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Python 数据可视化
Python提供了多个用于数据可视化的工具和库。其中最常用的包括：
1. Matplotlib：Matplotlib 是一个用于绘制二维图形的 Python
库。它提供了广泛的绘图选项，可以帮助您创建线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D 图形等。
2. Seaborn：Seaborn 是基于 Matplotlib 的图形可视化库，它主要用于绘制统计分析结果的图表和数据集。相比于 matplotlib
包，seaborn 包提供了更为美观、更为精美的可视化效果。
3. Plotly：Plotly 是一个交互式数据可视化库，在数据科学领域十分受欢迎。它支持大量的 2D/3D
图表类型，并且具备强大的交互元素如缩放、平移、悬停等等。
4. Bokeh：Bokeh 是一个面向现代网页的交互式可视化工具。它支持多种语言（Python、R 和 Julia）并非常适用于大规模数据集的可视化展示。
5. Pandas data visualization：Pandas 数据可视化是 Pandas 库内置的一种数据可视化工具，它可以促使你通过
DataFrames 和 Series 数据结构，快速生成多样性的图表。
这些库和工具都有不同的功能和应用场景，可以根据具体需求选择合适的工具进行数据可视化。
下面是一些使用不同库进行数据可视化的示例：
1. Matplotlib：用 Matplotlib 绘制折线图、散点图和柱状图。 ```python import matplotlib.pyplot
as plt import numpy as np # 折线图 x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x)
plt.plot(x, y) plt.show() # 散点图 x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50) plt.scatter(x, y, c=colors) plt.show() # 柱状图 x =
['A', 'B', 'C', 'D'] y = [3, 8, 1, 10] plt.bar(x, y) plt.show() ``` 2.
Seaborn：在 Seaborn 中绘制散点图和直方图。 ```python import seaborn as sns import numpy as
np # 散点图 x = np.random.normal(size=100) y = np.random.normal(size=100)
sns.scatterplot(x=x, y=y) plt.show() # 直方图 data = np.random.normal(size=100)
sns.histplot(data=data, kde=True) plt.show() ``` 3. Plotly：用 Plotly
绘制交互式热力图和二维散点图。 ```python import plotly.express as px import numpy as np # 热力图
z = np.random.rand(10, 10) fig = px.imshow(z, color_continuous_scale='OrRd')
fig.show() # 二维散点图 x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) colors =
np.random.rand(50) fig = px.scatter(x=x, y=y, color=colors) fig.show() ``` 4.
Bokeh：用 Bokeh 绘制交互式时序数据图。 ```python from bokeh.plotting import figure,
output_file, show import pandas as pd # 读取数据 data =
pd.read_csv('temperature_data.csv') x = pd.to_datetime(data['datetime']) y =
data['temperature'] # 绘制曲线 output_file('temp_plot.html') p =
figure(title="Temperature Data", x_axis_label='Time',
y_axis_label='Temperature') p.line(x, y) show(p) ``` 5. Pandas 数据可视化：对 Pandas 的
Series 和 DataFrame 对象直接调用 `plot()` 函数即可绘制不同类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。下面以折线图为例：
```python import pandas as pd import numpy as np # 创建 Series 对象 dates =
pd.date_range(start='20210101', end='20210110', periods=10) ts =
pd.Series(np.random.randn(10), index=dates) # 绘制折线图 ts.plot() ```
Example 1 ：散点图、密度图（Python）
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建随机数 n = 100000 x =
np.random.randn(n) y = (1.5 * x) + np.random.randn(n) fig1 = plt.figure()
plt.plot(x,y,'.r') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y')
plt.savefig('2D_1V1.png',dpi=600) nbins = 200 H, xedges, yedges =
np.histogram2d(x,y,bins=nbins) # H needs to be rotated and flipped H =
np.rot90(H) H = np.flipud(H) # 将 zeros mask Hmasked =
np.ma.masked_where(H==0,H) # Plot 2D histogram using pcolor fig2 = plt.figure()
plt.pcolormesh(xedges,yedges,Hmasked) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') cbar =
plt.colorbar() cbar.ax.set_ylabel('Counts') plt.savefig('2D_2V1.png',dpi=600)
plt.show()
这段代码的主要作用是生成 2D 直方图，帮助我们可视化数据集中的情况。
首先，使用 `numpy.random.randn()` 函数生成一个包含100,000个元素的随机数数组 x，并由 y = (1.5 * x) +
np.random.randn(n) 计算出相应的 y 值，在 plt.plot(x,y,'.r') 中绘制二维散点图。
接着，使用 `numpy.histogram2d()` 函数将数据划分到网格中，并且根据各网格内数据的计数绘制颜色不同的矩形。该函数返回三个值，分别是
H（计数）、xedges（每一列的边界）和 yedges（每一行的边界）。
再之后，在 H 非 0 的区域打上背景遮罩，并通过 `pcolormesh()` 函数把这些区域的计数对应于不同颜色的矩形来展示直方图。
最后，增加了一些标签、轴、颜色线条等细节，并使用 `plt.savefig()` 函数将图片保存为文件。
该代码可以用于描述任何包含两个变量的数据集，以适合于在图像上显示数据的形式呈现它们。
Example 2 ：双 Y 轴（Python）
import csv import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime
import datetime data=pd.read_csv('LOBO0010-2020112014010.tsv',sep='\t')
time=data['date [AST]'] sal=data['salinity'] tem=data['temperature
[C]']print(sal) DAT = [] for row in time:
DAT.append(datetime.strptime(row,"%Y-%m-%d %H:%M:%S")) #create figure fig, ax
=plt.subplots(1) # Plot y1 vs x in blue on the left vertical axis.
plt.xlabel("Date [AST]") plt.ylabel("Temperature [C]", color="b")
plt.tick_params(axis="y", labelcolor="b") plt.plot(DAT, tem, "b-", linewidth=1)
plt.title("Temperature and Salinity from LOBO (Halifax, Canada)")
fig.autofmt_xdate(rotation=50) # Plot y2 vs x in red on the right vertical
axis. plt.twinx() plt.ylabel("Salinity", color="r") plt.tick_params(axis="y",
labelcolor="r") plt.plot(DAT, sal, "r-", linewidth=1) #To save your graph
plt.savefig('saltandtemp_V1.png' ,bbox_inches='tight') plt.show() Example
3：拟合曲线（ Python） import csv import numpy as np import pandas as pd from datetime
import datetime import matplotlib.pyplot as plt import scipy.signal as signal
data=pd.read_csv('LOBO0010-20201122130720.tsv',sep='\t') time=data['date
[AST]'] temp=data['temperature [C]'] datestart =
datetime.strptime(time[1],"%Y-%m-%d %H:%M:%S") DATE,decday = [],[] for row in
time: daterow = datetime.strptime(row,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") DATE.append(daterow)
decday.append((daterow-datestart).total_seconds()/(3600*24)) # First, design
the Buterworth filter N = 2 # Filter orderWn = 0.01 # Cutoff frequency B, A =
signal.butter(N, Wn, output='ba') # Second, apply the filter tempf =
signal.filtfilt(B,A, temp) # Make plots fig = plt.figure() ax1 =
fig.add_subplot(211) plt.plot(decday,temp, 'b-') plt.plot(decday,tempf,
'r-',linewidth=2) plt.ylabel("Temperature (oC)")
plt.legend(['Original','Filtered']) plt.title("Temperature from LOBO (Halifax,
Canada)") ax1.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax1 = fig.add_subplot(212)
plt.plot(decday,temp-tempf, 'b-') plt.ylabel("Temperature (oC)")
plt.xlabel("Date") plt.legend(['Residuals'])
plt.savefig('tem_signal_filtering_plot.png', bbox_inches='tight') plt.show()
代码块主要是使用 Python 实现了一个数字信号处理的过程，是针对来自 LOBO0010-20201122130720.tsv 数据集的处理。
该代码块的任务是进行高斯滤波（Butterworth
Filter）处理并拟合曲线，并通过可视化的方式呈现出原始数据和经过滤波处理后的信号及其差异。具体来说，使用scipy.signal.butter()
函数设计滤波器、应用高斯滤波，然后使用matplotlib.pyplot.plot() 函数画出图像。此外，还使用
matplotlib.pyplot.legend() 等函数为图形添加标签和文字说明。
最后，使用 matplotlib.pyplot.savefig() 函数将生成的图像保存到本地磁盘，并使用 matplotlib.pyplot.show()
函数展示可视化结果。
Example 3：拟合曲线（Python）
import csv import numpy as np import pandas as pd from datetime import
datetime import matplotlib.pyplot as plt import scipy.signal as signal
data=pd.read_csv('LOBO0010-20201122130720.tsv',sep='\t') time=data['date
[AST]'] temp=data['temperature [C]'] datestart =
datetime.strptime(time[1],"%Y-%m-%d %H:%M:%S") DATE,decday = [],[] for row in
time: daterow = datetime.strptime(row,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") DATE.append(daterow)
decday.append((daterow-datestart).total_seconds()/(3600*24)) # First, design
the Buterworth filter N = 2 # Filter order Wn = 0.01 # Cutoff frequency B, A =
signal.butter(N, Wn, output='ba') # Second, apply the filtertempf =
signal.filtfilt(B,A, temp) # Make plots fig = plt.figure() ax1 =
fig.add_subplot(211) plt.plot(decday,temp, 'b-') plt.plot(decday,tempf,
'r-',linewidth=2) plt.ylabel("Temperature (oC)")
plt.legend(['Original','Filtered']) plt.title("Temperature from LOBO (Halifax,
Canada)") ax1.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax1 = fig.add_subplot(212)
plt.plot(decday,temp-tempf, 'b-') plt.ylabel("Temperature (oC)")
plt.xlabel("Date") plt.legend(['Residuals'])
plt.savefig('tem_signal_filtering_plot.png', bbox_inches='tight') plt.show()
这段代码主要是针对来自 LOBO0010-20201122130720.tsv 数据集的处理。它的主要任务是使用 Butterworth
滤波器进行数字信号处理，即对温度数据进行滤波处理，并通过可视化的方式呈现出原始数据和经过滤波处理后的信号及其差异。
首先，根据所给的 tsv 文件，我们使用 `pandas.read_csv()` 函数读取 csv 文件并将其加载到 data 存储库中。然后，使用
`datetime.strptime()` 函数来从 data 中获取时间戳。接着，创建一个时间序列，用于绘制 X 轴（每个时刻距离第一个时刻的秒数）。
然后，定义了 Buterworth 滤波器的阶数 N 和截止频率 Wn，并使用 `scipy.signal.butter()`
函数来设计（设计）滤波器。在设计完毕后，使用 `scipy.signal.filtfilt()` 函数应用该滤波器对原始数据 temp
进行滤波，得到滤波后的结果 tempf。
最后，使用 `plt.plot()` 绘制两个子图，分别表示原始温度数据、滤波后的温度数据和它们之间的差异（残差）。使用 `plt.savefig()`
函数将生成的图像保存到本地磁盘，并使用 `matplotlib.pyplot.show()` 函数展示可视化结果。
Example 4：三维地形（Python）
# This import registers the 3D projection from mpl_toolkits.mplot3d import
Axes3D from matplotlib import cbook from matplotlib import cm from
matplotlib.colors import LightSource import matplotlib.pyplot as plt import
numpy as np filename = cbook.get_sample_data('jacksboro_fault_dem.npz',
asfileobj=False) with np.load(filename) as dem: z = dem['elevation'] nrows,
ncols = z.shape x = np.linspace(dem['xmin'], dem['xmax'], ncols) y =
np.linspace(dem['ymin'], dem['ymax'], nrows) x, y = np.meshgrid(x, y) region =
np.s_[5:50, 5:50] x, y, z = x[region], y[region], z[region] fig, ax =
plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='3d')) ls = LightSource(270, 45) rgb =
ls.shade(z, cmap=cm.gist_earth, vert_exag=0.1, blend_mode='soft') surf =
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, facecolors=rgb,linewidth=0,
antialiased=False, shade=False) plt.savefig('example4.png',dpi=600,
bbox_inches='tight') plt.show()
这段代码主要使用 Matplotlib 库中的模块 `Axes3D` 来创建和处理 3D 图形。其任务是将样本数据集
jacksboro_fault_dem.npz 中的地理高度（即该点距离海平面的高度）制成 3D 表面图。
首先，导入所需模块和库并读取数据。然后，选择特定区域进行绘制，即选区 region 为左上角为(5,5)，右下角为(50,50) 的区域。接下来，使用
LightSource 函数实现 3D 图形的渲染，其中的参数 elevation 是数据集的高程信息，cmap 参数表示图像的颜色映射，vert_exag
参数表示图像的垂直高度系数。最后，使用 `plot_surface()` 函数画出 3D 表面图，并使用 `savefig()`
函数将生成的图像保存到本地磁盘，并使用 `show()` 函数展示可视化结果。
需要注意的是，在此过程中，也需要对 x、y 和 z 坐标进行网格化和重采样以制作 3D 表面图。