第9章 数据可视化

【本章导读】

杂乱无序的数据往往会让人产生压迫感和厌倦感，一张可视化信息图表能清晰的传递庞杂信息和数据，大大缩减人们理解分析复杂数据的时间，提高获取信息的效率。

在数据可视化方面， Matplotlib库提供了非常强大的可视化能力。本章将在讲授函数曲线绘图与美化的基础上，详细讲授文件中各种类型数据的绘图方法，学习曲线图、直方图、雷达图、饼图、散点图、等值线图、三维图和词云的绘制方法。

【本章要点】

●         利用numpy创建数组

●         简单函数曲线的绘制、标注与美化

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)   # 0-2π之间生成等间距50个点
y_of_sin = np.sin(x)              # 生成sin(x)值数组
y_of_cos = np.cos(x)              # 生成cos(x)值数组
plt.plot(x, y_of_sin)             # 绘制sin(x)曲线图像
plt.plot(x, y_of_cos)             # 绘制cos(x)曲线图像
plt.show()                        # 显示绘制的图像

●         根据文件中的数据绘制曲线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)   # 0-2π之间生成等间距50个点
y_of_sin = np.sin(x)              # 生成sin(x)值数组
y_of_cos = np.cos(x)              # 生成cos(x)值数组
plt.plot(x, y_of_sin)             # 绘制sin(x)曲线图像
plt.plot(x, y_of_cos)             # 绘制cos(x)曲线图像
plt.show()                        # 显示绘制的图像

●         饼图、直方图、雷达图、散点图和等值线图的绘制

●         曲线拟合与三维图的绘制

# 曲线拟合
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize

●         词云的绘制

fit_words(frequencies)  根据词频生成词云，参数为包含词与词频的字典，为generate_from_frequencies的别名
generate(text)         根据文本生成词云，是generate_from_text的别名
generate_from_frequencies(frequencies) 根据词频生成词云，参数为词频字典
generate_from_text(text)   根据文本生成词云，如果参数是排序的列表，需设置'collocations=False'，否则会导致每个词出现2次。
process_text(text)         将长文本分词并去除stopwords，返回值为词频字典

import jieba.analyse
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

wc = WordCloud(max_words=80,              # 设置显示高频单词数量
               font_path='msyh.ttc',      # 中文字体
               width=600,                 # 设置图片的宽度
               height=400,                # 设置图片的高度
               background_color='White',  # 设置背景颜色
               mask=graph,                # 设置背景图片
               max_font_size=150,         # 设置字体最大值
               margin=5,                  # 设置图片的边缘
               scale=1.5)                 # 按照比例进行放大

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