Python實現(xiàn)可視化的三個步驟：

• 確定問題，選擇圖形
• 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，應(yīng)用函數(shù)
• 參數(shù)設(shè)置，一目了然

1、首先，要知道我們用哪些庫來畫圖?

matplotlib

python中最基本的作圖庫就是matplotlib，是一個最基礎(chǔ)的Python可視化庫，一般都是從matplotlib上手Python數(shù)據(jù)可視化，然后開始做縱向與橫向拓展。

Seaborn

是一個基于matplotlib的高級可視化效果庫，針對的點主要是數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)中的變量特征選取，seaborn可以用短小的代碼去繪制描述更多維度數(shù)據(jù)的可視化效果圖

其他庫還包括

Bokeh(是一個用于做瀏覽器端交互可視化的庫，實現(xiàn)分析師與數(shù)據(jù)的交互);Mapbox(處理地理數(shù)據(jù)引擎更強的可視化工具庫)等等

本篇文章主要使用matplotlib進行案例分析

第一步：確定問題，選擇圖形

業(yè)務(wù)可能很復(fù)雜，但是經(jīng)過拆分，我們要找到我們想通過圖形表達什么具體問題。分析思維的訓(xùn)練可以學(xué)習(xí)《麥肯錫方法》和《金字塔原理》中的方法。

這是網(wǎng)上的一張關(guān)于圖表類型選擇的總結(jié)。

在python中，我們可以總結(jié)為以下四種基本視覺元素來展現(xiàn)圖形：

• 點：scatter plot 二維數(shù)據(jù)，適用于簡單二維關(guān)系;
• 線：line plot 二維數(shù)據(jù)，適用于時間序列;
• 柱狀：bar plot 二維數(shù)據(jù)，適用于類別統(tǒng)計;
• 顏色：heatmap 適用于展示第三維度;

數(shù)據(jù)間存在分布，構(gòu)成，比較，聯(lián)系以及變化趨勢等關(guān)系。對應(yīng)不一樣的關(guān)系，選擇相應(yīng)的圖形進行展示。

第二步：轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，應(yīng)用函數(shù)

數(shù)據(jù)分析和建模方面的大量編程工作都是用在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上的：加載、清理、轉(zhuǎn)換以及重塑。我們可視化步驟也需要對數(shù)據(jù)進行整理，轉(zhuǎn)換成我們需要的格式再套用可視化方法完成作圖。

下面是一些常用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法：

• 合并：merge，concat，combine_frist(類似于數(shù)據(jù)庫中的全外連接)
• 重塑：reshape;軸向旋轉(zhuǎn)：pivot(類似excel數(shù)據(jù)透視表)
• 去重：drop_duplicates
• 映射：map
• 填充替換：fillna,replace
• 重命名軸索引：rename

將分類變量轉(zhuǎn)換‘啞變量矩陣’的get_dummies函數(shù)以及在df中對某列數(shù)據(jù)取限定值等等。

函數(shù)則根據(jù)第一步中選擇好的圖形，去找python中對應(yīng)的函數(shù)。

第三步：參數(shù)設(shè)置，一目了然

原始圖形畫完后，我們可以根據(jù)需求修改顏色(color)，線型(linestyle)，標(biāo)記(maker)或者其他圖表裝飾項標(biāo)題(Title)，軸標(biāo)簽(xlabel，ylabel)，軸刻度(set_xticks)，還有圖例(legend)等，讓圖形更加直觀。

第三步是在第二步的基礎(chǔ)上,為了使圖形更加清晰明了，做的修飾工作。具體參數(shù)都可以在制圖函數(shù)中找到。

2、可視化作圖基礎(chǔ)

Matplotlib作圖基礎(chǔ)

#導(dǎo)入包 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

Figure和Subplot

matplotlib的圖形都位于Figure(畫布)中，Subplot創(chuàng)建圖像空間。不能通過figure繪圖，必須用add_subplot創(chuàng)建一個或多個subplot。

figsize可以指定圖像尺寸。

figure() 
<Figure size 432x288 with 0 Axes> 
#創(chuàng)建subplot，221表示這是2行2列表格中的第1個圖像。 
ax1 = fig.add_subplot(221) 
#但現(xiàn)在更習(xí)慣使用以下方法創(chuàng)建畫布和圖像，2,2表示這是一個2*2的畫布，可以放置4個圖像 
fig , axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) 
#plt.subplot的sharex和sharey參數(shù)可以指定所有的subplot使用相同的x，y軸刻度。 

利用Figure的subplots_adjust方法可以調(diào)整間距。

subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None) 

顏色color，標(biāo)記marker，和線型linestyle

matplotlib的plot函數(shù)接受一組X和Y坐標(biāo)，還可以接受一個表示顏色和線型的字符串縮寫：'g--'，表示顏色是綠色green，線型是'--'虛線。也可以使用參數(shù)明確的指定。

線型圖還可以加上一些標(biāo)記(marker)，來突出顯示數(shù)據(jù)點的位置。標(biāo)記也可以放在格式字符串中，但標(biāo)記類型和線型必須放在顏色后面。

plt.plot(np.random.randn(30),color='g',linestyle='--',marker='o') 
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x8c919b0>] 

刻度，標(biāo)簽和圖例

plt的xlim、xticks和xtickslabels方法分別控制圖表的范圍和刻度位置和刻度標(biāo)簽。

調(diào)用方法時不帶參數(shù)，則返回當(dāng)前的參數(shù)值;調(diào)用時帶參數(shù)，則設(shè)置參數(shù)值。

plt.plot(np.random.randn(30),color='g',linestyle='--',marker='o') 
plt.xlim() #不帶參數(shù)調(diào)用，顯示當(dāng)前參數(shù)； 
#可將xlim替換為另外兩個方法試試 
(-1.4500000000000002, 30.45) 

plt.plot(np.random.randn(30),color='g',linestyle='--',marker='o') 
plt.xlim([0,15]) #橫軸刻度變成0-15 
(0, 15) 

設(shè)置標(biāo)題，軸標(biāo)簽，刻度以及刻度標(biāo)簽

fig = plt.figure();ax = fig.add_subplot(1,1,1) 
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum()) 
ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000]) #設(shè)置刻度值 
labels = ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five']) #設(shè)置刻度標(biāo)簽 
ax.set_title('My first Plot') #設(shè)置標(biāo)題 
ax.set_xlabel('Stage') #設(shè)置軸標(biāo)簽 
Text(0.5,0,'Stage') 

添加圖例

圖例legend是另一種用于標(biāo)識圖標(biāo)元素的重要工具。可以在添加subplot的時候傳入label參數(shù)。

fig = plt.figure(figsize=(12,5));ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #傳入label參數(shù)，定義label名稱 
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),'k--',label='two') 
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),'k.',label='three') 
#圖形創(chuàng)建完后，只需要調(diào)用legend參數(shù)將label調(diào)出來即可。 
ax.legend(loc='best') #要求不是很嚴(yán)格的話，建議使用loc=‘best’參數(shù)來讓它自己選擇最佳位置 
<matplotlib.legend.Legend at 0xa8f5a20> 

注解

除標(biāo)準(zhǔn)的圖表對象之外，我們還可以自定義添加一些文字注解或者箭頭。

注解可以通過text，arrow和annotate等函數(shù)進行添加。text函數(shù)可以將文本繪制在指定的x，y坐標(biāo)位置，還可以進行自定義格式

plt.plot(np.random.randn(1000).cumsum()) 
plt.text(600,10,'test ',family='monospace',fontsize=10) 
#中文注釋在默認(rèn)環(huán)境下并不能正常顯示，需要修改配置文件，使其支持中文字體。具體步驟請自行搜索。 

保存圖表到文件

利用plt.savefig可以將當(dāng)前圖表保存到文件。例如，要將圖表保存為png文件，可以執(zhí)行

文件類型是根據(jù)拓展名而定的。其他參數(shù)還有：

• fname：含有文件路徑的字符串，拓展名指定文件類型
• dpi：分辨率，默認(rèn)100 facecolor,edgcolor 圖像的背景色，默認(rèn)‘w’白色
• format：顯示設(shè)置文件格式('png','pdf','svg','ps','jpg'等)
• bbox_inches：圖表需要保留的部分。如果設(shè)置為“tight”，則將嘗試剪除圖像周圍的空白部分
• plt.savefig('./plot.jpg') #保存圖像為plot名稱的jpg格式圖像

3、Pandas中的繪圖函數(shù)

Matplotlib作圖

matplotlib是最基礎(chǔ)的繪圖函數(shù)，也是相對較低級的工具。組裝一張圖表需要單獨調(diào)用各個基礎(chǔ)組件才行。Pandas中有許多基于matplotlib的高級繪圖方法，原本需要多行代碼才能搞定的圖表，使用pandas只需要短短幾行。

我們使用的就調(diào)用了pandas中的繪圖包。

import matplotlib.pyplot as plt 

線型圖

Series和DataFrame都有一個用于生成各類圖表的plot方法。默認(rèn)情況下，他們生成的是線型圖。

s = pd.Series(np.random.randn(10).cumsum(),index=np.arange(0,100,10)) 
s.plot() #Series對象的索引index會傳給matplotlib用作繪制x軸。 
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf553128> 

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D']) 
df.plot() #plot會自動為不同變量改變顏色，并添加圖例 
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf4f9eb8> 

Series.plot方法的參數(shù)

• label：用于圖表的標(biāo)簽
• style：風(fēng)格字符串，'g--'
• alpha：圖像的填充不透明度(0-1)
• kind：圖表類型(bar，line，hist，kde等)
• xticks：設(shè)定x軸刻度值
• yticks：設(shè)定y軸刻度值
• xlim，ylim：設(shè)定軸界限，[0,10]
• grid：顯示軸網(wǎng)格線，默認(rèn)關(guān)閉
• rot：旋轉(zhuǎn)刻度標(biāo)簽
• use_index：將對象的索引用作刻度標(biāo)簽
• logy：在Y軸上使用對數(shù)標(biāo)尺

DataFrame.plot方法的參數(shù)

DataFrame除了Series中的參數(shù)外，還有一些獨有的選項。

• subplots：將各個DataFrame列繪制到單獨的subplot中
• sharex，sharey：共享x，y軸
• figsize：控制圖像大小
• title：圖像標(biāo)題
• legend：添加圖例，默認(rèn)顯示
• sort_columns：以字母順序繪制各列，默認(rèn)使用當(dāng)前順序

柱狀圖

在生成線型圖的代碼中加上kind=‘bar’或者kind=‘barh’，可以生成柱狀圖或水平柱狀圖。

fig,axes = plt.subplots(2,1) 
data = pd.Series(np.random.rand(10),index=list('abcdefghij')) 
data.plot(kind='bar',ax=axes[0],rot=0,alpha=0.3) 
data.plot(kind='barh',ax=axes[1],grid=True) 
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xfe39898> 

柱狀圖有一個非常實用的方法：利用value_counts圖形化顯示Series或者DF中各值的出現(xiàn)頻率。

比如df.value_counts().plot(kind='bar') 

Python可視化的基礎(chǔ)語法就到這里，其他圖形的繪制方法大同小異。

重點是遵循三個步驟的思路來進行思考、選擇、應(yīng)用。多多練習(xí)可以更加熟練。