[Python知识库]Python数据可视化工具matplotlib（六）-- 直方图、密度图、散点图、极坐标图、雷达图

直方图、密度图

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#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, hold=None, data=None, **kwargs)

s = pd.Series(np.random.randn(1000))
s.hist(bins = 20,
       histtype = 'bar',
       align = 'mid',
       orientation = 'vertical',
       alpha=0.5,
       density=True)
# bin：箱子的宽度
# normed 标准化
# histtype 风格，bar，barstacked，step，stepfilled
# orientation 水平还是垂直{‘horizontal’, ‘vertical’}
# align : {‘left’, ‘mid’, ‘right’}, optional(对齐方式)

s.plot(kind='kde',style='k--')
# 密度图

堆叠直方图

plt.figure(num=1)
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(1000) + 1, 'b': np.random.randn(1000),
                    'c': np.random.randn(1000) - 1, 'd': np.random.randn(1000)-2},
                   columns=['a', 'b', 'c','d'])
df.plot.hist(stacked=True,
             bins=20,
             colormap='Greens_r',
             alpha=0.5,
             grid=True)
# 使用DataFrame.plot.hist()和Series.plot.hist()方法绘制
# stacked：是否堆叠

df.hist(bins=50)
# 生成多个直方图

散点图 - plt.scatter()

# plt.scatter(x, y, s=20, c=None, marker='o', cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, 
# alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)

plt.figure(figsize=(8,6))
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
plt.scatter(x,y,marker='.',
           s = np.random.randn(1000)*100,
           cmap = 'Reds',
           c = y,
           alpha = 0.8,)
plt.grid()
# s：散点的大小
# c：散点的颜色
# vmin,vmax：亮度设置，标量
# cmap：colormap

散点矩阵 - pd.scatter_matrix()

# pd.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, figsize=None, ax=None, 
# grid=False, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None, hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),columns = ['a','b','c','d'])
pd.plotting.scatter_matrix(df,figsize=(10,6),
                 marker = 'o',
                 diagonal='kde',
                 alpha = 0.5,
                 range_padding=0.1)
# diagonal：({‘hist’, ‘kde’})，必须且只能在{‘hist’, ‘kde’}中选择1个 → 每个指标的频率图
# range_padding：(float, 可选)，图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding)，该值越大，留白距离越大，图像远离坐标原点

极坐标图

#调用subplot()创建子图时通过设置projection='polar',便可创建一个极坐标子图，然后调用plot()在极坐标子图中绘图

# 创建极坐标轴

s = pd.Series(np.arange(20))
theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
print(s.head())
print(theta[:10])
# 创建数据

fig = plt.figure(figsize=(10,6))
ax1 = plt.subplot(121, projection = 'polar')
ax2 = plt.subplot(122)
# 创建极坐标子图
# 还可以写：ax = fig.add_subplot(111,polar=True)

ax1.plot(theta,theta*3,linestyle = '--',lw=1)  
ax1.plot(s, linestyle = '--', marker = '.',lw=2)
ax2.plot(theta,theta*3,linestyle = '--',lw=1)
ax2.plot(s)
plt.grid()
# 创建极坐标图，参数1为角度（弧度制），参数2为value
# lw → 线宽
 

极坐标参数设置

theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
plt.figure(figsize=(10,6))
ax1= plt.subplot(121, projection='polar')
ax2= plt.subplot(122, projection='polar')
ax1.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)
ax2.plot(theta,theta/6,'--',lw=2)
# 创建极坐标子图ax

ax2.set_theta_direction(-1)
# set_theta_direction()：坐标轴正方向，默认逆时针

ax2.set_thetagrids(np.arange(0.0, 360.0, 90),['a','b','c','d'])
ax2.set_rgrids(np.arange(0.2,2,0.4))
# set_thetagrids()：设置极坐标角度网格线显示及标签 → 网格和标签数量一致
# set_rgrids()：设置极径网格线显示，其中参数必须是正数

ax2.set_theta_offset(np.pi/2)
# set_theta_offset()：设置角度偏移，逆时针，弧度制

ax2.set_rlim(0.2,1.2)
ax2.set_rmax(2)
ax2.set_rticks(np.arange(0.1, 1.5, 0.2))
# set_rlim()：设置显示的极径范围
# set_rmax()：设置显示的极径最大值
# set_rticks()：设置极径网格线的显示范围

雷达图1 - 极坐标的折线图/填图 - plt.plot()

plt.figure(figsize=(10,6))

ax1= plt.subplot(111, projection='polar')
ax1.set_title('radar map\n')  # 创建标题
ax1.set_rlim(0,12)

data1 = np.random.randint(1,10,10)
data2 = np.random.randint(1,10,10)
data3 = np.random.randint(1,10,10)
theta=np.arange(0,2*np.pi,2*np.pi/10)
# 创建数据

ax1.plot(theta,data1,'.--',label='data1')
ax1.fill(theta,data1,alpha=0.2)
ax1.plot(theta,data2,'.--',label='data2')
ax1.fill(theta,data2,alpha=0.2)
ax1.plot(theta,data3,'.--',label='data3')
ax1.fill(theta,data3,alpha=0.2)
# 绘制雷达线

雷达图2 - 极坐标的折线图/填图 - plt.polar()

# 首尾闭合

labels = np.array(['a','b','c','d','e','f']) # 标签
dataLenth = 6 # 数据长度
data1 = np.random.randint(0,10,6) 
data2 = np.random.randint(0,10,6) # 数据

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False) # 分割圆周长
data1 = np.concatenate((data1, [data1[0]])) # 闭合
data2 = np.concatenate((data2, [data2[0]])) # 闭合
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合

plt.polar(angles, data1, 'o-', linewidth=1) #做极坐标系
plt.fill(angles, data1, alpha=0.25)# 填充
plt.polar(angles, data2, 'o-', linewidth=1) #做极坐标系
plt.fill(angles, data2, alpha=0.25)# 填充

plt.thetagrids(angles * 180/np.pi, labels) # 设置网格、标签
plt.ylim(0,10)  # polar的极值设置为ylim

极轴图 - 极坐标的柱状图

plt.figure(figsize=(10,6))

ax1= plt.subplot(111, projection='polar')
ax1.set_title('radar map\n')  # 创建标题
ax1.set_rlim(0,12)

data = np.random.randint(1,10,10)
theta=np.arange(0,2*np.pi,2*np.pi/10)
# 创建数据

bar = ax1.bar(theta,data,alpha=0.5)
for r,bar in zip(data, bar):
    bar.set_facecolor(plt.cm.jet(r/10.))  # 设置颜色
plt.thetagrids(np.arange(0.0, 360.0, 90), []) # 设置网格、标签（这里是空标签，则不显示内容）