python绘图篇

1，xlable,ylable设置x，y轴的标题文字。

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2，title设置标题。

3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围。

plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下，窗口不会关闭。

plt.saveFig（）保存图像。

面向对象绘图

1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。

subplot()绘制包含多个图表的子图。

configure subplots,可调节子图与图表边框距离。

可以通过修改配置文件更改对象属性。

图标显示中文

1，在程序中直接指定字体。

2， 在程序开始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist对象

1，图标的绘制领域。

2，如何在FigureCanvas对象上绘图。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。

FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构。

分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等。

直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：

1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建。）

2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象。

3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。

Figure容器

如何找到指定的Artist对象。

1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。

2，可使用for循环添加栅格。

3，可通过transform修改坐标原点。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签，坐标轴标题等内容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。

1，可对曲线进行插值。

2，fill_between()绘制交点。

3，坐标变换。

4，绘制阴影。

5，添加注释。

1，绘制直方图的函数是

2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位

数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分

布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察

值的大小。

4,散点图

5,QQ图

低层绘图函数

类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。

在这一节中，我们会描述一些低层的绘图函数，用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形。

绘图区域与边界

R在绘图时，将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示。

添加对象

在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数，以及对其功能的说明。

•points(x, y, ...)，添加点

•lines(x, y, ...)，添加线段

•text(x, y, labels, ...)，添加文字

•abline(a, b, ...)，添加直线y=a+bx

•abline(h=y, ...)，添加水平线

•abline(v=x, ...)，添加垂直线

•polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形

•segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段

•arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头

•symbols(x, y, ...)，添加各种符号

•legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明

Python 数据可视化：数据分布统计图和热图

本课将继续介绍 Seaborn 中的统计图。一定要牢记，Seaborn 是对 Matplotlib 的高级封装，它优化了很多古老的做图过程，因此才会看到一个函数解决问题的局面。

在统计学中，研究数据的分布情况，也是一个重要的工作，比如某些数据是否为正态分布——某些机器学习模型很在意数据的分布情况。

在 Matplotlib 中，可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数。

输出结果：

sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE。

除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中还有另外一个常用的绘制数据分布的函数 sns.kdeplot，它们的使用方法类似。

首先看这样一个示例。

输出结果：

① 的作用是设置所得图示的背景颜色，这样做的目的是让下面的 ② 绘制的图像显示更清晰，如果不设置 ①，在显示的图示中看到的就是白底图像，有的部分看不出来。

② 最终得到的是坐标网格，而且在图中分为三部分，如下图所示。

相对于以往的坐标网格，多出了 B 和 C 两个部分。也就是说，不仅可以在 A 部分绘制某种统计图，在 B 和 C 部分也可以绘制。

继续操作：

输出结果：

语句 ③ 实现了在坐标网格中绘制统计图的效果，jp.plot 方法以两个绘图函数为参数，分别在 A 部分绘制了回归统计图，在 B 和 C 部分绘制了直方图，而且直方图分别表示了对应坐标轴数据的分布，即：

我们把有语句 ② 和 ③ 共同实现的统计图，称为联合统计图。除了用 ② ③ 两句可以绘制这种图之外，还有一个函数也能够“两步并作一步”，具体如下：

输出结果：

python绘制直方图设置y数量

python绘制直方图设置y数量需要用到matplotlib_pyplot_hist方法。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python 数据可视化：绘制箱线图、饼图和直方图

上一课介绍了柱形图和条形图，本课将介绍另外几种统计图表。

Box Plot 有多种翻译，盒须图、盒式图、盒状图或箱线图、箱形图等，不管什么名称，它的基本结构是这样的：

这种图是由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）于 1977 年发明的，它能显示出一组数据的上限、下限、中位数及上下四分位数。

为了更深入理解箱线图的含义，假设有这样一组数据：[1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，共有 8 个数字。

首先要计算箱线图中的“四分位数”，注意不是 4 个数：

对于已经排序的数据 [1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，下四分位数（Q1）的位置是数列中从小到大第 2.25 个数，当然是不存在这个数字的——如果是第 2 个或者第 3 个，则存在。但是，可以用下面的原则，计算出此位置的数值。

四分位数等于与该位置两侧的两个整数的加权平均数，此权重取决于相对两侧整数的距离远近，距离越近，权重越大，距离越远，权重越小，权数之和等于 1。

根据这个原则，可以分别计算本例中数列的 3 个四分位数。

在此计算基础上，还可以进一步计算四分位间距和上限、下限的数值。

先看一个简单示例，了解基本的流程。

输出结果：

这里绘制了两张箱线图，一张没有显示平均值，另外一张显示了平均值，所使用的方法就是 boxplot，其完整参数列表为：

参数很多，不要担心记忆问题，更别担心理解问题。首先很多参数都是可以“望文生义”的，再有，与以前所使用的其他方法（函数）的参数含义也大同小异。

输出结果：

所谓的“凹槽”，不是简单形状的改变，左右折线的上限区间表示了数据分布的置信区间，横线依然是上限和下限。

python使用hist画频率直方图时，怎样修改填

示例代码：

#概率分布直方图

#高斯分布

#均值为0

mean = 0

#标准差为1，反应数据集中还是分散的值

sigma = 1

x=mean+sigma*np.random.randn(10000)

fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=2,figsize=(9,6))

#第二个参数是柱子宽一些还是窄一些，越大越窄越密

ax0.hist(x,40,normed=1,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)

##pdf概率分布图，一万个数落在某个区间内的数有多少个

ax0.set_title('pdf')

ax1.hist(x,20,normed=1,histtype='bar',facecolor='pink',alpha=0.75,cumulative=True,rwidth=0.8)

#cdf累计概率函数，cumulative累计。比如需要统计小于5的数的概率

ax1.set_title("cdf")

fig.subplots_adjust(hspace=0.4)

plt.show()

运行结果为：

pandas可视化直方图意义

【数据可视化】Pandas画直方图

【数据可视化】Pandas画直⽅图

pandas.DataFrame.hist

使⽤函数：

功能：制作DataFrame的直⽅图

直⽅图是数据分布的表⽰。此函数在DataFrame中的每个系列上调⽤matplotlib.pyplot.hist（），每列产⽣⼀个直⽅图。

data : DataFrame

The pandas object holding the data.

pandas对象保存数据。

第 1 页

column : string or sequence

If passed, will be used to limit data to a subset of columns.

如果通过，将⽤于将数据限制为列的⼦集。

by : object, optional

If passed, then used to form histograms for separate groups.

如果通过，则⽤于为不同的组形成直⽅图。

grid : boolean, default True

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