《大数据导论》课件-第五章

大数据分析与挖掘Matplotlib简介优秀的第三方库基本绘图及保存绘图区域绘图刻度和范围优秀的数据可视化第三方库优秀的数据可视化第三方库importmatplotlib.pyplotas

plt引入模块的别名plt.plot()基本绘图小试（1）plt.plot()只有一个输入列表或数组时，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成plt.plot()基本绘图的保存plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量plt.plot()基本绘图小试（2）plt.plot(x,y)当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点pyplot的绘图区域plt.subplot(nrows,

ncols,

plot_number)pyplot的绘图区域——举例设置坐标轴范围和坐标轴刻度x_limt_min: <float>x轴范围最小值x_limit_max: <float>x轴范围最大值plt.xlim(x_limt_min,x_limit_max)y_limt_min: <float>y轴范围最小值y_limit_max: <float>y轴范围最大值plt.ylim(y_limt_min,y_limit_max)plt.axis(Xmin,Xmax,Ymin,Ymax)x_val_list: x轴刻度值序列x_text_list: x轴刻度标签文本序列[可选]plt.xticks(x_val_list,x_text_list)y_val_list: y轴刻度值序列y_text_list: y轴刻度标签文本序列[可选]plt.yticks(y_val_list,y_text_list)设置坐标轴设置坐标轴刻度设置坐标轴范围和坐标轴刻度——举例把横坐标轴范围设置为0-15把纵坐标轴范围设置为0-50把横坐标的刻度显示为：a,b,c,d,e,f,g把纵坐标的刻度显示为：A,B,C,D,E,F基本图形绘制饼图

直方图pyplot基础图表函数概述函数说明plt.pie(data,explode)绘制饼图plt.hist(x,bins,normed)绘制直方图plt.bar(left,height,width,bottom)绘制一个条形图plt.scatter(x,y)绘制散点图，其中，x和y长度相同饼图直方图条形图散点图饼图：pie函数plt.pie(x,explode=None,labels=None,colors=None,autopct=None,pctdistance=0.6,shadow=False,labeldistance=1.1,startangle=None,radius=None,…)常用参数及说明如下表所示。

x:(每一块)的比例，如果sum(x)>1会使用sum(x)归一化；labels:(每一块)饼图外侧显示的说明文字；explode:(每一块)离开中心距离；startangle:起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起；shadow:在饼图下面画一个阴影。默认值：False，即不画阴影；labeldistance:label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；autopct:控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者formatfunction1。如：'%1.1f'指小数点前后位数(没有用空格补齐)；

pyplot绘制饼图直方图：hist函数plt.hist(x,bins=10,range=None,normed=False,weights=None,cumulative=False,bottom=None,histtype=‘bar’,align=‘mid’,orientation=‘vertical’,rwidth=None,log=False,color=None,label=None,stacked=False)直方图：直方图是一种统计报告图，形式上也是一个个的长条形，但是直方图用长条形的面积表示频数，当宽度相同时，一般就用长条形长度表示频数。

x：指定要绘制直方图的数据；bins：指定直方图条形的个数；range：指定直方图数据的上下界，默认包含绘图数据的最大值和最小值；normed：是否将直方图的频数转换成频率；color：设置直方图的填充色；label：设置直方图的标签，可通过legend展示其图例；pyplot绘制直方图——1pyplot绘制直方图——1pyplot绘制直方图——2pyplot绘制直方图——2绘制箱线图箱线图（boxplot）也称箱须图，其绘制需使用常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同特征时，更可表现其分散程度差异。箱线图利用数据中的五个统计量（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值）来描述数据，它也可以粗略地看出数据是否具有对称性、分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。绘制箱线图boxplot函数matplotlib.pyplot.boxplot(x,notch=None,sym=None,vert=None,whis=None,positions=None,widths=None,patch_artist=None,meanline=None,labels=None,…)常用参数及说明如下表所示。参数名称说明参数名称说明x接收array。表示用于绘制箱线图的数据。无默认。positions接收array。表示图形位置。默认为None。notch接收boolean。表示中间箱体是否有缺口。默认为None。widths接收scalar或者array。表示每个箱体的宽度。默认为None。sym接收特定sting。指定异常点形状。默认为None。labels接收array。指定每一个箱线图的标签。默认为None。ve