以自己指定index
s=pd.Series([7,'Beijing','19大',3.1415,-10000,'Happy'], index=['A','B','C','D','E','F']) print(s) #输出结果 A 7 B Beijing C 19大 D 3.1415 E -10000 F Happy dtype: object
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ndarray创建Series对象
d=pd.Series(np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e']) print(d) #输出结果 a -0.329401 b -0.435921 c -0.232267 d -0.846713 e -0.406585 dtype: float64 -
用字典dict来构建Series，因为Series本身其实就是key-value的结构
cities={'Beijing':55000,'Shanghai':60000,'shenzhen':50000,'Hangzhou':20000,'Guangzhou':45000,'Suzhou':None} apts=pd.Series(cities,name='income') print(apts) #输出结果 Beijing 55000.0 Guangzhou 45000.0 Hangzhou 20000.0 Shanghai 60000.0 Suzhou NaN shenzhen 50000.0 Name: income, dtype: float64
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4.访问Series数据
4.1 索引—index
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
print(s.index,type(s.index))
#结果
#默认情况下，Series的下标都是数字（可以使用额外参数指定），类型是统一的。
RangeIndex(start=0, stop=6, step=1) <class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>
s.index.name = '索引'
s
#
索引
0 1.0
1 3.0
2 5.0
3 NaN
4 6.0
5 8.0
dtype: float64
4.2 值—values
new_s=s.values
print(new_s,type(new_s),new_s.dtype)
#结果
[ 1. 3. 5. nan 6. 8.] <class 'numpy.ndarray'> float64
4.3 切片
s[2:5] #左闭右开
#结果
2 5.0
3 NaN
4 6.0
dtype: float64
s[::2]
#结果
0 1.0
2 5.0
4 6.0
dtype: float64
s.index = list('abcdef')
s['a':'c':2] #依据自己定义的数据类型进行切片，不是左闭右开了
#结果
a 1.0
c 5.0
dtype: float64
5.DataFrame
5.1 DataFrame简介
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DataFrame是一个表格型的数据结构,DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成.设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。其实DataFrame就是由多个Series组成的，因此可以说DataFrame是Series的容器。
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DataFrame由3部分组成
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行索引:index
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列索引:columns
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值:values
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如下图：
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5.2 DataFrame的创建
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使用ndarry创建
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pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)
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index指定行索引，columns指定列索引，若不写，则默认从0开始，size指定行数和列数
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示例：
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(1,10,size=(2,4)),index=["a","b"],columns=["A","B","C","D"]) #结果 A B C D a 2 9 8 1 b 6 1 2 1 #默认情况下，如果不指定index参数和columns，那么它们的值将从用0开始的数字替代 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4)) print(df) #结果 0 1 2 3 0 -0.261175 -0.250175 -0.315719 1.294368 1 0.824193 -1.930705 -0.744268 0.343531 2 -0.350171 1.270669 0.783120 -0.795121 3 0.626404 -2.341512 -0.057654 -0.883903 4 -0.648448 0.253251 0.447128 1.492709 5 -0.315956 0.121005 -0.804142 -1.134788
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使用字典创建
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字典的每个
key代表一列，其value可以是各种能够转化为Series的对象dic = {"name":["张三","李四","王五"],"age":[1,2,3]} # key为列的索引，行索引则默认从0开始 df=pd.DataFrame(dic) print(df) #结果 name age 0 张三 18 1 李四 19 2 王五 22 df2 = pd.DataFrame({'A':1.,'B':pd.Timestamp("20181001"),'C':pd.Series(1,index = list(range(4)),dtype = float),'D':np.array([3]*4, dtype = int),'E':pd.Categorical(["test","train","test","train"]),'F':"abc"}) #B:时间戳,E分类类型 print(df2) #输出结果 A B C D E F 0 1.0 2018-10-01 1.0 3 test abc 1 1.0 2018-10-01 1.0 3 train abc 2 1.0 2018-10-01 1.0 3 test abc 3 1.0 2018-10-01 1.0 3 train abc
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5.3 DataFrame 的属性
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index 行索引属性
print(df2.index,type(df2.index)) #Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') <class 'pandas.core.indexes.numeric.Int64Index'> -
columns 列索引属性
print(df.columns,type(df.columns)) #Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object') <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> -
values 数据值属性
df2.values #结果 array([[1.0, Timestamp('2018-10-01 00:00:00'), 1.0, 3, 'test', 'abc'], [1.0, Timestamp('2018-10-01 00:00:00'), 1.0, 3, 'train', 'abc'], [1.0, Timestamp('2018-10-01 00:00:00'), 1.0, 3, 'test', 'abc'], [1.0, Timestamp('2018-10-01 00:00:00'), 1.0, 3, 'train', 'abc']], dtype=object) -
shape、size、dtypes
df2.shape (4, 6) df2.size 24 df2.dtypes #输出结果 A float64 B datetime64[ns] C float64 D int32 E category F object dtype: object
5.4 DataFrame的索引和切片
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隐式索引的操作：即不规定行、列索引使用默认索引
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df[0][0] df[列][行]，获取隐式索引单个元素
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df[1] ,df[i] 获取第i+1列元素 df[1,3,5]这种写法会报错
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df[0:2] 对行的切片操作，获取的是0和1行，顾头不顾尾
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df[[0,1]] 对列的操作，获取第一列和第二列
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df.iloc[0:2,0:2] iloc对于隐式索引的操作，获取前两行和前两列组成的区域，逗号前式行，逗号后是列
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df.iloc[[0,1],[0,1]] iloc对于隐式索引的操作，获取前两行和前两列组成的区域
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示例：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4)) print(df) #输出结果 0 1 2 3 0 -1.724670 -0.305197 -1.235365 -0.052571 1 1.401085 1.621906 -0.526358 -1.507972 2 -0.786382 0.741458 0.306289 -1.099758 3 2.419920 -0.647299 1.194271 0.692936 4 0.347969 0.607995 -1.757885 -0.021412 5 -0.964155 0.936637 0.975647 0.731744 df[[0,2]] 0 2 0 -1.724670 -1.235365 1 1.401085 -0.526358 2 -0.786382 0.306289 3 2.419920 1.194271 4 0.347969 -1.757885 5 -0.964155 0.975647 df[0] 0 -1.724670 1 1.401085 2 -0.786382 3 2.419920 4 0.347969 5 -0.964155 Name: 0, dtype: float64 df[0:2] 0 1 2 3 0 -1.724670 -0.305197 -1.235365 -0.052571 1 1.401085 1.621906 -0.526358 -1.507972 df.iloc[0:2,0:2] 0 1 0 -1.724670 -0.305197 1 1.401085 1.621906
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显式索引的操作:显式索引使用切片表达式时是闭区间
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df[“A”] 或 df.A 获取单列，类似于字典的操作
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df[‘A’][‘a’] 获取单个元素，先列后行 df[列][行]
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df[“a”:”b”] 获取是a到b行,包含b行
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df[[“A”,”B”]] 获取A列和B列
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df.loc[“a”:”b”,”A”:”B”] loc对于显式索引的操作，df[行区域，列区域]
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df.loc[[“a”,”b”],[“A”,”B”]] loc对于显式索引的操作，结果同上
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示例：
df1 = pd.DataFrame(data=np.random.randint(1,10,size=(3,4)),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C","D"]) df1 A B C D a 2 6 2 6 b 6 8 6 6 c 1 8 5 4 df1.loc["a":"b","A":"B"] A B a 2 6 b 6 8
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head和tail方法可以分别查看最前面几行和最后面几行的数据（默认为5）df.head() 0 1 2 3 0 -1.724670 -0.305197 -1.235365 -0.052571 1 1.401085 1.621906 -0.526358 -1.507972 2 -0.786382 0.741458 0.306289 -1.099758 3 2.419920 -0.647299 1.194271 0.692936 4 0.347969 0.607995 -1.757885 -0.021412 df.tail(3) 0 1 2 3 3 2.419920 -0.647299 1.194271 0.692936 4 0.347969 0.607995 -1.757885 -0.021412 5 -0.964155 0.936637 0.975647 0.731744 -
总结
- loc是对于显式索引的相关操作(对于标签的处理)，iloc是针对隐式索引的相关操作(对于整数的处理)
- df[0:2]切片操作是针对行而言，对于df[“A”]索引操作是对于列而言；获取单个元素先列后行，df[列][行]；loc和iloc操作，逗号前是行区域或行列表，逗号后是列区域或列列表
5.5 DataFrame读取数据及数据操作
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读取Excel文件数据
- 函数原型pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None,
arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,
convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None,
true_values=None,false_values=None,engine=None,squeeze=False,**kwds) - 参数介绍
- io ：excel 路径
- sheetname：默认是sheetname为0，返回多表使用sheetname=[0,1]，若sheetname=None是返回全表 。注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe
- header ：指定作为列名的行，默认0，即取第一行，数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None
- skiprows：省略指定行数的数据
- skip_footer：省略从尾部数的行数据
- index_col ：指定列为索引列，也可以使用 u’string’
- names：指定列的名字，传入一个list数据
- usecols:默认为None，解析所有列；如果为str，则表示Excel列字母和列范围的逗号分隔列表（例如“ A：E”或“ A，C，E：F”）。范围全闭；如果为int，则表示解析到第几列；如果为int列表，则表示解析那几列
df = pd.read_excel(r"D:\BaiduNetdiskDownload\python\python\作业3\豆瓣电影数据.xlsx",index_col = 0) - 函数原型pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None,
-
文本文件的读取
- 函数原型 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=, delimiter=None, header=‘infer’, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression=‘infer’, thousands=None, decimal=’.’, lineterminator=None, quotechar=’”’, quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, storage_options=None)
- 几个重要参数
- filepath_or_buffer：字符串。任何有效的字符串路径都可以，网址也行。
- sep:字符串，表示分隔符，默认为逗号
- delimiter：字符串，sep的别名，默认None（如果定义该参数，则sep参数失效）
- header: int或者int列表，默认由推断出来。这是用于规定列名的行号
- index_col: 整数或者字符串或者整数/字符串列表。指定用作的行标签的列
- nrows: 整数，选择性使用。要读取的文件行数。对于读取大文件很有用
- skiprows:列表或者整数，选择性使用。在文件开始处要跳过的行号（索引为0）或要跳过的行数（整数）
- 返回值为DateFrame
-
数据操作
-
添加数据df.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)
-
other：DataFrame、series、dict、list等数据结构
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ignore_index:默认值为False，为True则不使用index标签
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verify_integrity：默认值为False，如果为True当创建相同的index时会抛出ValueError的异常
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sort:boolean,默认是None
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示例：
#append添加字典 data = pd.DataFrame() a = {"x":1,"y":2} data = data.append(a,ignore_index=True) print(data)# x y 0 1.0 2.0 #append添加series #如果不添加ignore_index=True,会报错TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name #如果不添加ignore_index=True，则需要添加name属性 series = pd.Series({"x":1,"y":2},name="a") data = data.append(series) print(data)#输出结果 x y 0 1.0 2.0 a 1.0 2.0 #设置的name会作为index的name #append添加list #如果list是一维的，则是以列的形式添加，如果list是二维的则是以行的形式来添加 data = pd.DataFrame() a = [1,2,3] data = data.append(a) print(data)# 0 0 1 1 2 2 3 data = pd.DataFrame() a = [[1,2,3],[4,5,6]] data = data.append(a) print(data)# 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6
-
-
drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=’raise’)
-
labels：一个字符或者数值，加上axis ，表示带label标识的行或者列；如 (labels=’A’, axis=1) 表示A列
-
axis：axis=0表示行，axis=1表示列
-
columns：列名
-
index：表示dataframe的index, 如index=1, index=a
-
inplace：True表示删除某行后原dataframe变化，False不改变原始dataframe
-
示例：
df2 = pd.DataFrame({'A':1.,'B':pd.Timestamp("20181001"),'C':pd.Series(1,index = list(range(4)),dtype = float),'D':np.array([3]*4, dtype = int),'E':pd.Categorical(["test","train","test","train"]),'F':"abc"}) #B:时间戳,E分类类型 print(df2)# A B C D E F 0 1.0 2018-10-01 1.0 3 test abc 1 1.0 2018-10-01 1.0 3 train abc 2 1.0 2018-10-01 1.0 3 test abc 3 1.0 2018-10-01 1.0 3 train abc #删除A列，axis=1不能省略 df2=df2.drop('A',axis=1) #df2=df2.drop(columns='A')另一种写法
-
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5.6 缺失值处理
- 缺失值
- 在np中，None是python自带的,其类型为object,因此,None不能参与到人任何计算中(NoneType)
- np.nan(NaN) 是浮点类型(float),能参与到计算中.但计算的结果总是NaN
- 在pandas中把None和np.nan都视作np.nan
- 缺失值处理方法
- isnull() 有缺失值则返回True
- notnull() 没有缺失值则返回True
- isnull().any(axis=1) axis=1是代表行，0代表列，一行中只要有一个空值则返回True
- notnull().all(axis=1) 一行中所有不为空则返回True
- df.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 删除有缺失值的整行或整列
- axis=0 这里的0代表行
- how=’any’ how是删除方式，any只要一行或一列中有一个缺失值就删除，还有一个all代表的意思是，一行或一列中所有的都为缺失值才删除，常用的是any
- inplace=False inplace代表操作是否对原数据进行覆盖，False代表不在原数据上修改，而是复制出一份，True代表在原数据上修改
- df.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 对缺失值进行填充
- value 填充的值,也可以是字典
- axis 1 代表行，0代表列
- inplace inplace代表操作是否对原数据进行覆盖，False代表不在原数据上修改，而是复制出一份，True代表在原数据上修改
- method 分为四种填充方式：’backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’ 其中pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值； backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值
三、Matplotlib Pyplot
1.matplotlib pyplot简介
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Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API
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Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等
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导入pyplot库
import matplotlib.pyplot as plt
2.plot函数
plot() 用于画图它可以绘制点和线，语法格式如下
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画单条线
- plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)
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画多条线
- plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs)
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参数介绍
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带有[]的参数是可选参数
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[x] 默认参数，x为0~N-1
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可选参数[fmt] 是一个字符串来定义图的基本属性 如：颜色（color），点型（marker），线型（linestyle）具体形式 fmt = ‘[color][marker][line]’ fmt接收的是每个属性的单个字母缩写 如 ‘bo-‘ 蓝色圆点实线
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若属性用的是全名则不能用fmt参数来组合赋值，应该用关键字参数对单个属性赋值
plot(x,y2,color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=1, markersize=6)
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示例1：
plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],"bo-") #也可以是ob，没顺序要求 plt.show() print(line,type(line))#[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000024C7C6362E0>] <class 'list'>
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示例2：
t = np.arange(0.,5.,0.2) #左闭右开从0到5间隔0.2 plt.plot(t,t,"r--", t,t**2,"bs-", t,t**3,"g^-") plt.show()
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线条属性
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color：折线的颜色
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linestyle：指定折线的类型，可以是实线、虚线、点虚线、点点线等，默认文实线；
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linewidth：指定折线的宽度
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marker：可以为折线图添加点，该参数是设置点的形状；
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markersize：设置点的大小；
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markeredgecolor：设置点的边框色；
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markerfactcolor：设置点的填充色；
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图示：
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设置属性
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plt.setp(obj,*args,**kwargs)
- obj： 要设置的对象
- *args、**kwargs：需要设置的属性值
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调用方式
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setp(line, linewidth=2, color='r') -
setp还支持 MATLAB 式的键值对setp(lines, 'linewidth', 2, 'color', 'r') -
示例3：
x = np.linspace(-np.pi,np.pi) y = np.sin(x) line = plt.plot(x,y) #plt.setp(line, color = 'g',linewidth = 4) plt.setp(line,"color",'r',"linewidth",4) #matlab风格
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3.理解plt与ax
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一幅图的结构：python是面向对象的，同样利用matplotlib画图从面向对象的角度更容易理解
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Figure对象：可看成是一个画布。有了画布之后，才能在上面画各种图
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Axes对象：画布上的一块区域，这个区域肯定要包含许多信息，比如曲线，坐标轴，标题，图例，注释等。这些就是Axes对象包含的属性，它们也是各种对象。比如Line2D，XAxis，YAxis
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如图：
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matplotlib 架构上分为三层
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底层：backend layer
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中层：artist layer
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最高层：scripting layer
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在任意一层操作都能够实现画图的目的，而且画出来还都一样。但越底层的操作越细节话，越高层越易于人机交互。
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.plt 对应的就是最高层 scripting layer。这就是为什么它简单上手，但要调细节就不灵了
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ax.plot 是在 artist layer 上操作。基本上可以实现任何细节的调试
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两种绘图方式的区别
对这两个概念有基本的了解后，就可以来看看
plt.plot()和ax.plot()有何区别-
plt
# 第一种方式 plt.figure() plt.plot([1,2,3],[4,5,6]) plt.show() -
ax
# 第二种方式 fig,ax = plt.subplots() ax.plot([1,2,3],[4,5,6]) plt.show()-
其实就这两种方式画出的图形其实是一样的，但是
- 第一种方式的代码，先生成了一个
Figure画布，然后在这个画布上隐式生成一个画图区域进行画图 - 第二种方式同时生成了
Figure和axes两个对象，然后用ax对象在其区域内进行绘图
- 第一种方式的代码，先生成了一个
-
4.子图形的构成
4.1 Figure
-
figure简介
在绘制图形之前，我们需要一个Figure对象，可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图
-
plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, clear=False, *kwargs)：*产生一个指定编号为
num的图- num: 图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
- figsize: 指定figure的宽和高，单位为英寸
- dpi: 参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80, 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
- facecolor: 背景颜色
- edgecolor: 边框颜色
- frameon: 是否显示边框
4.2 subplot函数
-
使用
subplots可以在一幅图中生成多个子图也即 axes对象 -
plt.subplot(nrows, ncols, fignum，**fig_kw)：绘图时需要指定位置
- nrows： subplot的行数
- ncols： subplot的列数，行X列就是被分成多少个图像区域
- fignum： 目前该图像位于第几个位置
- **fig_kw：创建figure时的其他关键字
-
subplots(nrows=1, ncols=1) 方法可以一次生成多个，在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可
- nrows：默认为 1，设置图表的行数
- ncols：默认为 1，设置图表的列数
-
函数调用：
plt.subplot(ijn) i代表划分为几行j为几列，n是指目前在第几个子区域内，当
numrows * numncols < 10时，中间的逗号可以省略，因此plt.subplot(211)就相当于plt.subplot(2,1,1) -
示例4：
def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) t1 = np.arange(0.0,5.0,0.1) t2 = np.arange(0.0,4.0,0.02) plt.figure(figsize = (10,6),facecolor='g')#背景设为绿色 ax1=plt.subplot(211) print(ax1,type(ax1))#AxesSubplot(0.125,0.536818;0.775x0.343182) <class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'> plt.plot(t1,f(t1),"bo",t2,f(t2),'k') #子图1上有两条线 plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),"r--") plt.show()
-
另一种写法：
fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(221) # 划分为2行2列四个区域，这是第一个区域，以下以此类推 ax1.set(title="标题1",ylabel='y',xlabel='x') ax2 = fig.add_subplot(222) ax2.set(title="标题2",ylabel='y',xlabel='x') ax3 = fig.add_subplot(223) ax3.set(title="标题3",ylabel='y',xlabel='x') ax4 = fig.add_subplot(224) ax4.set(title="标题4",ylabel='y',xlabel='x') plt.show()
5.图形标注
5.1 坐标轴相关设置
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解决乱码问题
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] #解决中文字符乱码的问题 # SimHei：微软雅黑 # FangSong：仿宋 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False #正常显示负号 -
坐标轴标签设置—以xlabel函数为例
-
函数语法：
xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs):设置X轴的标签
-
函数参数：
- xlabel：字符串格式，标签文本内容
- fontdict： dict, 一个字典用来控制标签的字体样式
- labelpad：浮点数，默认值为None， x/y轴的标签离x/y轴的偏移量，以点为单位
- loc(location)：标签位置，默认在中间，对于x轴是’left’，‘center’，‘right’，对于y轴则是’bottom’， ‘center’， ‘top’
-
示例：
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] #解决中文字符乱码的问题 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False #正常显示负号 line=plt.plot([1,2,3,4]) #默认以列表的索引作为x，输入的是y plt.ylabel('y轴',labelpad=20,loc='top',fontdict={'color':"red",'fontsize':20}) plt.xlabel("x轴") plt.show() #注意y轴标签与x轴的区别
-
另一种写法ax.set_xlabel()用法与xlabel()相同
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] #解决中文字符乱码的问题 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False #正常显示负号 def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) t1 = np.arange(0.0,5.0,0.1) t2 = np.arange(0.0,4.0,0.02) plt.figure(figsize = (10,6),facecolor='g') ax1=plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),"bo",t2,f(t2),'k') #子图1上有两条线 ax1.set(title="标题一") ax1.set_ylabel('y轴',labelpad=20,loc='top',fontdict={'color':"red",'fontsize':20}) plt.show()
-
-
坐标轴刻度设置
-
函数语法
yticks(ticks=None, labels=None, **kwargs) ax.yticks或者plt.yticks
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参数说明
- ticks： 可选参数，数组，x轴刻度位置的列表。传入空列表移除所有x轴刻度
- labels： 可选参数，数组，放在指定刻度位置的标签文本。只有当ticks参数有输入值，该参数才能传入参数
-
示例：
#不使用xticks函数 x=np.linspace(1,10,100) y = np.sin(x) plt.plot(x,y) # plt.xticks(range(1,10)) plt.show() #使用xticks函数 x=np.linspace(1,10,100) y = np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.xticks(range(1,10),['a','b','c','d','e','f','g','h','i']) plt.show()
-
plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax]):该方法可以让你用一行代码设置 x 和 y 的限值,它还可以按照图形的内容自动收紧坐标轴，不留空白区域
axis()函数除了支持数值列表作为输入外，还支持字符选项。Matplotlib会根据输入的字符选项自动地对轴进行调整-
axis(‘off’)：关闭轴线和标签
-
axis(‘equal’)：使x轴与y轴保持与屏幕一致的高宽比（横纵比）
-
axis(‘tight’)：使x轴与y轴限制在有数据的区域
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axis(‘square’)：使x轴与y轴坐标一致
x=np.linspace(0,10,20) plt.plot(x,np.sin(x)) plt.axis([-1,11,-1.5,1.5]) plt.show()
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5.2 设置标题(title)
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函数语法
plt.title（label, fontdict=None, loc=None, pad=None, *, y=None, **kwargs):设置坐标系标题
ax.set_title()用法同上
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函数参数
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label: 字符串，用于标题文本内容
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fontdictdict：字体字典项：控制标题文本展现，默认设置如下
{'fontsize': rcParams['axes.titlesize'], 'fontweight': rcParams['axes.titleweight'], 'color': rcParams['axes.titlecolor'], 'verticalalignment': 'baseline', 'horizontalalignment': loc} -
loc：标题文本的位置，默认’center’，可以设置’center’, ‘left’, ‘right’，控制标题的左右移动
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y:浮点型，标题的垂直位置（顶部是1.0）。 如果为None（默认），则自动确定，控制标题的上下移动
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示例：
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] #解决中文字符乱码的问题 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False #正常显示负号 x = np.linspace(-2,2,1000) y = np.exp(x) plt.plot(x,y,ls='-',lw=2,color='g') plt.title("center",fontdict={ 'fontsize': 20, #字体大小 'fontweight':'light', #字体粗细, ‘light’, ‘normal’, ‘medium’, ‘semibold’, ‘bold’, ‘heavy’, ‘black’ 'color':'r', #字体颜色 'verticalalignment':'top',# 垂直对齐方式，'center', 'top', 'bottom', 'baseline', 'center_baseline' 'horizontalalignment':'center',#对齐方式，'center', 'right', 'left' 'family':'Times New Roman', #字体系列，它的值有很多，比如 “宋体”，“微软雅黑”等等 'fontstyle':'italic' #字体风格：它的值有：normal（默认值）、italic（斜体）、oblique（倾斜） }) plt.show()
5.3 图例设置
图例是对图形所展示的内容的解释，比如在一张图中画了三条线，那么这三条线都代表了什么呢？这时就需要做点注释，便引出下面的函数
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plt.legend(*args,* kwargs)或者ax.legend()*这个函数参数挺多的，主要介绍几个常用的参数
- handles：需要传入你所画线条的实例对象
- labels：是图例的名称（能够覆盖在plt.plot( )中label参数值）
- loc:代表了图例在整个坐标轴平面中的位置
- ncol： 图例的列的数量，默认为1
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用法：
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方法一：采用plt.legend( )默认参数
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第一步：给plt.plot( )中参数label=”传入字符串类型的值，也就是图例的名称
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第二步：使用plt.legend( )使上述代码产生效果
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示例：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False n = np.linspace(-5, 4, 30) m1 = 3 * n + 2 m2 = n ** 2 plt.xlabel('时间') plt.ylabel('心情') plt.plot(n, m1, color='r', linewidth=1.5, linestyle='-', label='女生购物欲望') plt.plot(n, m2, 'b', label='男生购物欲望') plt.legend() plt.show()
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方法二：向plt.legend( )中设置参数，进行个性化图例定制
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示例：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False n = np.linspace(-5, 4, 30) m1 = 3 * n + 2 m2 = n ** 2 plt.xlabel('时间') plt.ylabel('心情') line1, = plt.plot(n, m1, color='r', linewidth=1.5, linestyle='-', label='女生购物欲望')#label属性可不写 line2, = plt.plot(n, m2, 'b', label='男生购物欲望') plt.legend(handles=[line1, line2], labels=['girl购物欲望','boy购物欲望'], loc='best',ncol=2) plt.show()
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5.4 文本注释
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函数语法
text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs):添加注释文本；在坐标（x,y）位置添加文本
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函数参数：
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x, y: 浮点型，放置注释文本的数字坐标位置
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s：字符型，文本内容
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fontdict：字典类型，默认为空；用于覆盖默认文本属性的字典项，若字典项为空则默认属性由rcParams确定。默认设置如下：
{'fontsize': rcParams['axes.titlesize'], 'fontweight': rcParams['axes.titleweight'], 'color': rcParams['axes.titlecolor'], 'verticalalignment': 'baseline', 'horizontalalignment': loc} -
**kwargs：其他参数： 设置文本属性。如：weight：注释文本内容的粗细风格，color：注释文本内容的字体颜色
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示例：
x = np.linspace(0.05, 10, 1000) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="r", label="plot figure") plt.legend() plt.text(3.10, 0.09, "y=sin(x)", weight="bold", color="b") plt.show()
5.5 设置网格线
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函数语法：
plt.grid(b=None, which=‘major’, axis=‘both’, **kwargs)或者ax.grid()设置图表中的网格线
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参数说明：
- b：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true
- which：可选，可选值有 ‘major’、’minor’ 和 ‘both’，默认为 ‘major’，表示应用更改的网格线
- axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 ‘both’（默认），’x’ 或 ‘y’，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向
- **kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color=’r’, linestyle=’-‘ 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度
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示例：
x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16]) plt.title("RUNOOB grid() Test") plt.xlabel("x - label") plt.ylabel("y - label") plt.plot(x, y) plt.grid(color = 'r', linestyle = '--', linewidth = 0.5) plt.show()
6.柱状图
bar()函数用于绘制柱状图
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函数语法
*plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, , align=‘center’, data=None, **kwargs)
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函数参数
- x：浮点型或类数组对象；柱形的的x轴坐标
- height: 浮点型或类数组对象；柱形的高度
- width：浮点型或类数组对象；柱形的宽度，默认值为0.8
- bottom：浮点型或类数组对象； 柱形基座的y坐标，默认0
- align：对齐方式： 中间，边缘 ，默认为中间。柱与x轴坐标的对其方式。center:x轴坐标在中间位置,edge:x轴坐标在左边
- Other Parameters:
- color：可选参数，颜色或颜色列表 。柱形颜色
- edgecolor：可选参数：颜色或颜色列表 。柱形边缘的颜色
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示例：
labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'] men_means = [20, 34, 30, 35, 27] women_means = [25, 32, 34, 20, 25] x = np.arange(len(labels)) # the label locations width = 0.35 # the width of the bars fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width/2, men_means, width, label='Men',color='g') rects2 = ax.bar(x + width/2, women_means, width, label='Women',color='b') for a,b in zip(x,men_means): #数字直接显示在柱子上（添加文本） plt.text(a-width/2,b,b,ha = "center",va = "bottom",fontsize = 10) for a,b in zip(x,women_means): #数字直接显示在柱子上（添加文本） plt.text(a+width/2,b,b,ha = "center",va = "bottom",fontsize = 10) # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc. ax.set_ylabel('Scores') ax.set_title('Scores by group and gender') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels) ax.legend()
7.条形图
函数Barh() 用于绘制条形图
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函数语法
*barh(y, width, height=0.8, left=None, , align=‘center’, **kwargs)
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用法与bar()基本一致
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示例：
df = pd.read_excel(r"D:\BaiduNetdiskDownload\python\python\作业5\movie_data3.xlsx", index_col = 0) data = df["产地"].value_counts() x = data.index y = data.values plt.figure(figsize = (10,6)) #设置图片大小 plt.barh(x,y,color = "g") #绘制柱状图，表格给的数据是怎样就怎样，不会自动排序 plt.title("各国家或地区电影数量", fontsize = 20) #设置标题 plt.xlabel("国家或地区",fontsize = 18) plt.ylabel("电影数量") #对横纵轴进行说明 plt.tick_params(labelsize = 14) #设置标签字体大小 # plt.xticks(rotation = 90) #标签转90度 for a,b in zip(x,y): #数字直接显示在柱子上（添加文本） #a:x的位置，b:y的位置，加上10是为了展示位置高一点点不重合， #第二个b:显示的文本的内容,ha,va:格式设定,center居中,top&bottom在上或者在下,fontsize:字体指定 plt.text(b,a,a,fontsize = 10) #plt.grid() #画网格线，有失美观因而注释点 plt.show()
8.饼状图
饼图英文学名为Sector Graph，又名Pie Graph。常用于统计学模块。饼图中的数据点（数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形，柱形，折线，饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示。相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）显示为整个饼图的百分比。可以使用 pyplot 中的 **pie() **方法来绘制饼图。
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函数语法
*plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, , normalize=None, data=None)
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参数说明
- x：浮点型数组，表示每个扇形的面积
- explode：数组，表示各个扇形之间的间隔，默认值为0
- labels：列表，各个扇形的标签，默认值为 None
- colors：数组，表示各个扇形的颜色，默认值为 None
- autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，%d%% 整数百分比，%0.1f 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比
- labeldistance：标签标记的绘制位置，相对于半径的比例，默认值为 1.1，如 <1则绘制在饼图内侧
- pctdistance：：类似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默认值为 0.6
- shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影
- radius：：设置饼图的半径，默认为 1
- startangle：：起始绘制饼图的角度，默认为从 x 轴正方向逆时针画起，如设定 =90 则从 y 轴正方向画起
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示例：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.array([35, 25, 25, 15]) plt.pie(y, labels=['A','B','C','D'], # 设置饼图标签 colors=["#d5695d", "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 设置饼图颜色 explode=(0, 0.2, 0, 0), # 第二部分突出显示，值越大，距离中心越远 autopct='%.2f%%', # 格式化输出百分比 ) plt.title("RUNOOB Pie Test") plt.show()
原文地址：http://www.cnblogs.com/ZhengLord/p/16897543.html
