python常用可视化技巧

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我们在对数据进行预处理时，常常需要对数据做一些可视化的工作，以便能更清晰的认识数据内部的规律。 

这里我们以kaggle案例泰坦尼克问题的数据做一些常用的可视化的工作。首先看下这个数据集： 

import pandas as pdimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib
sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])
data_train=pd.read_csv('train.csv')
plt.plot(data_train.Age)

##现在我们想看看乘客年龄分布，kde就是密度分布，类似于直方图，
数据落在在每个bin内的频率大小或者是密度大小

data_train.Age.plot(kind='kde')
plt.xlabel(u"年龄")# plots an axis lableplt.ylabel(u"密度")
plt.title(u"乘客年龄分布")

##现在看看获救人数和未获救人数对比#plt.subplot2grid((2,3),(0,0))

data_train.Survived.value_counts().plot(kind='bar')
# plots a bar graph of those who surived vs those who did not.

plt.title(u"获救情况 (1为获救)") 
# puts a title on our graph

plt.ylabel(u"人数")

##也可以以饼状图看看获救人数和未获救人数对比

#plt.subplot2grid((2,3),(0,0))

data_train.Survived.value_counts().plot(kind='pie')
# plots a bar graph of those who surived vs those who did not.

plt.title(u"获救情况 (1为获救)") 
# puts a title on our graph

plt.ylabel(u"人数")

## 常看各乘客等级的获救情况

Survived_0 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u'获救':Survived_1, u'未获救':Survived_0})
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title(u"各乘客等级的获救情况")
plt.xlabel(u"乘客等级")
plt.ylabel(u"人数")

##查看各登录港口获救情况

Survived_0 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u'获救':Survived_1, u'未获救':Survived_0})
df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title(u"各登录港口乘客的获救情况")
plt.xlabel(u"登录港口") 
plt.ylabel(u"人数") 

##再来看看各种级别舱情况下性别的获救情况

fig=plt.figure()
fig.set(alpha=0.65)
 # 设置图像透明度，无所谓

plt.title(u"根据舱等级和性别的获救情况")

ax1=fig.add_subplot(141)
data_train.Survived[data_train.Sex == 'female'][data_train.Pclass != 3].value_counts().plot(kind='bar', label="female highclass", color='#FA2479')
ax1.set_xticklabels([u"获救", u"未获救"], rotation=0)
ax1.legend([u"女性/高级舱"], loc='best')

ax2=fig.add_subplot(142, sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == 'female'][data_train.Pclass == 3].value_counts().plot(kind='bar', label='female, low class', color='pink')
ax2.set_xticklabels([u"未获救", u"获救"], rotation=0)
plt.legend([u"女性/低级舱"], loc='best'


    
)

ax3=fig.add_subplot(143, sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == 'male'][data_train.Pclass != 3].value_counts().plot(kind='bar', label='male, high class',color='lightblue')
ax3.set_xticklabels([u"未获救", u"获救"], rotation=0)
plt.legend([u"男性/高级舱"], loc='best')

ax4=fig.add_subplot(144, sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == 'male'][data_train.Pclass == 3].value_counts().plot(kind='bar', label='male low class', color='steelblue')
ax4.set_xticklabels([u"未获救", u"获救"], rotation=0)
plt.legend([u"男性/低级舱"], loc='best')

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(np.arange(0,100,10),np.random.randn(10).cumsum(),marker='o')
ax.set_xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90])
 ##设置x轴上显示的刻度ax.grid()##　显示方格plt.show()

##现在我们想看看每个等级的舱的乘客的平均年龄

data_train.groupby('Pclass').mean().plot(y='Age',marker='o')
##注意参数marker='o'强调实际的数据点，会在实际的数据点上加一个实心点。如果要显示方格可在plot里面设置参数grid=Trueplt.xlabel(u"舱级别")
plt.ylabel(u"平均年龄")

##也可以这样看看年龄和所在舱级别的关系

data_train.plot(x='Pclass',y='Age',kind='scatter')
plt.xlabel(u"舱级别")
plt.ylabel(u"年龄")
plt.show()

我们换一个连续性变量多的数据集，看看特征直接相关度。

corr = df_train_origin[['temp','weather','windspeed','day', 'month', 'hour','count']].corr()
# 用颜色深浅来表示相关度
plt.figure()
plt.matshow(corr)
plt.colorbar()
plt.show()

下面我们看看高维数据如何做可视化分析，首先咱们造个高维数据集

#numpy科学计算工具箱

import numpy as np
#使用make_classification构造1000个样本，每个样本有20个feature

from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(1000, n_features=20, n_informative=2, 
                n_redundant=2, n_classes=2, random_state=0)
#存为dataframe格式from pandas import DataFrame
df = DataFrame(np.hstack((X, y[:, None])),columns = range(20) + ["class"])

数据的可视化有很多工具包可以用，比如下面我们用来做数据可视化的工具包Seaborn。最简单的可视化就是数据散列分布图和柱状图，这个可以用Seanborn的pairplot来完成。以下图中2种颜色表示2种不同的类，因为20维的可视化没有办法在平面表示，我们取出了一部分维度，两两组成pair看数据在这2个维度平面上的分布状况，代码和结果如下：

#存为dataframe格式from pandas import DataFrame
df = DataFrame(np.hstack((X, y[:, None])),columns = range(20) + ["class"])import seaborn as sns#使用pairplot去看不同特征维度pair下数据的空间分布状况## vars表示把里面的特征两两做个可视化_ = sns.pairplot(df[:50], vars=[8, 11, 12, 14, 19], hue="class", size=1.5)
plt.show()

我们从散列图和柱状图上可以看出，确实有些维度的特征相对其他维度，有更好的区分度，比如第11维和14维看起来很有区分度。这两个维度上看，数据点是近似线性可分的。而12维和19维似乎呈现出了很高的负相关性。接下来我们用Seanborn中的corrplot来计算计算各维度特征之间(以及最后的类别)的相关性。代码和结果图如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 10))
_ = sns.linearmodels.corrplot(df, annot=False)
plt.show()

相关性图很好地印证了我们之前的想法，可以看到第11维特征和第14维特征和类别有极强的相关性，同时它们俩之间也有极高的相关性。而第12维特征和第19维特征却呈现出极强的负相关性。强相关的特征其实包含了一些冗余的特征，而除掉上图中颜色较深的特征，其余特征包含的信息量就没有这么大了，它们和最后的类别相关度不高，甚至各自之间也没什么先惯性。

新增部分

绘制正态分布概率密度函数代码如下

    mu = 0##均值为０
    sigma = 1##方差为１
    x = np.linspace(mu - 3 * sigma, mu + 3 * sigma, 51)   
     y = np.exp(-(x - mu) ** 2 / (2 * sigma ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sigma)    print x.shape    print 'x = \n', x
    print y.shape    
     print 'y = \n', y
    # plt.plot(x, y, 'ro-', linewidth=2)
    plt.figure(facecolor='w') ##　背景颜色取白色
    ## 'r-'：表示实线绘制，然后再画x,y，'go'表示用圆圈绘制，linewidth=2表示实线宽度２，markersize=8表示圆圈大小为８
    plt.plot(x, y, 'r-', x, y, 'go', linewidth=2, markersize=8)
    plt.xlabel('X', fontsize=15)##横轴用Ｘ标记
    plt.ylabel('Y', fontsize=15)   
      ##plt.title(u'高斯分布函数', fontsize=18)
    plt.grid(True)##画出虚线方格
    plt.show()

我们可以绘制在三维空间的正态分布图代码如下

#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as pltimport math


x, y = np.mgrid[-3:3:100j, -3:3:100j]## 横轴，纵轴都在[-3,3)内取一百个点# u = np.linspace(-3, 3, 101)# x, y = np.meshgrid(u, u)## 这两行的效果同上面一行代码效果相同z = np.exp(-(x**2 + y**2)/2) / math.sqrt(2*math.pi)## 三维正太分布# z = x*y*np.exp(-(x**2 + y**2)/2) / math.sqrt(2*math.pi)fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d'


    
)
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=5, cstride=5, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0.1)#ax.plot_surface(x, y, z, rstride=3, cstride=3, cmap=cm.Accent, linewidth=0.5) ## 参数rstride，cstride表示每几个取一个点，越小越密集plt.show()

损失函数：Logistic损失(-1,1)/SVM Hinge损失/ 0/1损失

    x = np.array(np.linspace(start=-2, stop=3, num=1001, dtype=np.float))
    y_logit = np.log(1 + np.exp(-x)) / math.log(2)
    y_boost = np.exp(-x)
    y_01 = x < 0
    y_hinge = 1.0 - x
    y_hinge[y_hinge < 0] = 0
    plt.figsize(figsize=(5,7),facecolor='w')##设置大小和背景颜色
    ## 我们下面绘制的四幅图都是用的上面同一个plt，故下面四条线都在一张图中显示，如果想在不同图中显示，只需要在plt.plot之前重新定义一个figsize即可。
    plt.plot(x, y_logit, 'r-', label='Logistic Loss', linewidth=2)
    plt.plot(x, y_01, 'g-', label='0/1 Loss', linewidth=2)
    plt.plot(x, y_hinge, 'b-', label='Hinge Loss', linewidth=2)
    plt.plot(x, y_boost, 'm--', label='Adaboost Loss', linewidth=2) ## 'm--',１其中m表示颜色,--表示虚线，label表示图例中这条线的名称，linewidth线的宽度
    plt.grid()
    plt.legend(loc='upper right') ## 图例的位置
    # plt.savefig('1.png')
    plt.show()

画散点图：

# -*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition 
import PCA
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing
 import PolynomialFeaturesdef extend(a, b):


    

    return 1.05*a-0.05*b, 1.05*b-0.05*a
 if __name__ == '__main__':
    pd.set_option('display.width', 200)
    data = pd.read_csv('iris.data', header=None)
    columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'type']
    data.rename(columns=dict(zip(np.arange(5), columns)), inplace=True)
    data['type'] = pd.Categorical(data['type']).codes    print data.head(5)
    x = data.loc[:, columns[:-1]]
    y = data['type']

    pca = PCA(n_components=2, whiten=True, random_state=0)
    x = pca.fit_transform(x)    print '各方向方差：', pca.explained_variance_    print '方差所占比例：', pca.explained_variance_ratio_    print x[:5]
    cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#77E0A0', '#FF8080', '#A0A0FF'])
    cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = u'SimHei'
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.figure(facecolor='w')
    plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], s=30, c=y, marker='o', cmap=cm_dark)#s表示散点圆圈缩放大小，ｃ表示类别,marker表示标记为圆圈，cmp表示不同类的对比颜色
    plt.grid(b=True, ls=':')
    plt.xlabel(u'组份1', fontsize=14)
    plt.ylabel(u'组份2', fontsize=14)
    plt.title(u'鸢尾花数据PCA降维', fontsize=18)  
   # plt.savefig('1.png')
    plt.show()

接着上面画出逻辑回归的分类效果图：

x, x_test, y, y_test = train_test_split(x, y, train_size=0.7)
    model = Pipeline([
        ('poly', PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=True)),
        ('lr', LogisticRegressionCV(Cs=np.logspace(-3, 4, 8), cv=5, fit_intercept=False))
    ])
    model.fit(x, y)    print '最优参数：', model.get_params('lr')['lr'].C_
    y_hat = model.predict(x)    print '训练集精确度：', metrics.accuracy_score(y, y_hat)
    y_test_hat = model.predict(x_test)    print '测试集精确度：', metrics.accuracy_score(y_test, y_test_hat)

    N, M = 500, 500     # 横纵各采样多少个值
    x1_min, x1_max = extend(x[:, 0].min(), x[:, 0


    
].max())   # 第0列的范围
    x2_min, x2_max = extend(x[:, 1].min(), x[:, 1].max())   # 第1列的范围
    t1 = np.linspace(x1_min, x1_max, N)
    t2 = np.linspace(x2_min, x2_max, M)
    x1, x2 = np.meshgrid(t1, t2)                    # 生成网格采样点
    x_show = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1)   # 测试点
    y_hat = model.predict(x_show)  # 预测值
    y_hat = y_hat.reshape(x1.shape)  # 使之与输入的形状相同
    plt.figure(facecolor='w')
    plt.pcolormesh(x1, x2, y_hat, cmap=cm_light)  # 预测值的显示
    plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], s=30, c=y, edgecolors='k', cmap=cm_dark)  # 样本的显示
    plt.xlabel(u'组份1', fontsize=14)
    plt.ylabel(u'组份2', fontsize=14)
    plt.xlim(x1_min, x1_max)
    plt.ylim(x2_min, x2_max)
    plt.grid(b=True, ls=':')    ## 不同类的区域显示不同的颜色
    patchs = [mpatches.Patch(color='#77E0A0', label='Iris-setosa'),
              mpatches.Patch(color='#FF8080', label='Iris-versicolor'),
              mpatches.Patch(color='#A0A0FF', label='Iris-virginica')]
    plt.legend(handles=patchs, fancybox=True, framealpha=0.8, loc='lower right')
    plt.title(u'鸢尾花Logistic回归分类效果', fontsize=17)
    plt.show()

利用matplot.pyplot.plot画出某个特征或者某些特征与对应的类别标签的关系

 plt.figure(facecolor='w')
    plt.plot(data['TV'], y, 'ro', label='TV')
    plt.plot(data['Radio'], y, 'g^', label='Radio')
    plt.plot(data['Newspaper'], y, 'mv', label='Newspaer')
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.xlabel(u'广告花费', fontsize=16)
    plt.ylabel(u'销售额', fontsize=16)
    plt.title(u'广告花费与销售额对比数据', fontsize=20)
    plt.grid()
    plt.show()

这里总结下plot函数里面的形状参数：’ro’：表示红色圆圈，’g^’：蓝色上三角，前一个字母表示颜色，后一个字符表示形状。可用的形状有’^’，’V’，’‘，’>’，’

把上面三个图分开来画，凸显每个特征与类别的关系

 plt.figure(facecolor='w', figsize=(9, 10))
    plt.subplot(311) ##这个plt画出的图,分有３个位置，３行１列，占第一个位置
    plt.plot(data['TV'], y, 'ro')　
    plt.title('TV')
    plt.grid()
    plt.subplot(312)##占第二个位置
    plt.plot(data['Radio'], y, 'g^')
    plt.title('Radio')
    plt.grid()
    plt.subplot(313


    
)## 占第三个位置
    plt.plot(data['Newspaper'], y, 'b*')
    plt.title('Newspaper')
    plt.grid()
    plt.tight_layout()
    plt.show()

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