Matplotlib简述:
Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由JohnHunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合PythonIDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能。它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量(vector)和光栅(raster)图:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。此外,matplotlib还有许多插件工具集,如用于3D图形的mplot3d以及用于地图和投影的basemap。
准备数据:从文本文件中解析数据
本文使用的数据主要包含以下三种特征:每年获得的飞行常客里程数,玩视频游戏所耗时间百分比,每周消费的冰淇淋公升数。其中分类结果作为文件的第四列,并且只有3、2、1三种分类值。
飞行里程数 | |
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...... | |
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上述特征数据的格式经过file2matrix函数解析处理之后,可输出为矩阵和类标签向量。
将文本记录转换为Numpy的解析程序:
使用file2matrix读取文件数据,必须确保待解析文件存储在当前的工作目录中。导入数据之后,简单检查一下数据格式:
分析数据:使用Matplotlib创建散点图
编辑kNN.py文件,引入matplotlib,调用matplotlib的scatter绘制散点图。
import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def file2matrix(filename): ...... return returnMat,classLabelVector datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') fig = plt.figure() ax = fig.add_subpot(111) ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2]) plt.show()
散点图使用datingDataMat矩阵的第二、第三列数据,分别表示特征值“玩视频游戏所耗时间百分比”和“每周消费的冰淇淋公升数”。
上图由于没有使用样本分类的特征值,很难看到任何有用的数据模式信息。为了更好理解数据信息,Matplotlib库提供的scatter函数支持个性化标记散点图上的点。调用scatter函数使用下列参数:
ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2],15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels)) plt.show()
上图利用datingLabels存储的类标签属性,在散点图上绘制了色彩不等、尺寸不同的点。因而基本上可以从图中看到数据点所属三个样本分类的区域轮廓。为了得到更好的效果,采用datingDataMat矩阵的属性列1和2展示数据,并以红色的'*'表示类标签1、蓝色的'o'表示表示类标签2、绿色的'+'表示类标签3,修改参数如下:
import numpy as np ...... datingLabels = array(datingLabels) idx_1 = np.where(datingLabels==1) p1 = ax.scatter(datingDataMat[idx_1,0],datingDataMat[idx_1:,1],market = '*',color = 'r',label='1',s=20 idx_2 = np.where(datingLabels==2) p2 = ax.scatter(datingDataMat[idx_2,0],datingDataMat[idx_2:,1],market = 'o',color ='b',label='1',s=10 idx_3 = np.where(datingLabels==3) p3 = ax.scatter(datingDataMat[idx_3,0],datingDataMat[idx_3:,1],market = '+',color ='g',label='1',s=30 plt.legend(loc = 'upper right') plt.show()
总结
本文简单介绍了Matplotlib,并以实例分析了如何使用Matplotlib库图形化展示数据,最后通过修改matplotlib的scatter函数参数使得散点图的分类区域更加清晰。
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