散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖顯示兩組數(shù)據(jù)的值，如圖1-1所示。每個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)位置由變量的值決定，并由一組不連接的點(diǎn)完成，用于觀察兩種變量的相關(guān)性。例如，身高—體重、溫度—維度。

圖1-1 散點(diǎn)圖示例

使用Matplotlib的scatter()函數(shù)繪制散點(diǎn)圖，其中x和y是相同長(zhǎng)度的數(shù)組序列。scatter()函數(shù)的一般用法為：

主要參數(shù)說明如下：

? ?x,y：數(shù)組。?

? ?s：散點(diǎn)圖中點(diǎn)的大小，可選。?

?? c：散點(diǎn)圖中點(diǎn)的顏色，可選。?

? ?marker：散點(diǎn)圖的形狀，可選。?

? ? alpha：表示透明度，在 0~1 取值，可選。?

?? linewidths：表示線條粗細(xì)，可選。

示例： 繪制身高—體重的散點(diǎn)圖

運(yùn)行腳本輸出如圖1-2所示的圖形。

圖1-2 基本的散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖主要演示兩個(gè)變量的相關(guān)性：正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、不相關(guān)。

示例： 顯示y=2x+1的圖形

Matplotlib中最基礎(chǔ)的模塊是Pyplot, 下面從最簡(jiǎn)單的線圖開始講解。例如，有一組數(shù)據(jù)，還有一個(gè)擬合模型，通過編寫代碼來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型結(jié)果的可視化。?

假設(shè)一個(gè)線性函數(shù)具有形式y(tǒng)=ax+b, 自變量是x，因變量是y，y軸截距為b，斜率為a。 ?

下面用簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)來描述線性方程y=2x+1，代碼如下：

運(yùn)行腳本輸出如圖2-2所示的圖形。

圖2-2?基本直線圖

在圖2-2中，使用線性方程y=2x+1畫出的是直線圖。如果想畫出曲線圖，則只需更改線性方程為 ，完整代碼如下：

運(yùn)行腳本輸出如圖2-3所示的圖形。

圖2-3 曲線圖

3

直方圖

直方圖由一系列高度不等的縱向條形組成，表示數(shù)據(jù)分布的情況。例如，某年級(jí)學(xué)生的身高分布情況，如圖4-1所示。

圖4-1?直方圖

直方圖與柱狀圖的區(qū)別有以下幾點(diǎn)：

（1）柱狀圖是用條形的長(zhǎng)度表示各類別頻數(shù)的多少，其寬度（表示類別）是固定的，主要是展示不同類別的數(shù)據(jù)。?

（2）直方圖是用面積表示各組頻數(shù)的多少，矩形的高度表示每一組的頻數(shù) ( 或頻率 )，寬度則表示各組的組距，因此其高度與寬度均有意義。 ?

（3）由于分組數(shù)據(jù)具有連續(xù)性，因此直方圖的各矩形通常是連續(xù)排列，而柱狀圖則是分開排列。 ?

（4）柱狀圖主要用于展示分類型數(shù)據(jù)，而直方圖主要用于展示數(shù)據(jù)型數(shù)據(jù)。 ?

使用Matplotlib的hist()函數(shù)繪制直方圖，hist()函數(shù)的一般用法為：

主要參數(shù)說明如下：

? ?bins：直方圖中箱子 (bin) 的總個(gè)數(shù)。個(gè)數(shù)越多，條形帶越緊密。?

? ?color：箱子的顏色。?

? ?normed：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正則化。決定直方圖y軸的取值是某個(gè)箱子中的元素的個(gè)數(shù)?(normed=False), 還是某個(gè)箱子中的元素的個(gè)數(shù)占總體的百分比 (normed=True)。?

在介紹直方圖之前，先來了解什么是正太分布。

正態(tài)分布也稱常態(tài)分布，是連續(xù)隨機(jī)變量概率分布的一種，自然界、人類社會(huì)、心理和教育中的大量現(xiàn)象均按正態(tài)形式分布。 例如，能力的高低、學(xué)生成績(jī)的好壞等都屬于正態(tài)分布。 正態(tài)分布曲線呈鐘形，兩頭低，中間高，左右對(duì)稱。 因其曲線呈鐘形，所以人們又經(jīng)常稱之為鐘形曲線，如圖4-2所示。

圖4-2 正態(tài)分布的鐘形曲線

正態(tài)分布有兩個(gè)參數(shù)，即均值和標(biāo)準(zhǔn)差。均值是正態(tài)分布的位置參數(shù)，描述正態(tài)分布的集中趨勢(shì)位置。概率規(guī)律為：取與均值越近的值的概率越大，而取離均值越遠(yuǎn)的值的概率越小。?

標(biāo)準(zhǔn)差描述正態(tài)分布資料數(shù)據(jù)分布的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，數(shù)據(jù)分布越分散；標(biāo)準(zhǔn)差越小，數(shù)據(jù)分布越集中。標(biāo)準(zhǔn)差也是正態(tài)分布的形狀參數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差越大，曲線越扁平；反之，標(biāo)準(zhǔn)差越小，曲線越瘦高。?

繪制直方圖，需要使用NumPy的np.random.randn(N)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)的作用就是從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中返回N個(gè)樣本值。 ?

示例： 直方圖

?

本例文件名為

“PythonFullStackChapter07mpl_hist01”

顯示直方圖。其完整代碼如下：

運(yùn)行腳本輸出如圖4-3所示的圖形。

圖4-3?直方圖?

本文摘自《 Python 3.x全棧開發(fā)從入門到精通 》

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