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🥭本文内容:Python数据分析与可视化(Python绘图详解)
文章目录
-
- 一、前言
- 二、知识点详解
-
- [1. Python 数据分析步骤](#1. Python 数据分析步骤)
- [2. Python创建可视化的基本步骤](#2. Python创建可视化的基本步骤)
- [三、Python 绘图](#三、Python 绘图)
-
- [1. 绘制三维曲面图及其投影图](#1. 绘制三维曲面图及其投影图)
- [2. 绘制曲面图](#2. 绘制曲面图)
- [3. 绘制曲面投影图](#3. 绘制曲面投影图)
- [4. 同时绘制曲面图和投影图,用两个图展示](#4. 同时绘制曲面图和投影图,用两个图展示)
- [5. 绘制曲面图](#5. 绘制曲面图)
- [6. 同时绘制曲面图及其二维填色图](#6. 同时绘制曲面图及其二维填色图)
一、前言
在数据科学领域,数据分析和可视化是至关重要的环节,能够帮助我们从数据中提取有用的信息和见解。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在数据分析和可视化方面拥有丰富的工具和库,如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn
等。
首先,让我们来看看如何使用Python进行数据分析。在数据分析过程中,通常需要加载数据、清洗数据、进行统计分析和建模等步骤。我们可以使用Pandas库
来加载和处理数据
,NumPy库
用于数值计算
,以及Scikit-learn库
用于机器学习建模
。通过这些工具,我们可以轻松地对数据进行探索和分析,从而更好地理解数据背后的规律和趋势。
接下来,让我们转向数据可视化。数据可视化是将数据转换为图形化展示的过程,能够帮助我们直观地理解数据并发现数据之间的关系。在Python中,Matplotlib和Seaborn
是两个常用的数据可视化
库,可以绘制各种类型的图表,如折线图、柱状图、散点图、热力图等。通过这些图表,我们可以更直观地展示数据的特征和趋势,为数据分析提供更直观的支持。
综上所述,Python作为一种强大的编程语言,在数据分析和可视化方面拥有丰富的工具和库,能够帮助我们更好地理解和分析数据。通过实际案例的学习和实践,我们可以更加熟练地运用Python进行数据分析和可视化,从而提升数据科学的能力和水平。
二、知识点详解
1. Python 数据分析步骤
进行数据分析时,通常会使用Python中的一些流行库(如Pandas、NumPy、Matplotlib
等)。以下是使用Python进行数据分析的基本步骤:
- 导入数据:
使用Pandas库中的read_csv()函数导入数据集,也可以从数据库、API等来源获取数据。 - 数据探索:
使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。
检查数据类型、缺失值、异常值等。 - 数据清洗:
处理缺失值:使用dropna()删除缺失值或fillna()填充缺失值。
处理重复值:使用drop_duplicates()删除重复值。
数据类型转换:将数据转换为适当的数据类型。 - 数据可视化:
使用Matplotlib、Seaborn等库绘制图表,如折线图、柱状图、散点图等,以便更直观地理解数据。 - 特征工程:
创建新特征:根据现有特征创建新的特征。
特征编码:对分类变量进行独热编码或标签编码。 - 数据建模:
根据问题选择合适的模型,如线性回归、决策树、随机森林等。
使用Scikit-learn库构建模型,包括拟合、预测和评估模型。 - 模型评估:
使用交叉验证、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能。 - 模型优化:
调参:使用网格搜索、随机搜索等方法调整模型超参数以提高性能。
特征选择:根据特征重要性选择最相关的特征。 - 结果解释:
解释模型的预测结果,分析模型的优劣势,提出改进建议。
2. Python创建可视化的基本步骤
创建可视化是数据分析中非常重要的一环,Python中有多个库可以用来创建各种类型的可视化,比如Matplotlib、Seaborn、Plotly
等。以下是使用Python创建可视化的基本步骤:
- 导入库:
导入需要使用的可视化库,如Matplotlib、Seaborn等。 - 准备数据:
准备要可视化的数据,确保数据格式正确并包含所需的信息。 - 选择图形类型:
根据数据的特点和展示需求选择合适的图形类型,如折线图、柱状图、散点图等。 - 创建图形:
使用选定的库中的函数或方法创建图形对象,如plt.figure()创建Figure对象。 - 绘制图形:
使用相应的绘图函数绘制图形,如plt.plot()绘制折线图、plt.bar()绘制柱状图等。 - 设置图形属性:
设置图形的标题、坐标轴标签、图例、颜色等属性,以增强可视化效果。 - 显示图形:
使用plt.show()显示绘制的图形。 - 保存图形:
可选择将图形保存为图片文件,使用plt.savefig()保存图形。 - 示例代码:
python
import matplotlib.pyplot as plt
# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 18, 16]
# 创建图形
plt.figure()
# 绘制折线图
plt.plot(x, y, marker='o', color='b', linestyle='-', label='Line Plot')
# 设置图形属性
plt.title('Example Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
三、Python 绘图
1. 绘制三维曲面图及其投影图
- 知识点:
- 使用Matplotlib库中的plot_surface方法绘制三维曲面图
- 使用contourf方法绘制曲面的投影图
- 关键步骤:
- 创建一个包含两个子图的Figure对象
- 在第一个子图中使用plot_surface方法绘制三维曲面图
- 在第二个子图中使用contourf方法绘制曲面的投影图
- 设置子图的标题和显示图形
- 详细代码
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121, projection='3d')
ax2 = fig.add_subplot(122)
X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_title('3D Surface Plot')
ax2.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax2.set_title('Projection Plot')
plt.show()
2. 绘制曲面图
- 知识点:
- 使用Matplotlib库中的plot_surface方法绘制三维曲面图
- 关键步骤:
- 创建一个Figure对象
- 使用plot_surface方法绘制三维曲面图
- 设置图形的标题和显示图形
- 详细代码
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_title('Surface Plot')
plt.show()
3. 绘制曲面投影图
- 知识点:
- 使用Matplotlib库中的contourf方法绘制曲面的投影图
- 关键步骤:
- 创建一个Figure对象
- 使用contourf方法绘制曲面的投影图
- 设置图形的标题和显示图形
- 详细代码
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
ax.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_title('Projection Plot')
plt.show()
4. 同时绘制曲面图和投影图,用两个图展示
- 知识点:
- 同时在一个Figure中创建多个子图展示不同图形
- 关键步骤:
- 创建一个包含两个子图的Figure对象
- 在第一个子图中使用plot_surface方法绘制三维曲面图
- 在第二个子图中使用contourf方法绘制曲面的投影图
- 设置子图的标题和显示图形
- 详细代码
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))
X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
axs[0].plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
axs[0].set_title('Surface Plot')
axs[1].contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
axs[1].set_title('Projection Plot')
plt.show()
5. 绘制曲面图
- 知识点:
- 使用Matplotlib库中的plot_surface方法绘制三维曲面图
- 关键步骤:
- 创建一个Figure对象
- 使用plot_surface方法绘制三维曲面图
- 设置图形的标题和显示图形
- 详细代码
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_title('Surface Plot')
plt.show()
6. 同时绘制曲面图及其二维填色图
- 知识点:
- 同时在一个Figure中创建多个子图展示不同图形
- 关键步骤:
- 创建一个包含两个子图的Figure对象
- 在第一个子图中使用plot_surface方法绘制三维曲面图
- 在第二个子图中使用contourf方法绘制曲面的二维填色图
- 设置子图的标题和显示图形
- 详细代码
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))
X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
axs[0].plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
axs[0].set_title('Surface Plot')
axs[1].contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
axs[1].set_title('2D Filled Contour Plot')
plt.show()
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