✅作者简介：2022年博客新星 第八。热爱国学的Java后端开发者，修心和技术同步精进。
🍎个人主页：Java Fans的博客
🍊个人信条：不迁怒，不贰过。小知识，大智慧。
💞当前专栏：Java案例分享专栏
✨特色专栏：国学周更-心性养成之路
🥭本文内容：Python数据分析与可视化（Python绘图详解）

一、前言

  在数据科学领域，数据分析和可视化是至关重要的环节，能够帮助我们从数据中提取有用的信息和见解。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在数据分析和可视化方面拥有丰富的工具和库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等。

  首先，让我们来看看如何使用Python进行数据分析。在数据分析过程中，通常需要加载数据、清洗数据、进行统计分析和建模等步骤。我们可以使用Pandas库来加载和处理数据，NumPy库用于数值计算，以及Scikit-learn库用于机器学习建模。通过这些工具，我们可以轻松地对数据进行探索和分析，从而更好地理解数据背后的规律和趋势。

  接下来，让我们转向数据可视化。数据可视化是将数据转换为图形化展示的过程，能够帮助我们直观地理解数据并发现数据之间的关系。在Python中，Matplotlib和Seaborn是两个常用的数据可视化库，可以绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图、热力图等。通过这些图表，我们可以更直观地展示数据的特征和趋势，为数据分析提供更直观的支持。

  综上所述，Python作为一种强大的编程语言，在数据分析和可视化方面拥有丰富的工具和库，能够帮助我们更好地理解和分析数据。通过实际案例的学习和实践，我们可以更加熟练地运用Python进行数据分析和可视化，从而提升数据科学的能力和水平。

二、知识点详解

1. Python 数据分析步骤

  进行数据分析时，通常会使用Python中的一些流行库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）。以下是使用Python进行数据分析的基本步骤：

• 导入数据：
  使用Pandas库中的read_csv()函数导入数据集，也可以从数据库、API等来源获取数据。
• 数据探索：
  使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。
  检查数据类型、缺失值、异常值等。
• 数据清洗：
  处理缺失值：使用dropna()删除缺失值或fillna()填充缺失值。
  处理重复值：使用drop_duplicates()删除重复值。
  数据类型转换：将数据转换为适当的数据类型。
• 数据可视化：
  使用Matplotlib、Seaborn等库绘制图表，如折线图、柱状图、散点图等，以便更直观地理解数据。
• 特征工程：
  创建新特征：根据现有特征创建新的特征。
  特征编码：对分类变量进行独热编码或标签编码。
• 数据建模：
  根据问题选择合适的模型，如线性回归、决策树、随机森林等。
  使用Scikit-learn库构建模型，包括拟合、预测和评估模型。
• 模型评估：
  使用交叉验证、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能。
• 模型优化：
  调参：使用网格搜索、随机搜索等方法调整模型超参数以提高性能。
  特征选择：根据特征重要性选择最相关的特征。
• 结果解释：
  解释模型的预测结果，分析模型的优劣势，提出改进建议。

2. Python创建可视化的基本步骤

  创建可视化是数据分析中非常重要的一环，Python中有多个库可以用来创建各种类型的可视化，比如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。以下是使用Python创建可视化的基本步骤：

• 导入库：
  导入需要使用的可视化库，如Matplotlib、Seaborn等。
• 准备数据：
  准备要可视化的数据，确保数据格式正确并包含所需的信息。
• 选择图形类型：
  根据数据的特点和展示需求选择合适的图形类型，如折线图、柱状图、散点图等。
• 创建图形：
  使用选定的库中的函数或方法创建图形对象，如plt.figure()创建Figure对象。
• 绘制图形：
  使用相应的绘图函数绘制图形，如plt.plot()绘制折线图、plt.bar()绘制柱状图等。
• 设置图形属性：
  设置图形的标题、坐标轴标签、图例、颜色等属性，以增强可视化效果。
• 显示图形：
  使用plt.show()显示绘制的图形。
• 保存图形：
  可选择将图形保存为图片文件，使用plt.savefig()保存图形。
• 示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 18, 16]# 创建图形
plt.figure()# 绘制折线图
plt.plot(x, y, marker='o', color='b', linestyle='-', label='Line Plot')# 设置图形属性
plt.title('Example Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()# 显示图形
plt.show()

三、Python 绘图

1. 绘制三维曲面图及其投影图

• 知识点：
  • 使用Matplotlib库中的plot_surface方法绘制三维曲面图
  • 使用contourf方法绘制曲面的投影图
• 关键步骤：
  • 创建一个包含两个子图的Figure对象
  • 在第一个子图中使用plot_surface方法绘制三维曲面图
  • 在第二个子图中使用contourf方法绘制曲面的投影图
  • 设置子图的标题和显示图形
• 详细代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npfig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121, projection='3d')
ax2 = fig.add_subplot(122)X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_title('3D Surface Plot')ax2.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax2.set_title('Projection Plot')plt.show()

2. 绘制曲面图

• 知识点：
  • 使用Matplotlib库中的plot_surface方法绘制三维曲面图
• 关键步骤：
  • 创建一个Figure对象
  • 使用plot_surface方法绘制三维曲面图
  • 设置图形的标题和显示图形
• 详细代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npfig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_title('Surface Plot')plt.show()

3. 绘制曲面投影图

• 知识点：
  • 使用Matplotlib库中的contourf方法绘制曲面的投影图
• 关键步骤：
  • 创建一个Figure对象
  • 使用contourf方法绘制曲面的投影图
  • 设置图形的标题和显示图形
• 详细代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npfig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))ax.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_title('Projection Plot')plt.show()

4. 同时绘制曲面图和投影图，用两个图展示

• 知识点：
  • 同时在一个Figure中创建多个子图展示不同图形
• 关键步骤：
  • 创建一个包含两个子图的Figure对象
  • 在第一个子图中使用plot_surface方法绘制三维曲面图
  • 在第二个子图中使用contourf方法绘制曲面的投影图
  • 设置子图的标题和显示图形
• 详细代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npfig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))axs[0].plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
axs[0].set_title('Surface Plot')axs[1].contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
axs[1].set_title('Projection Plot')plt.show()

5. 绘制曲面图

• 知识点：
  • 使用Matplotlib库中的plot_surface方法绘制三维曲面图
• 关键步骤：
  • 创建一个Figure对象
  • 使用plot_surface方法绘制三维曲面图
  • 设置图形的标题和显示图形
• 详细代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npfig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_title('Surface Plot')plt.show()

6. 同时绘制曲面图及其二维填色图

• 知识点：
  • 同时在一个Figure中创建多个子图展示不同图形
• 关键步骤：
  • 创建一个包含两个子图的Figure对象
  • 在第一个子图中使用plot_surface方法绘制三维曲面图
  • 在第二个子图中使用contourf方法绘制曲面的二维填色图
  • 设置子图的标题和显示图形
• 详细代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npfig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))axs[0].plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
axs[0].set_title('Surface Plot')axs[1].contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
axs[1].set_title('2D Filled Contour Plot')plt.show()

---

  码文不易，本篇文章就介绍到这里，如果想要学习更多Java系列知识，点击关注博主，博主带你零基础学习Java知识。与此同时，对于日常生活有困扰的朋友，欢迎阅读我的第四栏目：《国学周更—心性养成之路》，学习技术的同时，我们也注重了心性的养成。