
Python數(shù)據(jù)可視化編程通過Matplotlib創(chuàng)建散點(diǎn)圖代碼示例
Matplotlib簡(jiǎn)述:
Matplotlib是一個(gè)用于創(chuàng)建出高質(zhì)量圖表的桌面繪圖包(主要是2D方面)。該項(xiàng)目是由JohnHunter于2002年啟動(dòng)的,其目的是為Python構(gòu)建一個(gè)MATLAB式的繪圖接口。如果結(jié)合PythonIDE使用比如PyCharm,matplotlib還具有諸如縮放和平移等交互功能。它不僅支持各種操作系統(tǒng)上許多不同的GUI后端,而且還能將圖片導(dǎo)出為各種常見的矢量(vector)和光柵(raster)圖:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。此外,matplotlib還有許多插件工具集,如用于3D圖形的mplot3d以及用于地圖和投影的basemap。
準(zhǔn)備數(shù)據(jù):從文本文件中解析數(shù)據(jù)
本文使用的數(shù)據(jù)主要包含以下三種特征:每年獲得的飛行??屠锍虜?shù),玩視頻游戲所耗時(shí)間百分比,每周消費(fèi)的冰淇淋公升數(shù)。其中分類結(jié)果作為文件的第四列,并且只有3、2、1三種分類值。
上述特征數(shù)據(jù)的格式經(jīng)過file2matrix函數(shù)解析處理之后,可輸出為矩陣和類標(biāo)簽向量。
將文本記錄轉(zhuǎn)換為Numpy的解析程序:
使用file2matrix讀取文件數(shù)據(jù),必須確保待解析文件存儲(chǔ)在當(dāng)前的工作目錄中。導(dǎo)入數(shù)據(jù)之后,簡(jiǎn)單檢查一下數(shù)據(jù)格式:
分析數(shù)據(jù):使用Matplotlib創(chuàng)建散點(diǎn)圖
編輯kNN.py文件,引入matplotlib,調(diào)用matplotlib的scatter繪制散點(diǎn)圖。
散點(diǎn)圖使用datingDataMat矩陣的第二、第三列數(shù)據(jù),分別表示特征值“玩視頻游戲所耗時(shí)間百分比”和“每周消費(fèi)的冰淇淋公升數(shù)”。
上圖由于沒有使用樣本分類的特征值,很難看到任何有用的數(shù)據(jù)模式信息。為了更好理解數(shù)據(jù)信息,Matplotlib庫提供的scatter函數(shù)支持個(gè)性化標(biāo)記散點(diǎn)圖上的點(diǎn)。調(diào)用scatter函數(shù)使用下列參數(shù):
上圖利用datingLabels存儲(chǔ)的類標(biāo)簽屬性,在散點(diǎn)圖上繪制了色彩不等、尺寸不同的點(diǎn)。因而基本上可以從圖中看到數(shù)據(jù)點(diǎn)所屬三個(gè)樣本分類的區(qū)域輪廓。為了得到更好的效果,采用datingDataMat矩陣的屬性列1和2展示數(shù)據(jù),并以紅色的'*'表示類標(biāo)簽1、藍(lán)色的'o'表示表示類標(biāo)簽2、綠色的'+'表示類標(biāo)簽3,修改參數(shù)如下:
lt.show()
總結(jié)
本文簡(jiǎn)單介紹了Matplotlib,并以實(shí)例分析了如何使用Matplotlib庫圖形化展示數(shù)據(jù),最后通過修改matplotlib的scatter函數(shù)參數(shù)使得散點(diǎn)圖的分類區(qū)域更加清晰。
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