极客笔记Matplotlib pandas散点图绘制
在数据分析与可视化领域，Matplotlib和pandas无疑是两个非常重要的工具库。Matplotlib作为Python中最流行和广泛应用的绘图库之一，其强大的可视化功能，被应用于各种领域，尤其是在科学和工程领域。而pandas作为Python中经典的数据分析库，其易用性和相对高效的数据处理和分析功能，使其成为数据分析人员的首选工具之一。在本文中，我们将着重介绍Matplotlib和pandas在绘制散点图中，特别是当数据中包含时间数据时的应用。
阅读更多：Matplotlib 教程
Matplotlib散点图绘制
Matplotlib的散点图可以使用matplotlib.pyplot中的scatter()函数实现。它可以将两个数值型变量或array的值，以点的形式绘制到平面中，其中一个变量作为水平坐标轴，另一个变量作为垂直坐标轴。
下面是一个简单的示例，使用numpy生成正态分布的两个array，并以scatter()函数来绘制它们的散点图：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0], [0, 1]]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 5000).T
plt.scatter(x, y, alpha=0.3)
plt.show()
散点图的参数说明：
- x: array或者 sequence of scalars，表示点在水平坐标轴上的位置。
- y: array或者 sequence of scalars，表示点在垂直坐标轴上的位置。
- alpha: float，表示不透明度
我们可以通过设置不同的颜色、形状和大小等参数，使散点图更加丰富和直观。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = (30 * np.random.rand(N))**2 # 设置点的大小
plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)
plt.show()
pandas散点图绘制
pandas的散点图绘制则更加简单和易用，可以直接调用DataFrame中的plot.scatter()方法。甚至可以在一个DataFrame中绘制多个散点图，每个子图对应DataFrame中的每一个列。
下面通过一个示例，来展示如何通过pandas来读取csv文件，并绘制散点图。
首先，我们生成随机的日期数据，并保存到csv文件中。
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
now = datetime.now()
date = [now + timedelta(days=i) for i in range(12)]
value1 = np.random.rand(12)
value2 = np.random.rand(12)
df = pd.DataFrame({'date':date, 'value1':value1, 'value2':value2})
df.to_csv('data.csv', index=False)
然后通过pandas读取csv文件，并绘制value1和value2的散点图。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date']) # 读取csv文件，并将date列转换为datetime格式
df.plot.scatter(x='value1', y='value2')
plt.show()
我们可以发现，pandas的散点图不仅易用性和灵活性都很好，而且它在数据分析和可视化中的重要性，也越来越受到广泛的认可和应用。
pandas散点图绘制（时间序列）
当数据包含时间序列时，不仅可以通过Matplotlib和pandas的散点图来直观展示数据的变化趋势，并进行数据分析和可视化，还可以通过时间序列散点图来更加直观地呈现时间的变化。
在pandas中，我们可以通过设置x轴为时间轴来绘制时间序列散点图。下面是一个示例，我们将生成的日期数据中的value1和value2以时间序列散点图的形式绘制出来。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date']) # 读取csv文件，并将date列转换为datetime格式
df.plot.scatter(x='date', y='value1') # 设置x轴为时间轴
plt.show()
通过以上的代码，我们可以将value1的变化趋势以时间序列散点图的形式呈现出来。对于时间序列分析和可视化，这种方式更加直观和清晰。
总结
综上所述，Matplotlib和pandas作为Python中最流行的数据分析和可视化工具库，其在散点图绘制中的应用相对灵活和易用。当数据中包含时间序列时，我们可以通过pandas的plot.scatter()方法，将x轴设置为时间轴，以时间序列散点图的形式更加直观地呈现数据的变化趋势。因此，在数据分析和可视化领域中，Matplotlib和pandas的散点图绘制是一个值得深入学习和应用的领域。