绘图和可视化学习笔记2

2 pandas中的绘图函数

matplotlib作图比较麻烦，在pandas中就比较容易了。

2.1 线性图

s = Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0,100,10))
s.plot()

结果：

df = DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),columns=list('ABCD'), index=np.arange(0,100,10))
df.plot()

结果：

图表示例：

2.2 柱状图

指定kind为bar和barh。

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
# 两个子图
fig,axes = plt.subplots(2,1)

data = Series(np.random.rand(16), index=list('abcdefghiljkmnop'))
# kind:表示类型，bar和barh
data.plot(kind='bar', ax=axes[0], color='k', alpha=0.7)  # 纵向
data.plot(kind='barh', ax=axes[1], color='k', alpha=0.7)  # 横向

结果：

df = DataFrame(np.random.rand(6,4),
               index=['one','two','three','four','five','six'],
                columns = pd.Index(['A','B','C','D'], name='Genus')
               )

df.plot(kind='bar',stacked=True,alpha=0.75)
# stacked True 表示堆积，False表示不堆积
# alpha 表示透明度

结果：

2.3 直方图和密度图

# 直方图：hist
df.sum(axis=1).hist(bins=15)
# 等价于
df.sum(axis=1).plot(kind='hist')

## 密度图：kde--标准混合正态分布
df.sum(axis=1).plot(kind='kde')

df = DataFrame(np.random.rand(26,4),
               index=list('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'),
                columns = pd.Index(['A','B','C','D'], name='Genus')
               )
df.sum(axis=0).plot(kind='hist')  # 直方图
df.sum(axis=0).plot(kind='kde')   # 密度

结果：

2.4 散布图

scatter方法用于绘制散布图

# 100个0-1的随机点，传入x，y两个参数
plt.scatter(np.random.rand(100),np.random.rand(100))
plt.title('100 Random number')

3 python图形化工具生态系统

略。

基于web的图形化工具才是图形化工具的未来。