利用python进行数据分析之绘图和可视化

matplotlib API入门

 使用matplotlib的办法最经常使用的方式是pylab的ipython，pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面，matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中，其一般的引入约定是：import matplot.pyplot as plt

一、Figure和Subplot

matplotlib的图像都位于Figure对象中，你能够用plt.figure建立一个新的Figure，不能经过空Figure绘图，必须用add_subplot建立一个或多个sub_plot才行

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig=plt.figure()
>>> ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
>>> ax2=fig.add_subplot(2,2,2)

 你能够在matplotlib的文档中找到各类图表类型，因为根据特定布局建立Figure和subplot是一件常见的任务，因而便出现一个更为方便的方法：plt.subplots,它能够建立一个新的Figure，且返回一个含有已建立的subplot对象的numpy数组。

pandas中的绘图函数

一、线型图

Series和DataFrame都有一个用于生成各种图标的plot方法，默认状况下，他们所生成的是线型图，该Series的索引会被传给matplotlib，并用于绘制x轴

>>> from pandas import *
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> s=Series(np.random.randn(10).cumsum(),index=np.arange(0,100,10))
>>> s.plot()
>>> plt.show(s.plot())

DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条直线，并自动建立图例：

>>> df=DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D'],index=np.arange(0,100,10))
>>> plt.show(df.plot())

二、柱状图

在生成的线型图的代码中加上kind='bar'(垂直树状图)或 kind='barch'(水平柱状图)便可生成柱状图，此时，Series和DataFrame的索引将会被用做X或Y的刻度。

data=Series(np.random.rand(16),index=list('abcdefghijklmnop'))
>>> data.plot(kind='bar',ax=axes[0],color='k',alpha=0.7)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x06FA9FD0>
>>> data.plot(kind='bar',ax=axes[1],color='k',alpha=0.7)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x049D02D0>

对于DataFrame,柱状图会将每一行的值分为一组

>>> df=DataFrame(np.random.rand(6,4),index=['one','two','three','four','five','six'],columns=['A','B','C','D'])
>>> df.columns.name='Genus'
>>> df
Genus         A         B         C         D
one    0.610197  0.132144  0.919492  0.432829
two    0.493323  0.899049  0.438195  0.300159
three  0.305448  0.404252  0.374776  0.924542
four   0.982561  0.233063  0.135196  0.385672
five   0.613274  0.574884  0.684504  0.123448
six    0.791576  0.062249  0.597673  0.058899
>>> plt.show(df.plot(kind='bar'))

三、直方图和密度图

 直方图是一种能够对值频率进行离散化显示的柱状图，另外一种是密度图，它是经过计算可能会产生观测数据的连续几率分布的估计而产生的。通常过程是将该分布近似为一组核分布，所以，密度图也被称做KDE图，调用plt时加上kind='kde'便可生成一张密度图。

四、散布图

散布图是观察两个一维数据序列之间的关系的有效手段，matplotlib的scatter方法是绘制散布图的主要方法。

>>> from pandas import *
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> macro=read_csv(r'D:\书籍与代码资料\利用python进行数据分析代码和数据集\ch08\macrodata.csv')
>>> data=macro[['cpi','m1','tbilrate','unemp']]
>>> trans_data=np.log(data).diff().dropna()
>>> trans_data[-5:]
          cpi        m1  tbilrate     unemp
198 -0.007904  0.045361 -0.396881  0.105361
199 -0.021979  0.066753 -2.277267  0.139762
200  0.002340  0.010286  0.606136  0.160343
201  0.008419  0.037461 -0.200671  0.127339
202  0.008894  0.012202 -0.405465  0.042560
>>> plt.scatter(trans_data['m1'],trans_data['unemp'])
<matplotlib.collections.PathCollection object at 0x0525C6D0>
>>> plt.show()

 在探索式的数据分析中，同时观察一组变量的散布图是颇有意义的，这也被称为散布矩阵；pandas提供了一个能从DataFrame建立散布图矩阵的scatter_matrix函数。

Python图形化工具生态系统介绍

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