• 在最开始，先引入我们的 numpy 和 matplotlib 库。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

• 同时，对基本配置进行设置，将中文字体设置为黑体，不包含中文负号，分辨率为 100，图像显示大小设置为 (5,3)。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100
plt.rcParams['figure.figsize'] = (5,3)

一、散点图

• 散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
• 通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互 关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据 点就会相对密集并以某种趋势呈现。
• 数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降）、 不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。
  

1. scatter() 函数

• scatter() 函数的语法模板如下：

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, *kwargs)

• 其参数含义如下：
• x, y 表示散点的坐标。
• s 表示散点的面积。
• c 表示散点的颜色（默认值为蓝色，‘b’，其余颜色同 plt.plot( )）。
• marker 表示散点样式（默认值为实心圆，‘o’，其余样式同 plt.plot( )）。
• alpha 表示散点透明度（[0, 1] 之间的数，0 表示完全透明，1 则表示完全不透明）。
• linewidths 表示散点的边缘线宽。
• edgecolors 表示散点的边缘颜色。
• cmap 表示 Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。
• scatter() 函数接收长度相同的数组参数，一个用于 x 轴的值，另一个用于 y 轴上的值。
• 其中，x 轴和 y 轴的数据我们直接设定并使用 plt.scatter( ) 函数进行散点图的绘制。

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])​
plt.scatter(x, y)

2. 设置图标大小

• x 轴和 y 轴仍采用上面的数据，同时，生成一个 [0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组，用以表示散点的大小。

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
print((20 * np.random.rand(8))** 2)​
s = (20 * np.random.rand(8))** 2​
plt.scatter(x, y, s,alpha=0.4)
plt.show()
#[131.25378089 364.17758417 253.68756331 172.75394022 296.36009688
# 111.50497604 161.49816335 160.3655232 ]

3. 自定义点的颜色和透明度

• 颜色的设置方式有如下三种：
• （1） 颜色英文。
• （2） 字母 r、b、g。
• （3） 十六进制 #123ab1。
• 此时，我们通过随机种子生成函数 np.random.rand() 在 x 轴和 y 轴生成一个 [0,1) 之间的随机浮点数或 N 维浮点数组，取数范围为正态分布的随机样本数。
• 其中，颜色可以使用一组数字序列，如只需要 3 种颜色，这里我们直接使用 np.random.rand() 对颜色进行随机生成。

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
​s = (10 * np.random.randn(50))** 2  
colors = np.random.rand(50)​
plt.scatter(x, y, s,c=colors)

4. 可以选择不同的颜色条，配合 cmap 参数

• Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。
• 颜色条就像一个颜色列表，其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。
• 下面是一个颜色条的例子： viridis。

• 对于，x 轴和 y 轴的数据，我们通过 np.random.rand() 生成 100 个随机数据。
• 在此要演示 cmap 参数，因此，我们使用 np.arange() 直接生成 [1,100] 的颜色数据。
• 然后，将 cmap 参数设置为蓝色（其他颜色同理），就会生成各种蓝色的散点图。

x = np.random.rand(100)​
y = np.random.rand(100)
colors = np.arange(1,101)​
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='Blues')

5. cmap 的分类

5.1 Sequential colormaps：连续化色图

• 特点：在两种色调之间近似平滑变化，通常是从低饱和度（例如白色）到高饱和度（例如明亮的蓝色）。
• 应用：适用于大多数科学数据，可直观地看出数据从低到高的变化。
• (1） 以中间值颜色命名（eg：viridis 松石绿）：[‘viridis’, ‘plasma’, ‘inferno’, ‘magma’, ‘cividis’]。

• （2） 以色系名称命名，由低饱和度到高饱和度过渡（eg：YlOrRd = yellow-orange-red，其它同理）: [‘Greys’, ‘Purples’, ‘Blues’, ‘Greens’, ‘Oranges’, ‘Reds’,‘YlOrBr’, ‘YlOrRd’, ‘OrRd’, ‘PuRd’, ‘RdPu’, ‘BuPu’,‘GnBu’, ‘PuBu’, ‘YlGnBu’, ‘PuBuGn’, ‘BuGn’, ‘YlGn’,‘binary’, ‘gist_yarg’, ‘gist_gray’, ‘gray’, ‘bone’, ‘pink’,‘spring’, ‘summer’, ‘autumn’, ‘winter’, ‘cool’, ‘Wistia’,‘hot’, ‘afmhot’, ‘gist_heat’, ‘copper’]。

5.2 Diverging colormaps：两端发散的色图 .

• 特点：具有中间值（通常是浅色），并在高值和低值处平滑变化为两种不同的色调。
• 应用：适用于数据的中间值很大的情况（例如0，因此正值和负值分别表示为颜色图的不同颜色）。
• 例如：[‘PiYG’, ‘PRGn’, ‘BrBG’, ‘PuOr’, ‘RdGy’, ‘RdBu’,‘RdYlBu’, ‘RdYlGn’, ‘Spectral’, ‘coolwarm’, ‘bwr’, ‘seismic’]。

5.3 Qualitative colormaps：离散化色图

• 特点：离散的颜色组合。
• 应用：在深色背景上绘制一系列线条时，可以在定性色图中选择一组离散的颜色，例如：color_list = plt.cm.Set3(np.linspace(0, 1, 12))。

5.4 Miscellaneous colormaps：其它色图

二、保存图片 pyplot.savefig()

• 保存图片的语法模板 pyplot.savefig() 如下：

savefig(fname, dpi=None, facecolor=’w’, edgecolor=’w’, orientation=’portrait’, papertype=None, format=None, transparent=False, bbox_inches=None, pad_inches=0.1, frameon=None, metadata=None)

• 其参数含义如下：
• fname 表示（字符串或者仿路径或仿文件）如果格式已经设置，这将决定输出的格式并将文件按 fname 来保存。如果格式没有设置，在 fname 有扩展名的情况下推断按此保存，没有扩展名将按照默认格式存储为 png 格式，并将适当的扩展名添加在 fname 后面。
• dpi 表示分辨率，每英寸的点数。
• facecolor（颜色或 auto，默认值是 auto）表示图形表面颜色。如果是 auto，使用当前图形的表面颜色。
• edgecolor（颜色或 auto，默认值：auto）表示图形边缘颜色。如果是 auto，使用当前图形的边缘颜色。
• format（字符串）表示文件格式，比如 png，jpg，pdf，svg 等，未设置的行为将被记录在 fname 中。
• transparent 表示用于将图片背景设置为透明。图形也会是透明，除非通过关键字参数指定了表面颜色和/或边缘
• 其中，需要注意的是：
• （1） 第一个参数就是保存的路径.
• （2） 如果路径中包含未创建的文件夹，会报错，需要手动或者使用 os 模块创建。
• （3） 必须在调用 plt.show() 之前保存,否则将保存的是空白图形.
• （4） 如果保存到指定文件夹中，一定确保文件夹存在。
  ​- 例如，我们对 x 轴和 y 轴的数据进行指定，然后使用 os 模块判断目录是否存在，如果不存在的话，使用 os 模块进行文件夹的创建。

import os
x_axis =[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
y_axis =[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.hist(x_axis, y_axis)
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
if not os.path.exists("my"):
    os.mkdir("my")
plt.savefig("my/my_show.png")
plt.show()

三、箱线图绘制 boxplot()

• 箱线图（Boxplot）是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表。

1. 箱线图基本介绍

• 箱线图，又称箱形图（boxplot）或盒式图，不同于一般的折线图、柱状图或饼图等图表， 其包含一些统计学的均值、分位数、极值等统计量，该图信息量较大，不仅能够分析不同类别数据平均水平差异， 还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等。
• 具体含义可通过如下图表进行说明：

• 在箱型图中，我们从上四分位数到下四分位数绘制一个盒子，然后用一条垂直触须（形象地称为“盒须”）穿过盒子的中间。上垂线延伸至上边缘（最大值），下垂线延伸至下边缘（最小值）
• 箱型图一般应用在如下场景：
• （1） 箱型图由于能显示一组数据分散情况，常用于品质管理。
• （2） 箱型图有利于数据的清洗，能快速知道数据分别情况。
• （3） 箱型图有助于分析一直数据的偏向如分析公司员工收入水平。

2. 函数的使用 pyplot.boxplot()

• 其语法模板如下：

matplotlib.pyplot.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None, manage_ticks=True, autorange=False, zorder=None, *, data=None)

• x 表示输入数据。类型为数组或向量序列。是一个必备参数。
• notch 表示控制箱体中央是否有 V 型凹槽。当取值为 True 时，箱体中央有 V 型凹槽，凹槽表示中位数的置信区间；取值为 False 时，箱体为矩形。数据类型为布尔值，默认值为 False，是一个可选参数。
• vert 表示箱体的方向，当取值为 True 时，绘制垂直箱体，当取值为 False 时，绘制水平箱体。数据类型为布尔值，默认值为 True。是一个可选参数。
• positions 表示指定箱体的位置。刻度和极值会自动匹配箱体位置。数据类型为类数组结构，是一个可选参数。默认值为 range(1, N+1) ，N 为箱线图的个数。
• widths 表示箱体的宽度。类数据型为浮点数或类数组结构。默认值为 0.5 或 0.15 * 极值间的距离。
• labels 表示每个数据集的标签，默认值为 None。数据类型为序列，是一个可选参数。
• autorange 表示当取值为 True 且数据分布满足上四分位数（75%）和下四分位数（25%）相等。数据类型为布尔值，默认值为 False，是一个可选参数。
• showmeans 表示是否显示算术平均值。数据类型为布尔值，默认值为 False，是一个可选参数。
• meanline 表示均值显示为线还是点，当取值为 True，且 showmeans、shownotches 参数均为 True 时显示为线。数据类型为布尔值，默认值为 False，是一个可选参数。
• capprops 表示箱须横杠的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
• boxprops 表示箱体的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
• whiskerprops 表示箱须的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
• flierprops 表示离群点的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
• medianprops 表示中位数的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
• meanprops 表示算术平均值的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
• 例如，我们可以生成如下的简单箱线图。
• 使用 showmeans 和 meanline 参数。

x = np.array([1,20,30,50,60])
print(np.mean(x))
plt.boxplot(x,showmeans=True,meanline=True)
plt.grid()
plt.show()
#32.2

• 通过创建 5 行 5 列的数据，使用 boxprops 和 meanprops 参数。

x = np.random.randint(10,100,size=(5,5))
​box = {"linestyle":'--',"linewidth":1,"color":'blue'}
​mean = {"marker":'o','markerfacecolor':'pink','markersize':2}
​​plt.boxplot(x,meanline=True,showmeans=True,labels=["A","B","C","D","E"], boxprops=box,meanprops=mean)
plt.show()

四、词云图

• 词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的关键词予以视觉化的展现， 词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。

• WordCloud 是一款 python 环境下的词云图工具包，同时支持 python2 和 python3，能通过代码的形式把关键词数据转换成直观且有趣的图文模式。
• pip 的默认安装方式：pip install wordcloud。
• 如果是使用 conda 的方式安装，则使用以下命令安装：conda install -c conda-forge wordcloud。

1. WordCloud 参数查看

2. 中文使用词云图，需要使用 jieba 分词模块

• 他支持如下几种分词模式：
• （1） 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析。
• （2） 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义。
• （3） 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
• （4） 支持繁体分词。
• （5） 支持自定义词典。
• 他的代码对 Python 2/3 均兼容，有如下几种安装方式：
• （1） 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba。
• （2） 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install。
• （3） 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录，通过 import jieba 来引用。
• 知识点补充：
• jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型。
• jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8。
• jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 =jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list。

3. jieba.analyse的使用：提取关键字

• 第一个参数 表示待提取关键词的文本。
• 第二个参数 topK 表示返回关键词的数量，重要性从高到低排序。
• 第三个参数 withWeight 表示是否同时返回每个关键词的权重。
• 第四个参数allowPOS=() 表示词性过滤，为空表示不过滤，若提供则仅返回符合词性要求的关键词 ，查看：jieba 词性表.txt。