Python 使用Matplotlib分析和可视化地震数据

使用Python的matplotlib库分析地震数据可以提供有关地震频率、强度和位置的有价值的见解，可以帮助预测和减少地震的影响。在本文中，我们将探讨如何使用Python和Matplotlib库来分析和可视化地震数据。我们将逐步演示如何将地震数据加载到Python中，清理和预处理数据，并创建可视化图表以更好地了解数据中的模式和趋势。

介绍

数据的可视化呈现比文字表示更易于被人脑接受。当我们看到某物的图像时，我们更容易理解。数据集是关于特定主题的原始信息集合。在本文中，我们有一个以CSV文件形式存在的地震数据集。我们需要分析和可视化数据集，以了解数据集中的趋势和模式，以便我们可以对未来可能发生的情况进行预测。例如，在本文中我们将使用一个地震数据集，使用matplotlib来分析和可视化数据，了解以往几年地震的强度模式，然后我们可以预测未来地震的强度。

为了可视化和分析数据集，我们使用了一个名为Matplotlib的Python库。我们将详细讨论Matplotlib是什么，以及如何使用它来分析和可视化数据集。

数据可视化

图形为检查数据提供了一个很好的工具，这对于呈现研究结果非常重要。数据可视化这个术语很新颖。它表明了这个概念不仅仅是对事实的图形表示（而不使用文本形式）。

这对于识别和理解数据集尤为有用，同时也适用于分类趋势、错误数据、异常值等。通过少量的学科专业知识，可以使用绘图和图表来传达和说明重要的关联。

Matplotlib

在Python中，有一个称为Matplotlib的包，用于数据可视化，它基于Numpy数组。它适用于图形用户界面、shell脚本、web应用程序等。

2002年，John D. Hunter最早开发了matplotlib。它采用类似BSD的许可，拥有一个活跃的社区开发人员。2003年发布了该程序的第一个版本，而今天，2019年7月1日，发布了该程序的最新版本3.1.1。

在Matplotlib版本1.2发布时，开始支持Python3。与Python 2.6兼容的Matplotlib的当前和最后一个版本是1.4。

数据集

本文中使用的数据集来自CORGIS数据集项目，文件名为地震CSV文件。

我们将在后续代码中进行数据集的分析和准备。

使用matplotlib分析和可视化地震数据

现在我们将看到如何使用Python和matplotlib来分析和可视化地震数据。

导入库和数据集

首先，我们将导入所有重要的库。

Pandas − 它有助于分析数据集并将数据框以2D数组格式存储。

Seaborn/Matplotlib − 这两者都用于数据可视化。

import pandas as pdd
import numpy as npp
import matplotlib.pyplot as pltt
import seaborn as sbb

现在让我们加载数据集。我们将在Python数据帧中加载数据集，以便可以轻松访问。

df1 = pdd.read_csv('C:/Users/Tutorialspoint/Downloads/earthquakes.csv')
df1.shape

输出

(8394,19)

我们将查看列中的数据，以了解数据中有多少空值以及列中的数据类型。

df1.info()

输出

为了了解数据集的分布情况，我们将查看数据集的一些统计量。

df1.describe()

输出

从上述数据集的描述中，我们可以得出地震发生的最大震级为7.7，最大深度为622。

探索性数据分析

这种分析用于使用图形和图表来探索数据中的趋势和模式。

pltt.figure(figsize=(10, 5))
x1 = df1.groupby('time.year').mean()['location.depth']
x1.plot.bar()
pltt.show()

输出

从上面的条形图中我们可以注意到，2016年以后地震数量增加，2017年以后逐渐减少了3年，然后又增加，再在2021年之后又减少了。

fig1 = pltt.figure()
ax1 = fig1.add_axes([.1, .1, 2, 1])
ax1.plot(df1['impact.magnitude'])

输出

pltt.figure(figsize=(10, 5))
sbb.lineplot(data=df1,
   x='time.month',
   y='impact.magnitude')
pltt.show()

输出

我们可以看到每个月地震的震级在减小。

pltt.subplots(figsize=(15, 5))

pltt.subplot(1, 2, 1)
sbb.distplot(df1['location.depth'])

pltt.subplot(1, 2, 2)
sbb.boxplot(df1['location.depth'])
pltt.show()

输出

从分布图中可以明显看出有几个离群值，这可以通过使用箱线图进行验证。然而，最重要的是要知道地震发生的深度的分布呈左偏态。

pltt.subplots(figsize=(15, 5))

pltt.subplot(1, 2, 1)
sbb.distplot(df1['impact.magnitude'])

pltt.subplot(1, 2, 2)
sbb.boxplot(df1['impact.magnitude'])

pltt.show()

输出

pltt.figure(figsize=(20, 10))
sbb.scatterplot(data=df1,
   x='location.latitude',
   y='location.longitude',
   hue='impact.magnitude')
pltt.show()

输出

现在，我们将看一下数据的散点图 –

import plotly.express as pxx
import pandas as pdd

fig_w = pxx.scatter_geo(df1, lat='location.latitude',
   lon='location.longitude',
   color="impact.magnitude",
   scope='usa')
fig_w.show()

结果

从上图我们可以看出美国哪些地区更容易遭受地震。

结论

在本文中，我们学习了Python的Matplotlib库以及如何使用它。我们还使用Matplotlib库对地震数据集进行了分析和可视化。