Python
前言
python可以说是黑魔法了，利用python可以做到很多酷酷的事情，也应了那句 "人生苦短，我用python"
python可以做爬虫采集、数据可视化统计、web开发，还可以开发简易的端口漏洞采集工具。总之利用python你可以做到任何你想做到的事情。今天我来简单的介绍下 pyhton数据可视化库之一的 matplotlib库 。 虽然python还有很多可视化统计库但是大部分都以matplotlib为基础，所以学习matplotlib库对以后用python开发数据可视化统计来说很重要。
首先在使用前你需要下载matplotlib库
pip install matplotlib
然后再创建一个.py结尾的文件 并且在开头书写代码
import matplotlib.pyplot as plt
散点图
我们首先来用matplotlib库画一个散点图 使用的方法是 scatter()
散点图
使用matplotlib.pyplot.scatter()方法来做散点图，第一个参数作为x轴，第二参数作为y轴，注意两个参数都只能是列表数据或者Series
# 使用列表数据作为坐标轴 这里的plt即是pyplot方法简写
import matplotlib.pyplot as plt
weight = [600,150,200,300,200,100,125,180]
height = [60,65,73,70,65,58,66,67]
plt.scatter(height, weight) //画出设订的点 height代表x轴 weight代表y轴
plt.show() //这里告诉python 显示画出的散点图
方法：
plt.scatter(x,y) //表示画出对应的点
plt.title('') //用来绘制表格标题
plt.xlabel('') //用来绘制表格X轴标题
plt.ylabel('') //用来绘制表格Y轴标题
折线图
然后我们试一试折线图 使用的方法是plot()
折线图
# 使用列表数据作为坐标轴
age = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
height = [25, 45, 65, 75, 75, 75]
plt.plot(age, height) //这里放入 x轴和y轴的点
plt.title('Age vs Height') //表格标题
plt.xlabel('age') //x轴标题
plt.ylabel('Height') //y轴标题
plt.show()
条形图
接下来是条形图 使用的方法是 barh()和bar()
条形图有两个方法 barh()方法用来绘制水平型条形图
水平条形图
现在要按月份统计烧毁的面积
先做一个透视图
area_by_month = forest_fires.pivot_table(index="month", values="area", aggfunc=numpy.sum) //计算每个月的烧毁面积
plt.barh(range(len(area_by_month)), area_by_month)
plt.title('Month vs Area') //表格标题
plt.xlabel('month') //x轴标题
plt.ylabel('area') //y轴标题
plt.show()
而bar()方法用来绘制垂直条形图 如下图：参数同barh()相同
垂直条形图
主题
接下来我们考虑的是绘制表格的美观问题 我们可以设置不同的作图主题 使用style.ues()函数
这里简单介绍两个主题:
fivethirtyeight
fivethirtyeight
ggplot
ggplot
通常使用的主题：fivethirtyeight，ggplot，dark_background，bmh
推荐入门python数据分析书籍：
《利用python进行数据分析》
总结
总体来说python是一门非常神奇的语言，可以利用它做到你很多意想不到的事情，我上大学的时候用python爬虫爬过学校的所有妹子图（：-））,也做过自动生成验证码或者一些便利生活的脚本什么的，总之python这门语言会让你对学习它充满兴趣，而近几年随着大数据时代的来临，统计学也越来越重要，数据分析对一个公司有着至关重要的地位，利用python也可以简单的处理这些，当然还有R语言这种专门对付数据统计的语言，总之今天的分享就到这里.
网友评论