由于平时经常有利用Excel、txt等大量数据绘图等需求、当想要去扒代码时又不记得怎么写了…还得翻以前做的CV过来、故这里做一份Python常见的库函数开发，方便自己查找，也算是一份学习记录总结啦。
Python常见库开发
Matplotlib
可视化视图都有哪些？
按照数据之间的关系，我们可以把可视化视图划分为4类，它们分别是比较、联系、构成和分布。我来简单介绍下这四种关系的特点：
- 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图；
- 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图；
- 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化，比如饼图；
- 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。
同样，按照变量的个数，我们可以把可视化视图划分为单变量分析和多变量分析。
单变量分析指的是一次只关注一个变量。比如我们只关注“身高”这个变量，来看身高的取值分布，而暂时忽略其他变量。
多变量分析可以让你在一张图上可以查看两个以上变量的关系。比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。
可视化的视图可以说是分门别类，多种多样，今天我主要介绍常用的10种视图，这些视图包括了散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、二元变量分布和成对关系。
import matplotlib.pyplot as plt
# 0.准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y_shanghai = [17, 17, 18, 15, 11, 11, 13]
# 1.创建画布
# figsize:指定图的长宽
# dpi:图像的清晰度
# 返回fig对象
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai)
# 3.图像显示
plt.show()添加自定义x,y刻度
# 增加以下两行代码
# 2.1 添加x,y轴刻度
# 设置x,y轴刻度
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)
# 修改x,y轴坐标刻度显示
# plt.xticks(x_ticks_label[::5]) # 坐标刻度不可以直接通过字符串进行修改
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])添加网格显示
# 2.2 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=1)添加x轴、y轴描述信息及标题
# 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)绘制多个图像
# 增加北京的温度数据
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]
# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京") # 新增绘制北京的数据显示图例
# 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")多个坐标系显示
# 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()小结
- 添加x,y轴刻度【知道】
- 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【知道】
- plt.grid(linestyle=“–”, alpha=0.5)
- 添加描述信息【知道】
- plt.xlabel()
- plt.ylabel()
- plt.title()
- 图像保存【知道】
- plt.savefig(“路径”)
- 多次plot【了解】
- 直接进行添加就OK
- 显示图例【知道】
- 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【了解】
- plt.subplots(nrows=, ncols=)
- 折线图的应用【知道】
- 1.应用于观察数据的变化
- 2.可是画出一些数学函数图像
附录：中文显示问题解决
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：
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置显示中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体有时候，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
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False Numpy
NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。在数据分析和机器学习领域被广泛使用。他有以下几个特点：
- Numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy会自动做并行计算。
- Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，效率远高于纯Python代码。
- 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
总而言之，Numpy一个非常高效的用于处理数值型运算的包。
