python数据分析与可视化

数据分析初始阶段，通常都要进行可视化处理。数据可视化旨在直观展示信息的分析结果和构思，令某些抽象数据具象化，这些抽象数据包括数据测量单位的性质或数量。本章用的程序库matplotlib是建立在Numpy之上的一个Python图库，它提供了一个面向对象的API和一个过程式类的MATLAB API，他们可以并行使用。

1、
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
scores=np.random.randint(0,100,50)
plt.hist(scores,bins=8,histtype=‘stepfilled’)
plt.title(‘37’)
plt.show()

2、
x=np.arange(6)
y1=np.array([1,4,3,5,6,7])
y2=np.array([3,4,3,5,6,7])
y3=np.array([2,4,3,5,6,7])
plt.stackplot(x,y1,y2,y3)
plt.title(‘37’)
plt.show()

3、
random_state=np.random.RandomState(1231241)
random_x=random_state.randn(10000)
plt.hist(random_x,bins=25)
plt.title(‘37’)
plt.show()

4、
data=np.array([10,30,15,30,15])
pie_labels=np.array([‘A’,‘B’,‘C’,‘D’,‘E’])
plt.pie(data,radius=1.5,labels=pie_labels,autopct=’%3.1f%%’)
plt.title(‘37’)
plt.show()

5、
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]
mpl.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False
kinds=[‘购物’,‘礼尚往来’,‘餐饮美食’,‘通信’,‘生活日用’,‘交通出行’,‘休闲娱乐’,‘其他’]
money_scale=[500/1500,123/1500,400/1500,234/1500,300/1500,200/1500,100/1500,150/1500]
dev_position=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1]
plt.pie(money_scale,labels=kinds,autopct=’%3.1f%%’,shadow=True,
explode=dev_position,startangle=90)
plt.title(‘37’)
plt.show()

6、
num=50
x=np.random.rand(num)
y=np.random.rand(num)
plt.scatter(x,y)
plt.title(‘37’)
plt.show()