当前位置：首页 > news >正文

实验4 Matplotlib数据可视化

news 来源：原创 2024/4/27 13:44:03

1. 实验目的

①掌握Matplotlib绘图基础；
②运用Matplotlib，实现数据集的可视化；
③运用Pandas访问csv数据集。

2. 实验内容

①绘制散点图、直方图和折线图，对数据进行可视化；
②下载波士顿数房价据集，并绘制数据集中各个属性与房价之间的散点图，实现数据集可视化；
③使用Pandas访问鸢尾花数据集，对数据进行设置列标题、读取数据、显示统计信息、转化为Numpy数组等操作；并使用Matpoltlib对数据集进行可视化。

3. 实验过程

题目一：
这是一个商品房销售记录表，请根据表中的数据，按下列要求绘制散点图。其中横坐标为商品房面积，纵坐标为商品房价格。
在这里插入图片描述
要求：
(1)绘制散点图，数据点为红色圆点；
(2)标题为:“商品房销售记录”，字体颜色为蓝色，大小为16；
(3)横坐标标签为:“面积(平方米)”，纵坐标标签为“价格(万元)”，字体大小为14。

源代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#设置rc参数
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"#设置默认字体为中文黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #坐标轴上负号的显示可能会出错
area = np.array([137.97,104.50,100.00,124.32,79.20,99.00,124.00,114.00,106.69,138.05,53.75,46.91,68.00,63.02,81.26,86.21])
price = np.array([145.00,110.00,93.00,116.00,65.32,104.00,118.00,91.00,62.00,133.00,51.00,45.00,78.50,69.65,75.69,95.30])

plt.scatter(area,price,color = 'red')
plt.title("商品房销售记录",fontsize = "16",color = "blue")
plt.xlabel("面积(平方米)",fontsize = '14')
plt.ylabel("价格(万元)",fontsize = '14')

plt.show()

在这里插入图片描述
题目二：
按下列要求完成程序。
(1)下载波士顿数据集，读取全部506条数据，放在NumPy数组x、y中（x：属性，y：标记）；
(2)使用全部506条数据，实现波士顿房价数据集可视化，如图1所示；
(3)要求用户选择属性，如图2所示，根据用户的选择，输出对应属性的散点图，如图3所示
在这里插入图片描述

图1 波士顿房价数据集可视化图

请用户输入属性：
在这里插入图片描述

图2 属性选择图

运行结果：
在这里插入图片描述

图3 运行结果图

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

boston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing
(train_x, train_y), (test_x, test_y) = boston_housing.load_data(test_split=0)

plt.rcParams['font.sans-serif'] = "SimHei"
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

titles = [
    "CRIM", "ZN", "INDUS", "CHAS", "NOX", "RM", "AGE", "DIS", "RAD", "TAX",
    "PTRATIO", "B-1000", "LSTAT", "MEDV"
]

plt.figure(figsize=(14, 14))

for i in range(13):
    plt.subplot(4, 4, i + 1)
    plt.scatter(train_x[:, i], train_y)

    plt.xlabel(titles[i])
    plt.ylabel("Price($1000's)")
    plt.title(str(i + 1) + "." + titles[i] + " - Price")

plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.95])
plt.suptitle("各个属性与房价的关系", x=0.5, y=0.98, fontsize=20)
plt.show()


plt.close()

print("请输入所选择的属性")
print( "1--CRIM\n", "2--ZN\n", "3--INDUS\n", "4--CHAS\n", "5--NOX\n", "6--RM\n", 
      "7--AGE\n", "8--DIS\n", "9--RAD\n", "10--TAX\n",
    "11--PTRATIO\n", "12--B-1000\n", "13--LSTAT\n", "14--MEDV")
n = int(input())
sc = titles[i - 1] + "Price($1000's)"
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.scatter(train_x[:,i-1],train_y)
plt.xlabel(titles[i - 1])
plt.ylabel("Price($1000's)")
plt.title(sc)
plt.show()

在这里插入图片描述

题目三：
使用鸢尾花数据集，绘制如下图形，其中对角线为属性的直方图。
在这里插入图片描述

提示：绘制直方图函数 plt.hist(x, align= ‘mid’, color, edgecolor)

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

TRAIN_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
train_path = tf.keras.utils.get_file(TRAIN_URL.split('/')[-1],TRAIN_URL)

#设置列标题
COLUMN_NAMES = [
    'SepalLEngth', 'SePalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Species'
]
#下载鸢尾花数据集，并设置列标题
dr_iris = pd.read_csv(train_path, names=COLUMN_NAMES, header=0)

iris = np.array(dr_iris)

fig = plt.figure(figsize=(15, 15))

fig.suptitle(
    "Anderson's Iris Data Set\n(Bule->Setosa | Red->Versicolor | Green->Virginica)"
)
for i in range(4):
    for j in range(4):
        plt.subplot(4, 4, 4 * i + (j + 1))
        if (i == j):
            plt.hist(iris[:, j], align='mid')
        else:
            plt.scatter(iris[:, j], iris[:, i], c=iris[:, 4], cmap='brg')

        plt.title(COLUMN_NAMES[j])  # 横坐标标签使用子图标题来实现
        plt.ylabel(COLUMN_NAMES[i])

plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.93])

plt.show()

在这里插入图片描述

4.实验小结&讨论题

① 实验过程中遇到了哪些问题，你是如何解决的？
没有熟悉使用pycharm，询问了同学。

② 根据题目二的数据进行可视化结果，分析波士顿数据集中各个属性对房价的影响。
占地面积与房价大致呈线性相关。

③ Numpy和Pandas各有什么特点和优势？在应用中应如何选择？
Pandas拥有Numpy一些没有的方法，例如describe函数。其主要区别是：Numpy就像增强版的List，而Pandas就像列表和字典的合集，Pandas有索引。Pandas有两种结构，分别是Series和DataFrame。其中Series拥有Numpy的所有功能，可以认为是简单的一维数组；而DataFrame是将多个Series按列合并而成的二维数据结构，每一列单独取出来是一个Series。

④ 在题目基本要求的基础上，你对每个题目做了那些扩展和提升？或者你觉得在编程实现过程中，还有哪些地方可以进行优化？
完全按照题目的要求来做的。