數(shù)據(jù)可視化，就是指將結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適當(dāng)?shù)目梢暬瘓D表，然后將隱藏在數(shù)據(jù)中的信息直接展現(xiàn)于人們面前。相比傳統(tǒng)的用表格或文檔展現(xiàn)數(shù)據(jù)的方式，可視化能將數(shù)據(jù)以更加直觀的方式展現(xiàn)出來(lái)，使數(shù)據(jù)更加客觀、更具說(shuō)服力。

數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)被用于工作科研的方方面面，如工作報(bào)表、科研論文等，成為了不可或缺的基礎(chǔ)技能。現(xiàn)在，就讓我們一起來(lái)學(xué)習(xí)下數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識(shí)。

一、 常用可視化工具

Python有許多用于數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)，例如常見(jiàn)的有seaborn、pyecharts（echarts的Python版本）、ggplot（移植于R語(yǔ)言的ggplot2，但是有些差別，Python有其他方法可以調(diào)用R語(yǔ)言的ggplot2）、bokeh、Plotly（同時(shí)支持Python和R語(yǔ)言）等等，這些大多是基于Matplotlib進(jìn)行開(kāi)發(fā)封裝的。

Matplotlib是一個(gè)Python 2D繪圖庫(kù)（使用Matplotlib發(fā)布的mpl_toolkits庫(kù)可以畫(huà)3D圖形 ），能夠以多種硬拷貝格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境生成出版物質(zhì)量的圖形，用來(lái)繪制各種靜態(tài)，動(dòng)態(tài)，交互式的圖表。

Matplotlib 是 Python 最著名的繪圖庫(kù)，它提供了一整套和 MATLAB 相似的命令 API，十分適合交互式地進(jìn)行制圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控件，使用在Python腳本，Python和IPython Shell、Jupyter notebook，Web應(yīng)用程序服務(wù)器和各種圖形用戶(hù)界面工具包等上面。

二、?Matplotlib 初識(shí)

1. 例子

Matplotlib的圖像是畫(huà)在figure（如windows，jupyter窗體）上的，每一個(gè)figure又包含了一個(gè)或多個(gè)axes（一個(gè)可以指定坐標(biāo)系的子區(qū)域）。最簡(jiǎn)單的創(chuàng)建figure以及axes的方式是通過(guò)pyplot.subplots命令，創(chuàng)建axes以后，可以使用Axes.plot繪制最簡(jiǎn)易的折線圖。

聲明：以下使用的是IPython Shell

%matplotlib??#?在IPython?Shell調(diào)用Matplotlib繪圖接口，需要加這行代碼
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?numpy?as?np
?
fig,?ax=?plt.subplots()??#?創(chuàng)建一個(gè)包含一個(gè)axes的figure
?#?繪圖
ax.plot([1,?2,?3,?4],?[1,?4,?3,?2])??

這里有一個(gè)小知識(shí)點(diǎn)，很小很小，但是對(duì)于剛剛接觸數(shù)據(jù)可視化的新手可能容易弄混。ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 3, 2]) 這句代碼里面第一個(gè)參數(shù)是數(shù)據(jù)集里各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的X值的集合，第二個(gè)參數(shù)數(shù)據(jù)集里各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的Y值的集合。所以這里輸入的參數(shù)值并不是數(shù)學(xué)上常見(jiàn)的成對(duì)坐標(biāo)點(diǎn)如(x1,y1)、(x2,y2)、...、(xn,yn)的格式，而是 (x1,x2,...,xn)和(y1,y2,...,yn) 。

2. 例子

和MATLAB命令類(lèi)似，你還可以通過(guò)一種更簡(jiǎn)單的方式繪制圖像，matplotlib.pyplot 方法能夠直接在當(dāng)前axes上繪制圖像，如果用戶(hù)未指定axes，matplotlib會(huì)幫你自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)。所以上面的例子也可以簡(jiǎn)化為以下這一行代碼。

plt.plot([1,?2,?3,?4],?[1,?4,?2,?3])??

plt.figure()??#?創(chuàng)建一個(gè)新的Figure對(duì)象
plt.plot([1,?2,?3,?4],?[1,?4,?2,?3])?

三、 Matplotlib 全貌

現(xiàn)在我們來(lái)深入看一下figure的組成。通過(guò)一張figure解剖圖，我們可以看到一個(gè)完整的matplotlib圖像通常會(huì)包括以下四個(gè)層級(jí)，這些層級(jí)也被稱(chēng)為容器（container），下一節(jié)會(huì)詳細(xì)介紹。在matplotlib的世界中，我們將通過(guò)各種命令方法來(lái)操縱圖像中的每一個(gè)部分，從而達(dá)到數(shù)據(jù)可視化的最終效果，一副完整的圖像實(shí)際上是各類(lèi)子元素的集合。

• Figure：頂層級(jí)，用來(lái)容納所有繪圖元素。

• Axes：matplotlib宇宙的核心，容納了大量元素用來(lái)構(gòu)造一幅幅子圖，一個(gè)figure可以由一個(gè)或多個(gè)子圖組成。

• Axis：axes的下屬層級(jí)，用于處理所有和坐標(biāo)軸，網(wǎng)格有關(guān)的元素。

• Tick：axis的下屬層級(jí)，用來(lái)處理所有和刻度有關(guān)的元素。

四、 Matplotlib 繪圖接口

matplotlib提供了兩種最常用的繪圖接口

1. 顯式創(chuàng)建figure和axes，在上面調(diào)用繪圖方法，也被稱(chēng)為OO模式（object-oriented style)。
2. 依賴(lài)pyplot自動(dòng)創(chuàng)建figure和axes，并繪圖。

使用第一種繪圖接口，是這樣的：

x?=?np.linspace(0,?2,?100)

fig,?ax?=?plt.subplots()??
ax.plot(x,?x,?label='linear')??
ax.plot(x,?x**2,?label='quadratic')??
ax.plot(x,?x**3,?label='cubic')??
ax.set_xlabel('x?label')?
ax.set_ylabel('y?label')?
ax.set_title("Simple?Plot")??
ax.legend()?

x?=?np.linspace(0,?2,?100)

plt.figure()??#?IPython里面需要加這行，jupyter?notebook則不用
plt.plot(x,?x,?label='linear')?
plt.plot(x,?x**2,?label='quadratic')??
plt.plot(x,?x**3,?label='cubic')
plt.xlabel('x?label')
plt.ylabel('y?label')
plt.title("Simple?Plot")
plt.legend()

五、?討論

在工作或?qū)W習(xí)中通常何時(shí)會(huì)用到數(shù)據(jù)可視化，希望通過(guò)可視化達(dá)到什么目的？

個(gè)人經(jīng)驗(yàn)：

• ① 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)可視化經(jīng)常用于各種算法模型擬合效果的直觀展示。
  

例子1：線性回歸模型的擬合效果。

例子2：機(jī)器學(xué)習(xí)聚類(lèi)算法的K-MEANS算法和DBSCAN算法對(duì)數(shù)據(jù)集劃分類(lèi)別的效果對(duì)比。
下圖來(lái)源：K-MEANS可視化網(wǎng)站https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/

下圖來(lái)源：DBSCAN算法可視化網(wǎng)站https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clustering/

• ② 在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)常用來(lái)檢查數(shù)據(jù)的分布，以及窺探數(shù)據(jù)集內(nèi)在的規(guī)律或事件發(fā)展的規(guī)律。以下是個(gè)人在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘中使用到數(shù)據(jù)可視化的2個(gè)案例。
  例1：使用黃氏曲線評(píng)估零售店促銷(xiāo)活動(dòng)效果
  例2：Kaggle項(xiàng)目：Predict Future Sales（商品未來(lái)銷(xiāo)量預(yù)測(cè)）

參考連接：（數(shù)據(jù)可視化開(kāi)源教程）