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前言一、wine红酒质量数据集二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.绘制箱线图4.绘制直方图5.绘制饼图6.绘制累积曲线7.绘制热力图8.绘制平行坐标图9.绘制等高线图
总结
前言
学习数据挖掘，用于记录练习和回顾
一、wine红酒质量数据集
数据地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality
二、使用步骤
1.引入库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from math import exp
2.读入数据
df = pd.read_csv('./UCI/wine_quality/winequality-red.csv',sep = ';')
print(df.head())
df.info()
df.describe()
# 获取所有的自带样式
print(plt.style.available)
# 使用plt自带的样式美化
plt.style.use('ggplot') #柱形图
#plt.style.use('seaborn-poster') #箱型图用这个
3.绘制箱线图
# 获取每个字段
colnm = df.columns.to_list()
print(colnm)
print(len(colnm))
# 颜色
color = sns.color_palette()
fig = plt.figure(figsize=(15,9))
for i in range(12):
plt.subplot(3,4,i+1) # 三行四列 位置是i+1的子图
# orient："v"|"h" 用于控制图像使水平还是竖直显示（这通常是从输入变量的dtype推断出来的，此参数一般当不传入x、y，只传入data的时候使用）
sns.boxplot(df[colnm[i]], orient="v", width = 0.3, color = color[0])
plt.xlabel(colnm[i],fontsize = 13)
#plt.xlabel('one_pic')
# 图形调整
plt.subplots_adjust(left=0.2, wspace=0.8, top=0.9, hspace=0.1) # 子图的左侧 子图之间的宽度间隔 子图的高 子图之间的高度间隔
# tight_layout会自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
plt.savefig('箱型图')
4.绘制直方图
fig = plt.figure(figsize=(15, 9))
for i in range(12):
plt.subplot(3,4,i+1) # 3行4列 位置是i+1的子图
df[colnm[i]].hist(bins=80, color=color[1]) # bins 指定显示多少竖条
plt.xlabel(colnm[i], fontsize=13)
plt.ylabel('Frequency')
# tight_layout会自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
plt.savefig('直方图')
5.绘制饼图
plt.figure(figsize = (10,8))
#第一个参数是扇形的面积
#labels参数为扇形的说明文字
#autopct参数为扇形占比的显示格式
plt.pie([len(df[label]) for label in colnm] ,labels=colnm,autopct='%1.1f%%')
plt.savefig('饼图')
6.绘制累积曲线
fig = plt.figure(figsize=(15, 9))
#创建累积曲线
#第一个参数为待绘制的定量数据
#第二个参数为划分的区间个数
#normal参数为是否无量纲化
#histtype参数为‘step’，绘制阶梯状的曲线
#cumulative参数为是否累积
for i in range(12):
plt.subplot(3,4,i+1) # 3行4列 位置是i+1的子图
df[colnm[i]].hist(bins=80, color=color[1],histtype='step',cumulative=True) # bins 指定显示多少竖条
plt.xlabel(colnm[i], fontsize=13)
plt.ylabel('Frequency')
# tight_layout会自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
plt.tight_layout()
plt.savefig('累积曲线图')
7.绘制热力图
sns.set_style("dark")
plt.figure(figsize = (10,8))
#colnm = df.columns.to_list()[:11] + ['total acid', 'quality']
# 不满足连续数据，正态分布，线性关系，用spearman相关系数是最恰,当两个定序测量数据之间也用spearman相关系数
# pearson：Pearson相关系数来衡量两个数据集合是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算，针对非线性数据便会有误差。
# kendall：用于反映分类变量相关性的指标，即针对无序序列的相关系数，非正太分布的数据
# spearman：非线性的，非正太分析的数据的相关系数
# mcorr = df[colnm].corr(method='spearman')
# 如果不是数字 get_dummies one_hot 编码之后 计算相关系数
mcorr = df[colnm].corr()
# zeros_like函数主要是想实现构造一个矩阵W_update，其维度与矩阵W一致，并为其初始化为全0；这个函数方便的构造了新矩阵，无需参数指定shape大小
# mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=None) # 0 0 0 0
mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 1
# 调色盘 对图表整体颜色、比例进行风格设置，包括颜色色板等 调用系统风格进行数据可视化
cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)
# 热力图
g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f')
plt.savefig('热力图')
8.绘制平行坐标图
plt.figure(figsize = (10,8))
##归一化
wineNormalized = df
summary = df.describe()
nrows = len(df.index)
ncols = len(wineNormalized.columns)
nDataCol = len(df.columns) -1
for i in range(ncols):
mean = summary.iloc[1, i]
sd = summary.iloc[2, i]
wineNormalized.iloc[:, i:(i + 1)] = (wineNormalized.iloc[:, i:(i + 1)] - mean) / sd
for i in range(nrows):
# plot rows of data as if they were series data
dataRow = wineNormalized.iloc[i, 1:nDataCol]
normTarget = wineNormalized.iloc[i, nDataCol]
labelColor = 1.0 / (1.0 + exp(-normTarget))
dataRow.plot(color=plt.cm.RdYlBu(labelColor), alpha=0.5)
plt.xlabel("Attribute Index")
plt.ylabel(("Attribute Values"))
plt.savefig('平行坐标图')
 可以调节属性顺序让曲线分离的更直观
9.绘制等高线图
step = 10
x = np.arange(0,200,step)
y = np.arange(0,200,step)
#也可以用x = np.linspace(-10,10,100)表示从-10到10，分100份
#将原始数据变成网格数据形式
X,Y = np.meshgrid(x,y)
#写入函数，z是大写
Z = X**2+Y**2
#设置打开画布大小,长10，宽6
plt.figure(figsize=(10,6))
#填充颜色，f即filled
plt.contourf(X,Y,Z)
#画等高线
plt.contour(X,Y,Z)
plt.show()
总结
切尔诺夫脸图可以用matlab实现，但是使用python方法暂时没找到相关matlab包
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