python可視化數(shù)據(jù)分析常用圖大集合（收藏）

python數(shù)據(jù)分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點圖、蜘蛛圖、二元變量分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數(shù)據(jù)分析圖，后期還會不斷的收集整理，請關(guān)注更新！

為保定等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計制作服務(wù)，及保定網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、保定網(wǎng)站設(shè)計，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達到每一位用戶的要求，就會得到認可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠！

以下默認所有的操作都先導(dǎo)入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折線圖

折線圖可以用來表示數(shù)據(jù)隨著時間變化的趨勢

Matplotlib

plt.plot(x,?y)

plt.show()

Seaborn

df?=?pd.DataFrame({'x':?x,?'y':?y})

sns.lineplot(x="x",?y="y",?data=df)

plt.show()

二、直方圖

直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標(biāo)等分成了一定數(shù)量的小區(qū)間，然后在每個小區(qū)間內(nèi)用矩形條（bars）展示該區(qū)間的數(shù)值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直條形圖

條形圖可以幫我們查看類別的特征。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數(shù)，寬度表示類別。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平條形圖

五、餅圖

六、箱線圖

箱線圖由五個數(shù)值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數(shù) (median) 和上下四分位數(shù) (Q3, Q1)。

可以幫我們分析出數(shù)據(jù)的差異性、離散程度和異常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、熱力圖

力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數(shù)值的大小。

通過 seaborn 的 heatmap 函數(shù)，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數(shù)量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數(shù)量越多

八、散點圖

散點圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個變量的值顯示在二維坐標(biāo)中，非常適合展示兩個變量之間的關(guān)系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛圖

蜘蛛圖是一種顯示一對多關(guān)系的方法，使一個變量相對于另一個變量的顯著性是清晰可見

十、二元變量分布

二元變量分布可以看兩個變量之間的關(guān)系

十一、面積圖

面積圖又稱區(qū)域圖，強調(diào)數(shù)量隨時間而變化的程度，也可用于引起人們對總值趨勢的注意。

堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關(guān)系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當(dāng)數(shù)據(jù)集有合計關(guān)系或者你想要展示局部與整體關(guān)系的時候，使用面積圖為更好的選擇。

十二、六邊形圖

六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然后根據(jù)六邊形內(nèi)部的值為這些六邊形上色。

原文至：

怎樣使用Python圖像處理

Python圖像處理是一種簡單易學(xué)，功能強大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠簡單而有效地實現(xiàn)面向?qū)ο缶幊?，下文進行對Python圖像處理進行說明。

當(dāng)然，首先要感謝“戀花蝶”，是他的文章“用Python圖像處理 ” 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法，對于PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這里主要是介紹點我在使用過程中的經(jīng)驗。

PIL可以對圖像的顏色進行轉(zhuǎn)換，并支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉(zhuǎn)換可以通過Image.convert(mode)函數(shù)完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式等。

但是利用convert函數(shù)將灰度圖轉(zhuǎn)換為二值圖時，是采用固定的閾 值127來實現(xiàn)的，即灰度高于127的像素值為1，而灰度低于127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實現(xiàn)灰度圖到二值圖的轉(zhuǎn)換，就要用到 Image.point函數(shù)。

深度剖析Python語法功能

深度說明Python應(yīng)用程序特點

對Python數(shù)據(jù)庫進行學(xué)習(xí)研究

Python開發(fā)人員對Python經(jīng)驗之談

對Python動態(tài)類型語言解析

Image.point函數(shù)有多種形式，這里只討論Image.point(table, mode)，利用該函數(shù)可以通過查表的方式實現(xiàn)像素顏色的模式轉(zhuǎn)換。其中table為顏色轉(zhuǎn)換過程中的映射表，每個顏色通道應(yīng)當(dāng)有256個元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式。

可見，轉(zhuǎn)換過程的關(guān)鍵在于設(shè)計映射表，如果只是需要一個簡單的箝位值，可以將table中高于或低于箝位值的元素分別設(shè)為1與0。當(dāng)然，由于這里的table并沒有什么特殊要求，所以可以通過對元素的特殊設(shè)定實現(xiàn)（0, 255）范圍內(nèi)，任意需要的一對一映射關(guān)系。

示例代碼如下：

import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')

IT部分通常要完成的任務(wù)相當(dāng)繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經(jīng)成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟件總成本的IT解決方案都應(yīng)該進行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優(yōu)勢就是可以在企業(yè)的軟件創(chuàng)建和維護階段節(jié)約大量資金，而這兩個階段的軟件成本占到了軟件整個生命周期中總成本 的50%到95%。

Python清晰可讀的語法使得軟件代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對那些不是最初接觸和開發(fā)原始項目的程序員都 能具有這樣的強烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。

不過，幾乎人人都承認Python圖像處理的可讀性遠勝于C或者Java，后兩 者都采用了專門的字符標(biāo)記代碼塊結(jié)構(gòu)、循環(huán)、函數(shù)以及其他編程結(jié)構(gòu)的開始和結(jié)束。提倡Python的人還宣稱，采用這些字符可能會產(chǎn)生顯著的編程風(fēng)格差 異，使得那些負責(zé)維護代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉(zhuǎn)載

不能直接寫出函數(shù)的表達式 怎么在python里畫函數(shù)圖象呢？

不寫出y=f(x)這樣的表達式，由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像，以x2+y2+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點和matlab的區(qū)別很大）

直接在命令提示行的里面運行代碼的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

Python matplotlib之函數(shù)圖像繪制、線條rc參數(shù)設(shè)置

為避免中文顯示出錯，需導(dǎo)入matplotlib.pylab庫

1.2.1 確定數(shù)據(jù)

1.2.2 創(chuàng)建畫布

1.2.3 添加標(biāo)題

1.2.4 添加x，y軸名稱

1.2.5 添加x，y軸范圍

1.2.6 添加x，y軸刻度

1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片

保存圖片時，dpi為清晰度，數(shù)值越高越清晰。請注意，函數(shù)結(jié)尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點：創(chuàng)建畫布。

合理調(diào)整figsize、dpi，可避免出現(xiàn)第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標(biāo)題相互遮蓋的現(xiàn)象.

2.2.1 rc參數(shù)類型

2.2.2 方法1：使用rcParams設(shè)置

2.2.3 方法2：plot內(nèi)設(shè)置

2.2.4 方法3：plot內(nèi)簡化設(shè)置

方法2中，線條形狀，linestyle可簡寫為ls；線條寬度，linewidth可簡寫為lw；線條顏色，color可簡寫為c，等等。

python：PIL圖像處理

PIL (Python Imaging Library)

Python圖像處理庫，該庫支持多種文件格式，提供強大的圖像處理功能。

PIL中最重要的類是Image類，該類在Image模塊中定義。

從文件加載圖像：

如果成功，這個函數(shù)返回一個Image對象?，F(xiàn)在你可以使用該對象的屬性來探索文件的內(nèi)容。

format 屬性指定了圖像文件的格式，如果圖像不是從文件中加載的則為 None 。

size 屬性是一個2個元素的元組，包含圖像寬度和高度（像素）。

mode 屬性定義了像素格式，常用的像素格式為：“L” (luminance) - 灰度圖, “RGB” , “CMYK”。

如果文件打開失敗, 將拋出IOError異常。

一旦你擁有一個Image類的實例，你就可以用該類定義的方法操作圖像。比如：顯示

( show() 的標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)不是很有效率，因為它將圖像保存到一個臨時文件，然后調(diào)用外部工具（比如系統(tǒng)的默認圖片查看軟件）顯示圖像。該函數(shù)將是一個非常方便的調(diào)試和測試工具。)

接下來的部分展示了該庫提供的不同功能。

PIL支持多種圖像格式。從磁盤中讀取文件，只需使用 Image 模塊中的 open 函數(shù)。不需要提供文件的圖像格式。PIL庫將根據(jù)文件內(nèi)容自動檢測。

如果要保存到文件，使用 Image 模塊中的 save 函數(shù)。當(dāng)保存文件時，文件名很重要，除非指定格式，否則PIL庫將根據(jù)文件的擴展名來決定使用哪種格式保存。

** 轉(zhuǎn)換文件到JPEG **

save 函數(shù)的第二個參數(shù)可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一個非標(biāo)準(zhǔn)的擴展名，則必須通過第二個參數(shù)來指定文件格式。

** 創(chuàng)建JPEG縮略圖 **

需要注意的是，PIL只有在需要的時候才加載像素數(shù)據(jù)。當(dāng)你打開一個文件時，PIL只是讀取文件頭獲得文件格式、圖像模式、圖像大小等屬性，而像素數(shù)據(jù)只有在需要的時候才會加載。

這意味著打開一個圖像文件是一個非?？斓牟僮?，不會受文件大小和壓縮算法類型的影響。

** 獲得圖像信息 **

Image 類提供了某些方法，可以操作圖像的子區(qū)域。提取圖像的某個子區(qū)域，使用 crop() 函數(shù)。

** 復(fù)制圖像的子區(qū)域 **

定義區(qū)域使用一個包含4個元素的元組，(left, upper, right, lower)。坐標(biāo)原點位于左上角。上面的例子提取的子區(qū)域包含300x300個像素。

該區(qū)域可以做接下來的處理然后再粘貼回去。

** 處理子區(qū)域然后粘貼回去 **

當(dāng)往回粘貼時，區(qū)域的大小必須和參數(shù)匹配。另外區(qū)域不能超出圖像的邊界。然而原圖像和區(qū)域的顏色模式無需匹配。區(qū)域會自動轉(zhuǎn)換。

** 滾動圖像 **

paste() 函數(shù)有個可選參數(shù)，接受一個掩碼圖像。掩碼中255表示指定位置為不透明，0表示粘貼的圖像完全透明，中間的值表示不同級別的透明度。

PIL允許分別操作多通道圖像的每個通道，比如RGB圖像。 split() 函數(shù)創(chuàng)建一個圖像集合，每個圖像包含一個通道。 merge() 函數(shù)接受一個顏色模式和一個圖像元組，然后將它們合并為一個新的圖像。接下來的例子交換了一個RGB圖像的三個通道。

** 分離和合并圖像通道 **

對于單通道圖像， split() 函數(shù)返回圖像本身。如果想處理各個顏色通道，你可能需要先將圖像轉(zhuǎn)為RGB模式。

resize() 函數(shù)接受一個元組，指定圖像的新大小。

rotate() 函數(shù)接受一個角度值，逆時針旋轉(zhuǎn)。

** 基本幾何變換 **

圖像旋轉(zhuǎn)90度也可以使用 transpose() 函數(shù)。 transpose() 函數(shù)也可以水平或垂直翻轉(zhuǎn)圖像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函數(shù)在性能和結(jié)果上沒有區(qū)別。

更通用的圖像變換函數(shù)為 transform() 。

PIL可以轉(zhuǎn)換圖像的像素模式。

** 轉(zhuǎn)換顏色模式 **

PIL庫支持從其他模式轉(zhuǎn)為“L”或“RGB”模式，其他模式之間轉(zhuǎn)換，則需要使用一個中間圖像，通常是“RGB”圖像。

ImageFilter 模塊包含多個預(yù)定義的圖像增強過濾器用于 filter() 函數(shù)。

** 應(yīng)用過濾器 **

point() 函數(shù)用于操作圖像的像素值。該函數(shù)通常需要傳入一個函數(shù)對象，用于操作圖像的每個像素：

** 應(yīng)用點操作 **

使用以上技術(shù)可以快速地對圖像像素應(yīng)用任何簡單的表達式?？梢越Y(jié)合 point() 函數(shù)和 paste 函數(shù)修改圖像。

** 處理圖像的各個通道 **

注意用于創(chuàng)建掩碼圖像的語法：

Python計算邏輯表達式采用短路方式，即：如果and運算符左側(cè)為false，就不再計算and右側(cè)的表達式，而且返回結(jié)果是表達式的結(jié)果。比如 a and b 如果a為false則返回a，如果a為true則返回b，詳見Python語法。

對于更多高級的圖像增強功能，可以使用 ImageEnhance 模塊中的類。

可以調(diào)整圖像對比度、亮度、色彩平衡、銳度等。

** 增強圖像 **

PIL庫包含對圖像序列（動畫格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些實驗性的格式。 TIFF 文件也可以包含多個幀。

當(dāng)打開一個序列文件時，PIL庫自動加載第一幀。你可以使用 seek() 函數(shù) tell() 函數(shù)在不同幀之間移動。

** 讀取序列 **

如例子中展示的，當(dāng)序列到達結(jié)尾時，將拋出EOFError異常。

注意當(dāng)前版本的庫中多數(shù)底層驅(qū)動只允許seek到下一幀。如果想回到前面的幀，只能重新打開圖像。

以下迭代器類允許在for語句中循環(huán)遍歷序列：

** 一個序列迭代器類 **

PIL庫包含一些函數(shù)用于將圖像、文本打印到Postscript打印機。以下是一個簡單的例子。

** 打印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函數(shù)打開圖像文件，通常傳入一個文件名作為參數(shù)：

如果打開成功，返回一個Image對象，否則拋出IOError異常。

也可以使用一個file-like object代替文件名（暫可以理解為文件句柄）。該對象必須實現(xiàn)read，seek，tell函數(shù)，必須以二進制模式打開。

** 從文件句柄打開圖像 **

如果從字符串?dāng)?shù)據(jù)中讀取圖像，使用StringIO類：

** 從字符串中讀取 **

如果圖像文件內(nèi)嵌在一個大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模塊來訪問。

** 從tar文檔中讀取 **

** 該小節(jié)不太理解，請參考原文 **

有些解碼器允許當(dāng)讀取文件時操作圖像。通常用于在創(chuàng)建縮略圖時加速解碼（當(dāng)速度比質(zhì)量重要時）和輸出一個灰度圖到激光打印機時。

draft() 函數(shù)。

** Reading in draft mode **

輸出類似以下內(nèi)容：

注意結(jié)果圖像可能不會和請求的模式和大小匹配。如果要確保圖像不大于指定的大小，請使用 thumbnail 函數(shù)。

Python2.7 教程 PIL

Python 之 使用 PIL 庫做圖像處理

來自

分享標(biāo)題：python解析函數(shù)圖像 基于python語言的圖像處理
文章位置：http://m.rwnh.cn/article34/hiiose.html

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