Python绘图课件

绘图课件Python欢迎来到绘图课件！本课程旨在帮助您掌握使用进行数据可视Python Python化的各种技术和工具无论您是数据分析师、科学家，还是对数据可视化感兴趣的初学者，本课程都将为您提供系统而全面的学习体验我们将从的基础知识入手，逐步深入到各种绘图库的应用，让您能够轻松创建Python出美观且富有洞察力的数据图表通过本课程的学习，您将能够运用Python强大的绘图功能，更好地理解和展示数据，为您的工作和研究增添色彩课程介绍本课程是一门绘图的综合性指南，旨在帮助学生掌握使用进行数据可视化的技能我们将从编程的基础知识开Python Python Python始，逐步介绍、、等主流绘图库的使用方法课程内容涵盖各种常见图表的绘制，包括折线图、散点图、Matplotlib Seaborn Plotly柱状图、饼图、直方图等此外，我们还将深入探讨数据预处理、样式设置、交互式可视化等高级技巧通过本课程的学习，学生将能够独立完成数据可视化项目，并能够根据实际需求选择合适的绘图工具和方法本课程注重实践，结合大量案例，让学生在实践中掌握知识，提升技能本课程也鼓励学员积极参与讨论，共同学习，共同进步课程目标课程内容掌握绘图的基础知识和技能基础语法、数据预处理、、、Python Python Matplotlib Seaborn等Plotly熟悉、、等常用绘图库的使用方法Matplotlib SeabornPlotly各种常见图表的绘制技巧编程语言概述Python是一种高级、通用、解释型的编程语言它以简洁易读的语法而闻名，使得初学者能够快速上手支持多种编程范式，包括面Python Python向对象、命令式、函数式等，使其能够灵活应用于各种不同的开发场景此外，拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了各种领域，包括Python数据科学、机器学习、开发、自动化等的跨平台特性使得程序能够在不同的操作系统上运行，包括、和Web PythonWindows macOSLinux由于其强大的功能和易用性，已成为世界上最流行的编程语言之一，并被广泛应用于学术界、工业界和各种新兴领域此外，Python的动态类型系统和自动内存管理也简化了开发过程，提高了开发效率Python简洁易读通用性强强大的库支持123的语法简洁明了，易于学习和可以应用于各种不同的开发场拥有庞大的标准库和第三方库Python Python Python理解景Python2vs Python3Python2和Python3是Python编程语言的两个主要版本，它们之间存在一些显著的差异Python2是较早的版本，于2000年发布，并在很长一段时间内被广泛使用然而，由于其设计上的一些缺陷和历史遗留问题，Python官方决定逐步淘汰Python2，并大力推广Python3Python3于2008年发布，它在语法和功能上进行了一些改进，以解决Python2中的问题其中最显著的差异之一是字符串的处理方式Python2使用ASCII编码，而Python3使用Unicode编码，这使得Python3能够更好地支持多语言此外，Python3还对print语句、除法运算等进行了一些修改由于Python2已于2020年停止维护，因此建议新项目选择Python3尽管将现有代码从Python2迁移到Python3可能需要进行一些修改，但Python3的优势和未来发展方向使其成为更明智的选择字符串编码Python2使用ASCII，Python3使用Unicodeprint语句Python2是语句，Python3是函数除法运算Python2整数相除结果为整数，Python3结果为浮点数学习路径PythonPython的学习路径可以分为几个阶段首先，你需要掌握Python的基础语法，包括变量、数据类型、运算符、流程控制语句等其次，你需要学习Python的常用数据结构，如列表、元组、字典等然后，你可以开始学习Python的函数和模块，了解如何组织和重用代码接下来，你可以学习Python的文件操作，了解如何读取和写入文件之后，你可以学习Python的异常处理，了解如何处理程序中的错误最后，你可以学习Python的面向对象编程，了解如何使用类和对象来组织代码在掌握了这些基础知识之后，你可以选择自己感兴趣的领域进行深入学习，如数据科学、机器学习、Web开发等基础语法1变量、数据类型、运算符、流程控制语句等数据结构2列表、元组、字典等函数和模块3代码组织和重用文件操作4读取和写入文件的安装和环境配置Python的安装非常简单，你可以从官方网站下载适合你操作系统的安Python Python装包，然后按照提示进行安装安装完成后，你需要配置的环境变量Python，这样你才能在命令行中直接运行具体来说，你需要将的安Python Python装目录添加到系统的环境变量中此外，你还可以安装一些常用的PATH开发工具，如、等，这些工具可以帮助你更方便地管理Python pipvirtualenv的库和环境例如，可以用来安装和卸载的第三方库，而Python pipPython可以用来创建独立的环境，避免不同项目之间的库冲突virtualenv Python下载配置安装工具从官网下载安配置环境变量安装、Python pipvirtualenv装包等工具的基本语法Python的基本语法包括变量、数据类型、运算符、表达式、流程控制语句、Python函数、模块等的语法非常简洁易读，例如，使用缩进来表示PythonPython代码块，而不是像其他语言那样使用大括号这使得代码看起来更加Python清晰和整洁此外，是一种动态类型语言，这意味着你不需要显式地Python声明变量的类型，会自动根据你赋给变量的值来推断变量的类型例Python如，你可以直接写，而不需要像那样写还`x=10`C++`int x=10`Python支持多种运算符，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等缩进动态类型使用缩进表示代码块不需要显式声明变量类型多种运算符支持算术、比较、逻辑等运算符变量和数据类型在中，变量用于存储数据支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典等整数用PythonPython于表示整数，浮点数用于表示小数，字符串用于表示文本，布尔值用于表示真假列表是一种有序的集合，可以包含不同类型的元素元组也是一种有序的集合，但元组是不可变的，这意味着你不能修改元组中的元素字典是一种键值对的集合，你可以使用键来访问字典中的值例如，你可以使用来访问字典中键为的值的动态类型系统使得变量的类型可`my_dict[name]`name Python以随时改变整数浮点数字符串布尔值用于表示整数，如、、用于表示小数，如、用于表示文本，如、用于表示真假，或10-

53.14-hello True等、等等

02.

50.0world False运算符和表达式支持多种运算符，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值Python运算符等算术运算符用于执行基本的数学运算，如加法、减法、乘法、除法等比较运算符用于比较两个值的大小，如等于、不等于、大于、小于等逻辑运算符用于执行逻辑运算，如与、或、非等赋值运算符用于给变量赋值，如等于、加等于、减等于等表达式是由运算符和操作数组成的，它可以计算出一个值例如，是一个表达式，它的值为`2+3*4`14Python的运算符优先级与其他编程语言类似，你可以使用括号来改变运算符的优先级算术运算符比较运算符

12、、、、、、、、、、、+-*///%**==!===逻辑运算符

3、、and ornot流程控制语句流程控制语句用于控制程序的执行流程支持多种流程控制语句，包括语句Python if、语句、语句等语句用于根据条件执行不同的代码块语句用于遍历for whileif for一个序列，如列表、元组、字符串等语句用于在条件为真的情况下重复执行一while段代码此外，还支持语句和语句，语句用于跳出循环Python breakcontinue break，语句用于跳过本次循环例如，你可以使用语句来判断一个数是否为正数continue if，使用语句来遍历一个列表中的元素，使用语句来计算一个数的阶乘for whileif语句根据条件执行不同的代码块for语句遍历一个序列while语句在条件为真的情况下重复执行一段代码函数和模块函数是一段可以重复使用的代码你可以将一段代码封装成一个函数，然后在需要的时候调用这个函数支持多种函数类型，包括内置Python函数和自定义函数内置函数是自带的函数，如、、等自定义函数是用户自己定义的函数，你可以使用关键Python printlen rangedef字来定义一个函数模块是一个包含代码的文件你可以将一些相关的函数和变量放在一个模块中，然后在其他文件中导入这个模块来Python使用支持多种模块导入方式，包括语句和语句Python importfrom调用函数21定义函数导入模块3文件操作文件操作是指读取和写入文件的操作Python提供了多种文件操作函数，包括open、read、write、close等open函数用于打开一个文件，read函数用于读取文件的内容，write函数用于向文件中写入内容，close函数用于关闭文件在进行文件操作时，需要指定文件的路径和打开模式文件的路径可以是相对路径或绝对路径打开模式指定了文件的打开方式，如读取模式、写入模式、追加模式等在进行文件操作后，一定要记得关闭文件，否则可能会导致资源泄露打开文件1使用open函数打开文件读取文件2使用read函数读取文件内容写入文件3使用write函数向文件中写入内容关闭文件4使用close函数关闭文件异常处理异常处理是指处理程序中出现的错误提供了语句来处理Python try-except异常你可以将可能出错的代码放在代码块中，然后在代码块中处try except理异常如果代码块中的代码出现错误，会跳转到代码块try Pythonexcept中执行你可以在代码块中指定要处理的异常类型，也可以使用通用except的语句来处理所有类型的异常此外，还提供了代码块except Pythonfinally，代码块中的代码无论是否出现异常都会被执行异常处理可以使程finally序更加健壮，避免程序因为出现错误而崩溃try exceptfinally包含可能出错的代码处理异常无论是否出现异常都会执行面向对象编程面向对象编程是一种编程范式，它将程序中的数据和操作数据的代码封装成对象对象是类的实例，类是对象的模板你可以使用关键字来定义一个class类类可以包含属性和方法，属性用于存储数据，方法用于操作数据面向对象编程有三个主要特性，包括封装、继承和多态封装是指将数据和操作数据的代码封装在一起，使其对外部隐藏继承是指一个类可以继承另一个类的属性和方法多态是指一个对象可以表现出多种形态面向对象编程可以使代码更加模块化、可重用和易于维护封装继承将数据和操作数据的代码封装在一个类可以继承另一个类的属性一起和方法多态一个对象可以表现出多种形态库基础Matplotlib是一个绘图库，它可以用于创建各种静态、交互式和动画图表的模块提供了一组类似于Matplotlib PythonMatplotlib pyplot的绘图命令，使得用户可以轻松地创建各种图表支持多种图表类型，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、直MATLAB Matplotlib方图等此外，还提供了丰富的自定义选项，用户可以自定义图表的颜色、线条、标记、标签等的文档非常Matplotlib Matplotlib完善，用户可以轻松地找到各种绘图命令的使用方法模块多种图表类型自定义选项pyplot提供了一组类似于的绘图命令支持折线图、散点图、柱状图、饼图等可以自定义图表的颜色、线条、标记、MATLAB标签等子图和网格Matplotlib允许你在一个图表中创建多个子图你可以使用函数或Matplotlib subplot函数来创建子图函数用于创建一个子图，subplots subplotsubplots函数用于创建多个子图你可以使用方法或方法add_subplot add_axes来向图中添加子图此外，还提供了网格布局管理器，你可以使用Matplotlib类来创建网格布局网格布局管理器可以让你更灵活地控制子图的GridSpec位置和大小1subplot2subplots创建一个子图创建多个子图3GridSpec创建网格布局样式设置Matplotlib提供了丰富的样式设置选项，你可以自定义图表的颜色、线条、标Matplotlib记、标签等你可以使用变量来设置全局样式，也可以使用rcParams setp函数或方法来设置单个对象的样式此外，还提供了多种预set Matplotlib定义的样式，你可以使用函数来选择一种预定义的样式你还可style.use以创建自己的样式文件，并在代码中使用函数来加载你自己的样style.use式样式设置可以使图表更加美观和易于理解颜色线条标签自定义图表的颜色自定义图表的线条样式自定义图表的标签折线图Matplotlib折线图是一种用于显示数据随时间变化的图表你可以使用函数来创建折线plot图函数接受两个参数，分别是轴的数据和轴的数据你还可以使用多个plot x y函数在一个图表中绘制多条折线此外，你可以使用函数和plot xlabel ylabel函数来设置轴和轴的标签，使用函数来设置图表的标题，使用函x y title legend数来显示图例折线图可以用于显示各种时间序列数据，如股票价格、温度变化等plot创建折线图xlabel设置轴标签xylabel设置轴标签y散点图Matplotlib散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表你可以使用函数来创建散点图函数接受两个参数，分别是轴的数据和scatter scatterx y轴的数据你还可以使用参数来设置散点的颜色，使用参数来设置散点的大小此外，你可以使用函数和函数来设置轴和c sxlabel ylabel x轴的标签，使用函数来设置图表的标题，使用函数来显示图例散点图可以用于显示各种变量之间的关系，如身高和体重、收y title legend入和支出等2c参数1scatters参数3柱状图Matplotlib柱状图是一种用于比较不同类别数据的图表你可以使用函数来创建柱状图bar函数接受两个参数，分别是轴的数据和轴的数据你还可以使用参数来bar x y width设置柱子的宽度，使用参数来设置柱子的颜色此外，你可以使用函数color xlabel和函数来设置轴和轴的标签，使用函数来设置图表的标题，使用ylabel x y title函数来显示图例柱状图可以用于比较各种类别的数据，如不同产品的销售legend额、不同地区的等GDPbar1创建柱状图width参数2设置柱子的宽度color参数3设置柱子的颜色饼图Matplotlib饼图是一种用于显示各个部分占总体的比例的图表你可以使用函数来创建饼图函数接受一个参数，即各个部分的数据你还pie pie可以使用参数来设置各个部分的标签，使用参数来设置各个部分的颜色，使用参数来显示各个部分的百分比此外labels colorsautopct，你可以使用函数来设置图表的标题饼图可以用于显示各种比例数据，如不同产品的市场份额、不同地区的收入比例等title参数参数pie labelscolors创建饼图设置各个部分的标签设置各个部分的颜色直方图Matplotlib直方图是一种用于显示数据分布的图表你可以使用函数来创建直方图hist函数接受一个参数，即数据你还可以使用参数来设置直方图的hist bins柱子数量，使用参数来设置柱子的颜色此外，你可以使用函color xlabel数和函数来设置轴和轴的标签，使用函数来设置图表的标题ylabelx ytitle直方图可以用于显示各种数据的分布，如身高分布、年龄分布等参数hist bins创建直方图设置柱子数量参数color设置柱子的颜色等高线图Matplotlib等高线图是一种用于显示三维曲面在二维平面上的投影的图表你可以使用函数或函数来创建等高线图contour contourf函数用于创建等高线，函数用于创建填充的等高线这两个函数都接受三个参数，分别是轴的数据、轴的数contour contourfx y据和轴的数据你还可以使用参数来设置等高线的级别，使用参数来设置等高线的颜色等高线图可以用于显示各种三z levelscolors维数据，如地形图、气象图等参数contour contourflevels创建等高线创建填充的等高线设置等高线的级别热力图Matplotlib热力图是一种用于显示二维数据矩阵的图表你可以使用函数来创imshow建热力图函数接受一个参数，即二维数据矩阵你还可以使用imshow参数来设置热力图的颜色映射，使用参数来设置热力图的cmap interpolation插值方式此外，你可以使用函数和函数来设置轴和轴的xlabelylabelx y标签，使用函数来设置图表的标题热力图可以用于显示各种二维数据title，如基因表达谱、相关系数矩阵等参数1imshow2cmap创建热力图设置颜色映射参数3interpolation设置插值方式条形图Matplotlib条形图，又称水平柱状图，是一种以水平方向的条形来表示数据的图表与柱状图类似，条形图也用于比较不同类别的数据，但更适合于类别名称较长的情况，因为水平方向可以容纳更多的文字你可以使用函数来创建条形图函数接受两barh barh个参数，分别是轴的数据和轴的数据你还可以使用参数来设置条形的高度y xheight，使用参数来设置条形的颜色此外，你可以使用函数和函数来color xlabelylabel设置轴和轴的标签，使用函数来设置图表的标题，使用函数来显示图xytitlelegend例barh创建条形图height参数设置条形的高度color参数设置条形的颜色库基础Numpy是一个科学计算库，它提供了高效的多维数组对象和各种用于操作数组的函数的数组对象是，它可以用于存Numpy Python Numpy ndarray储各种类型的数据，如整数、浮点数、字符串等提供了各种用于创建数组的函数，如、、、等此Numpy arrayzeros onesarange外，还提供了各种用于操作数组的函数，如、、等是数据科学的基础，许多Numpy reshapetranspose concatenateNumpy Python其他的数据科学库都依赖于PythonNumpy创建数组21ndarray操作数组3数组和矩阵操作Numpy提供了丰富的数组和矩阵操作函数你可以使用函数来改变数组Numpy reshape的形状，使用函数来转置数组，使用函数来连接数组transpose concatenate此外，还提供了各种用于执行数学运算的函数，如加法、减法、乘法、Numpy除法等你还可以使用索引和切片来访问数组中的元素的数组和矩阵操Numpy作非常高效，可以大大提高数据科学的计算效率reshape1改变数组的形状transpose2转置数组concatenate3连接数组数学函数Numpy提供了丰富的数学函数，包括三角函数、指数函数、对数函数、统计Numpy函数等你可以使用函数、函数、函数来计算三角函数，使sin costan用函数来计算指数函数，使用函数来计算对数函数，使用exp logmean函数、函数、函数来计算统计量的数学函数可以用median stdNumpy于执行各种科学计算，如信号处理、图像处理、机器学习等三角函数指数函数对数函数、、等等等sin costan explog库基础Pandas是一个数据分析库，它提供了高效的数据结构和各种用于分Pandas Python析数据的函数的核心数据结构是和是Pandas Series DataFrame Series一种一维的带标签的数组，是一种二维的带标签的表格你可以DataFrame使用来存储一维数据，使用来存储二维数据提Series DataFramePandas供了各种用于创建和的函数，如、Series DataFrameSeries DataFrame等此外，还提供了各种用于操作和的函数，如Pandas Series DataFrame、、等head taildescribeSeries DataFrame一维的带标签的数组二维的带标签的表格创建函数、等Series DataFrame数据读取和预处理Pandas提供了各种用于读取数据的函数，如、、等你可以使用这些函数从各种来源读取数据Pandas read_csv read_excel read_sql，如文件、文件、数据库等读取数据后，你需要对数据进行预处理，如处理缺失值、转换数据类型、重命名列名等CSV ExcelSQL提供了各种用于预处理数据的函数，如、、等数据读取和预处理是数据分析的重要步骤，它可Pandas fillnaastype rename以帮助你清洗和转换数据，使其更适合于分析读取数据处理缺失值转换数据类型、、等等read_csv read_excel fillnaastype等read_sql数据清洗和探索Pandas数据清洗是指清理数据中的错误和不一致性提供了各种用于清洗数据的Pandas函数，如、、等数据探索是指探索数据的特drop_duplicates replaceapply征和关系提供了各种用于探索数据的函数，如、Pandas describe、等数据清洗和探索是数据分析的重要步骤，它可以value_counts groupby帮助你发现数据中的问题和规律，为后续的分析提供基础drop_duplicates删除重复的行replace替换数据apply应用自定义函数数据可视化Pandas可以与集成，用于创建各种数据可视化图表你可以使用方法来创建折线图、散点图、柱状图等方Pandas Matplotlibplot plot法是和对象的方法，它可以直接使用和中的数据来创建图表此外，还提供了各种用于SeriesDataFrameSeriesDataFramePandas自定义图表的选项，如设置颜色、线条、标记、标签等数据可视化可以帮助你更直观地理解和展示数据Pandas自定义选项21plot集成Matplotlib3库基础Seaborn是一个数据可视化库，它是基于的，可以用于创Seaborn PythonMatplotlib建更美观和信息丰富的统计图表提供了一组高级的绘图函数，可Seaborn以用于创建各种统计图表，如散点图、回归线、箱型图、小提琴图、条形图、折线图等的样式设置更加简洁和美观，可以让你轻松地创建出Seaborn专业的图表基于Matplotlib1高级绘图函数2美观的样式3散点图和回归线Seaborn提供了各种用于创建散点图和回归线的函数，如、、等函数用于创建散点图Seaborn scatterplot regplot lmplotscatterplot，函数用于创建带有回归线的散点图，函数用于创建带有多个回归线的散点图这些函数可以让你轻松地分析两个regplot lmplot变量之间的关系，并可视化这种关系你可以使用参数来设置散点的颜色，使用参数来设置散点的大小，使用参数和hue sizecol row参数来创建多个子图scatterplotregplotlmplot箱型图和小提琴图Seaborn提供了各种用于创建箱型图和小提琴图的函数，如、Seaborn boxplot等箱型图用于显示数据的分布，包括中位数、四分位数、异常violinplot值等小提琴图是箱型图的改进版，它可以显示数据的密度分布这些函数可以让你更全面地了解数据的分布情况你可以使用参数和参数来设置轴xyx和轴的数据，使用参数来设置颜色，使用参数来分割小提琴图y huesplitboxplot violinplot创建箱型图创建小提琴图参数和参数xy条形图和折线图Seaborn提供了各种用于创建条形图和折线图的函数，如、等函数用于创建条形图，函数用Seaborn barplot lineplot barplotlineplot于创建折线图这些函数可以让你轻松地比较不同类别的数据，并显示数据随时间变化的趋势你可以使用参数和参数来设置轴xyx和轴的数据，使用参数来设置颜色，使用参数来设置置信区间y hueci参数barplotlineplothue创建条形图创建折线图库基础Plotly是一个交互式可视化库，它可以用于创建各种静态、交互式和Plotly Python动画图表支持多种图表类型，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、Plotly直方图、等高线图、热力图等此外，还提供了丰富的交互式功能，如Plotly缩放、平移、悬停提示、点击事件等的图表可以嵌入到应用程Plotly Web序中，也可以导出为各种格式的文件，如、、、等HTML PNGJPEG PDF是一个高级的接口，它可以让你用更少的代码创建更复Plotly ExpressPlotly杂的图表交互式可视化多种图表类型12可嵌入应用3Web交互式可视化Plotly提供了丰富的交互式功能，你可以使用这些功能来增强图表的可视化效果Plotly你可以使用参数来设置悬停提示的模式，使用参数来设置hovermode clickmode点击事件的模式，使用参数来设置拖拽模式此外，还提供了各dragmode Plotly种用于创建动画图表的函数，如、等交互式animate Figure.update_layout可视化可以让你更深入地探索数据，并发现数据中的隐藏模式hovermodeclickmodedragmode仪表盘Plotly可以用于创建各种仪表盘，用于监控和展示关键指标你可以使用函数来创建仪表盘，使用函数来创建指Plotly GaugeIndicator标卡，使用函数来创建多个子图此外，还提供了各种用于自定义仪表盘的选项，如设置颜plotly.subplots.make_subplots Plotly色、字体、大小等仪表盘可以让你更直观地了解数据的状态，并及时发现问题2Indicator1Gaugemake_subplots3项目实战案例通过一系列项目实战案例，我们将学习如何运用所学的绘图知识解决Python实际问题例如，我们可以使用和分析销售数据，并创建Matplotlib Pandas各种图表来展示销售额、利润率等指标我们还可以使用分析用户Seaborn行为数据，并创建热力图、散点图等来探索用户行为模式此外，我们还可以使用创建交互式仪表盘，用于监控网站流量、用户活跃度等指标通Plotly过这些项目实战案例，你将能够将所学的知识应用到实际工作中，并提升自己的数据分析和可视化能力销售数据分析1用户行为数据分析2网站流量监控3项目成果展示在本课程的最后，我们将展示一些优秀的项目成果，这些项目成果都是由之前的学生完成的通过这些项目成果，你可以了解如何运用所学的知识解决实际问题，并激发自己的创作灵感这些项目成果涵盖了各种不同的领域，如金融、电商、社交媒体等你可以参考这些项目成果，并结合自己的兴趣和专业，创建自己的数据可视化项目金融电商社交媒体学习总结与反馈在本课程中，我们学习了绘图的基础知识和技能，包括、和等绘图库的使用方法通过本课程的学PythonMatplotlibSeabornPlotly习，你应该能够独立完成数据可视化项目，并能够根据实际需求选择合适的绘图工具和方法为了巩固所学的知识，建议你多做练习，多阅读文档，多参与社区讨论此外，欢迎你提供反馈意见，帮助我们改进课程内容和教学方法感谢你的参与！知识回顾实践练习提供反馈。