机器学习--Matplotlib

机器学习–Matplotlib

Matplotlib

image-20240118214913326

  • 是专门用于开发2D图表(包括3D图表)
  • 以渐进、交互式方式实现数据可视化

简单的Matplotlib画图 — 以折线图为例

matplotlib.pyplot模块

matplotlib.pytplot包含了一系列类似于matlab的画图函数。

import matplotlib.pyplot as plt

图形绘制流程：

1.创建画布 – plt.figure()

plt.figure(figsize=(), dpi=)figsize:指定图的长宽dpi:图像的清晰度返回fig对象

2.绘制图像 – plt.plot(x, y)

以折线图为例

3.显示图像 – plt.show()

折线图绘制与显示

举例：展现上海一周的天气**,**比如从星期一到星期日的天气温度如下:

import matplotlib.pyplot as plt
# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100)
# 2.绘制折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6 ,7], [17,17,18,15,11,11,13])
# 3.显示图像
plt.show()

Matplotlib图像结构

image-20240118215512281

例子：一个完整的流程

我们通过天气温度变化的绘图来融合所有的基础API使用

需求：画出某城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图，温度范围在15度**~18**度效果：

image-20240118215640044

准备数据并画出初始折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import random
# 画出温度变化图
# 0.准备x, y坐标的数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 2.绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai)
# 3.显示图像
plt.show()

image-20240118215720144

添加自定义x,y刻度

  • plt.xticks(x, **kwargs)
    • x:要显示的刻度值
  • plt.yticks(y, **kwargs)
    • y:要显示的刻度值
# 增加以下两行代码
# 构造x轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
# 构造y轴刻度
y_ticks = range(40)
# 修改x,y轴坐标的刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

image-20240118215825132

ps:如果没有解决过中文问题的话，会显示这个样子：

中文显示问题解决

解决方案一：

下载中文字体（黑体，看准系统版本）

  • 步骤一：下载 SimHei 字体（或者其他的支持中文显示的字体也行）

步骤二：安装字体

linux下：拷贝字体到 usr/share/fonts 下：

sudo cp ~/SimHei.ttf /usr/share/fonts/SimHei.ttf

windows和mac下：双击安装

步骤三：删除~/.matplotlib中的缓存文件

cd ~/.matplotlib
rm -r *

步骤四：修改配置文件matplotlibrc

vi ~/.matplotlib/matplotlibrc

将文件内容修改为：

font.family : sans-serif
font.sans-serif : SimHei
axes.unicode_minus : False

解决方案二：

在Python脚本中动态设置matplotlibrc,这样也可以避免由于更改配置文件而造成的麻烦，具体代码如下：

from pylab import mpl
\# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

有时候，字体更改后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，此时需要更改axes.unicode_minus参数：

# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

添加网格显示

为了更加清楚地观察图形对应的值

plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
image-20240118220230960

添加描述信息

添加x轴、y轴描述信息及标题

  • 通过fontsize参数可以修改图像中字体的大小
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点0分到12点之间的温度变化图示", fontsize=20)

image-20240118220308250

图像保存

# 保存图片到指定路径

plt.savefig("test.png")

注意：plt.show()会释放figure资源，如果在显示图像之后保存图片将只能保存空图片。

完整代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai)
# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)
# 刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 2.2 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
# 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")
# 3.图像显示
plt.show()

例子：在一个坐标系中绘制多个图像

多次plot

需求：再添加一个城市的温度变化

收集到北京当天温度变化情况，温度在1度到3度。怎么去添加另一个在同一坐标系当中的不同图形，其实很简单只需要再次plot即可，但是需要区分线条，如下显示：

image-20240118220602425

# 增加北京的温度数据
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai)
# 使用多次plot可以画多个折线
plt.plot(x, y_beijing, color='r', linestyle='--')

我们仔细观察，用到了两个新的地方，一个是对于不同的折线展示效果，一个是添加图例。

设置图形风格

颜色和线的类型

颜色标记描述
‘r’红色
‘g’绿色
‘b’蓝色
‘c’青色
‘m’品红
‘y’黄色
‘k’黑色
‘w’白色
类型简写说明
‘solid’ (默认)‘-’实线
‘dotted’‘:’点虚线
‘dashed’‘–’破折线
‘dashdot’‘-.’点划线
‘None’‘’ 或 ’ ’不画线

显示图例

注意：如果只在plt.plot()中设置label还不能最终显示出图例，还需要通过plt.legend()将图例显示出来。

# 绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
\# 使用多次plot可以画多个折线
plt.plot(x, y_beijing, color='r', linestyle='--', label="北京")\# 显示图例
plt.legend(loc="best")

完整代码

# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]
# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")
# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)
# 刻度显示plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 2.2 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
# 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")
# 2.5 添加图例
plt.legend(loc=0)
# 3.图像显示
plt.show()

例子：多个坐标系显示**— plt.subplots(面向对象的画图方法)**

如果我们想要将上海和北京的天气图显示在同一个图的不同坐标系当中，效果如下：

image-20240118221403417

可以通过subplots函数实现(旧的版本中有subplot，使用起来不方便)，推荐subplots函数

  • matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, **fig_kw) 创建一个带有多个axes(坐标系/绘图区)的图
Parameters:
nrows, ncols : 设置有几行几列坐标系int, optional, default: 1, Number of rows/columns of the subplot grid.Returns:
fig : 图对象
axes : 返回相应数量的坐标系设置标题等方法不同：set_xticksset_yticksset_xlabelset_ylabel

关于axes子坐标系的更多方法：参考https://matplotlib.org/api/axes_api.html#matplotlib.axes.Axes

注意：**plt.函数名()**相当于面向过程的画图方法，**axes.set_方法名()**相当于面向对象的画图方法

# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 5) for i in x]
# 1.创建画布
# plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=100)# 2.绘制图像
# plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
# plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")
axes[0].plot(x, y_shanghai, label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)
# 刻度显示
# plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
# plt.yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])# 2.2 添加网格显示
# plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[0].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[1].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)# 2.3 添加描述信息
# plt.xlabel("时间")
# plt.ylabel("温度")
# plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)# # 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")# # 2.5 添加图例
# plt.legend(loc=0)
axes[0].legend(loc=0)
axes[1].legend(loc=0)# 3.图像显示
plt.show()

折线图的应用场景

  • 呈现公司产品(不同区域)每天活跃用户数
  • 呈现app每天下载数量
  • 呈现产品新功能上线后,用户点击次数随时间的变化
  • 拓展：画各种数学函数图像
    • 注意：plt.plot()除了可以画折线图，也可以用于画各种数学函数图像
image-20240118221623760 
import numpy as np
# 0.准备数据
x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x)# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)# 2.绘制函数图像
plt.plot(x, y)
# 2.1 添加网格显示
plt.grid()# 3.显示图像
plt.show()

小结

  • 添加x,y轴刻度
    • plt.xticks()
    • plt.yticks()
    • 注意**:在传递进去的第一个参数必须是数字,不能是字符串,如果是字符串吗,**需要进行替换操作
  • 添加网格显示
    • plt.grid(linestyle=“–”, alpha=0.5)
  • 添加描述信息
    • plt.xlabel()
    • plt.ylabel()
    • plt.title()
  • 图像保存
    • plt.savefig(“路径”)
  • 多次plot
    • 直接进行添加就OK
  • 显示图例
    • plt.legend(loc=“best”)
    • 注意**:一定要在plt.plot()里面设置一个label,如果不设置,**没法显示
  • 多个坐标系显示
    • plt.subplots(nrows=, ncols=)
  • 折线图的应用
    • 1.应用于观察数据的变化
    • 2.可是画出一些数学函数图像

更详细的教程：Matplotlib 教程 | 菜鸟教程 (runoob.com)

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/413444.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

STM32入门教程-2023版【4-1】OLED调试工具

STM32入门教程-2023版【4-1】OLED调试工具

关注 点赞 不错过精彩内容 大家好，我是硬核王同学，最近在做免费的嵌入式知识分享，帮助对嵌入式感兴趣的同学学习嵌入式、做项目、找工作! 一、概述 在这一节先提前介绍一下，在以后的教程中我们会经常用到这个显示屏&#xff0…
阅读更多...
HCIA的访问控制列表ACL

HCIA的访问控制列表ACL

ACL -----access control-list 允许/拒绝 ACL作用： 1.实现访问控制 2.定义感兴趣流量 ACL分类： 标准ACL 2000-2999（只关注源IP地址，使用时应该尽量靠近目标） 扩展ACL 3000-3999：写ACL不能写在源上&…
阅读更多...
Java基础知识整理，注释、关键字、运算符

Java基础知识整理，注释、关键字、运算符

写在开头 万丈高楼平地起，要想学好汉语首先学拼音，想学好英语首先学26个字母，对于编程语言来说，一样的道理，要想学好必须先掌握其基础语法和知识，今天我们就来唠一唠Java语言中那些出现频率极高&#xff0…
阅读更多...
Linux：shell脚本：基础使用（8）《函数局部|全局变量函数传入位置变量return》

Linux：shell脚本：基础使用（8）《函数局部|全局变量函数传入位置变量return》

基本的函数定义 把一些重复调用的命令写进一个函数里，下次直接调用函数名，这样的既方便修改，又可以让思路清晰 function 函数名(){ 当调用这个函数时候执行的命令...... } 这个是一个基础的函数定义，当然你不加function也是可以的…
阅读更多...
Three.js Tri-panner (三面贴图) 材质 两种实现方式

Three.js Tri-panner (三面贴图) 材质 两种实现方式

文章目录 介绍自定义shaderNodeMaterial修复：骨骼材质特殊处理修复：使用法相贴图时整体变色 介绍 Tri-panner 在babylonjs中有支持 但是three.js目前的基础材质并不支持 需要自己定义shader 或者使用目前还没有什么完善的文档的 NodeMaterial 下面展示两…
阅读更多...
C++ 之LeetCode刷题记录（十三）

C++ 之LeetCode刷题记录（十三）

😄😊😆😃😄😊😆😃 开始cpp刷题之旅。 依旧是追求耗时0s的一天。 70. 爬楼梯 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可…
阅读更多...
为什么使用双token实现无感刷新用户认证?

为什么使用双token实现无感刷新用户认证?

单token机制 认证机制：对与单token的认证机制在我们项目中仅使用一个Access Token的访问令牌进行用户身份认证和授权的方案处理。 不足之处： 安全性较低(因为只有一个token在客户端和服务器端之间进行传递，一目Acess Token被截获或者被泄露…
阅读更多...
卷级实时备份功能特点及应用场景

卷级实时备份功能特点及应用场景

为满足部分对RTO和RPO指标敏感的用户需求，云祺科技通过结合卷远程复制技术和持续数据保护技术、以及高可用技术的原理，推出了一款基于卷为最小处理单元的实时容灾备份产品，其对于备份源对象具有良好的兼容性，无论是文件、影音、应…
阅读更多...
如何做好一个信息系统项目经理，一个项目经理的个人体会和经验总结（一）

如何做好一个信息系统项目经理，一个项目经理的个人体会和经验总结（一）

前言 作为一个信息系统项目经理，最要紧的就是要明白什么是因地制宜、因势利导，只有最合适的，没有什么叫对的，什么叫错的；最忌讳的就是完美主义倾向，凡事都要寻找标准答案和最优答案，既耽误了项…
阅读更多...
【欢迎您的到来】这里是开源库get_local_info作者的付费专栏

【欢迎您的到来】这里是开源库get_local_info作者的付费专栏

您好， 我是带剑书生，开源库get_local_info的作者，欢迎您的到来，这里是我的付费专栏，会用更简洁的语言，更通俗的话语，来帮助您更好的学习rust，这里不仅仅讲解Rust在某些应用功能实现上…
阅读更多...
Java项目：121SSM记账管理系统

Java项目：121SSM记账管理系统

博主主页：Java旅途 简介：分享计算机知识、学习路线、系统源码及教程 文末获取源码 一、项目介绍 记账管理系统基于SpringSpringMVCMybatis开发，系统主要功能如下： 收入项管理 支出项管理 收入方式管理 支出方式管理 添加收入…
阅读更多...
企业网盘的价值：为什么企业需要它？

企业网盘的价值：为什么企业需要它？

企业网盘因其主打的文件管理协作功能，正好符合信息时代高速发展下企业的需要，能够帮助企业集中管理文件数据，提供便捷的文件协作服务，一跃成为近两年企业服务类产品榜单中的一匹黑马。 企业网盘真的这么好用吗？企业真…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023