读书笔记《Python编程从入门到实践》-“蛇皮怪书”15~16章

目录

matplotlib库部分

1.库简介与安装

2.简单绘图入门

1.折线图

2.散点图

3.随机游走图

4.画气温图（16章内容）

Pygal库部分

Pypal模块介绍

matplotlib库部分

1.库简介与安装

matplotlib顾名思义就是画图的库，可以用来生成各种类型的图，如果安装的是Anaconda环境，里面是有该库的，否则要去终端里面pip下载库

2.简单绘图入门

库官网：Matplotlib — Visualization with Python 可以查看示例

1.折线图

import matplotlib.pyplot as pltinput_values = [1, 2, 3, 4, 5]  # 给出x轴的数值，否则将默认从0开始
squares = [1, 4, 9, 16, 25]  # 值域
plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)  # 画折线图，前两个参数为自变量和值域，linewidth设置线条粗细
plt.title("整数平方折线图", fontsize=24)  # 设置图标题
plt.xlabel("自变量X", fontsize=14)  # 设置x坐标轴名称
plt.ylabel("x的平方", fontsize=14)  # 设置y坐标轴名称plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)  # 设置刻度大小
plt.show()  # 打开matplotlib查看器显示图形

• 踩坑：matplotlib本身是不支持中文，只支持ASCII字符，如何绘制有中文的图参照下面两篇文档：

文档1：Matplotlib中文乱码解决方案（两种方式） (biancheng.net)

文档2：彻底解决Python里matplotlib不显示中文的问题 - 知乎 (zhihu.com)

2.散点图

"""绘制散点图"""
import matplotlib.pyplot as plt# x_value = [1, 2, 3, 4, 5]  显然这种方法比较低效，用循环改进
# y_value = [1, 4, 9, 16, 25]
x_value = list(range(1, 1001))  # 记住range是取左不取右
y_value = [x**2 for x in x_value]  # 列表解析的写法还记得么？
plt.scatter(x_value, y_value, c=(0, 0, 0.8), edgecolor='none', s=20)
plt.scatter(x_value, y_value, c=y_value, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=20)  # 根据x，y值画图，参数用于确定图形样式plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])  # 设置坐标轴的取值范围 参数为x最小最大值，y最小最大值
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)  # 设置图标题
plt.xlabel("Value", fontsize=14)  # 设置x坐标轴名称
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)  # 设置y坐标轴名称
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)  # 设置刻度,which参数意义待考究
#plt.show()
plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')  # 以文件保存图表，第1个参数是文件路径，第2个参数是裁剪多余的空白区域

plt.scatter的参数说明：

• 参数s为点的大小，
• 参数c为点的颜色，可以用三元组表示RGB颜色，范围是0~1，也可以直接字符表示，如’red‘ ’blue‘
• 参数edgecolor为点边缘颜色，默认黑色或蓝色，none时没有
• 参数cmap是颜色映射，具体的用例可以到官网 http://matplotlib.org/查看，找到Color Examples.

踩坑：

• 注意到 8 9行实际上写了两句画图的语句，我本希望他们出现在一张图里，但实际生成了两张图。如果要在一张图里面显示两个表的话需要使用subplot函数：

具体可以参阅Matplotlib 绘制多图 | 菜鸟教程 (runoob.com)中画子图的教学文档

3.随机游走图

random_walk.py

from random import choiceclass RandomWalk:"""一个生成随机游走数据的类"""def __init__(self, num_points=5000):"""初始化随机漫步的属性"""self.num_points = num_points# 设置随机游走的起点self.x_values = [0]self.y_values = [0]def fill_walk(self):"""计算随机游走包含的所有的点"""while len(self.x_values) < self.num_points:x_direction = choice([1, -1])x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])x_step = x_direction * x_distancey_direction = choice([1, -1])y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])y_step = y_direction * y_distance#  以防原地不动：if x_step == 0 and y_step == 0:continue#  计算下一步的坐标next_x = self.x_values[-1] + x_stepnext_y = self.y_values[-1] + y_step#  将下一步的坐标存入列表self.x_values.append(next_x)self.y_values.append(next_y)

 rw_visual.py文件

import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalkwhile True:rw = RandomWalk()rw.fill_walk()#隐藏坐标轴方法1：# current_axes = plt.axes()# current_axes.xaxis.set_visible(False)# current_axes.yaxis.set_visible(False)plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6)) # 用于指定图的尺寸与分辨率背景色等# 定义color map的值point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=5, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none')# 重绘起点和终点以凸显plt.scatter(0, 0, c='green', s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='gold', s=100)# 隐藏坐标轴错误方法：# plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) #书中写法是错误的# plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)plt.axis('off')  #隐藏坐标轴方法2plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")if keep_running == 'n':break

踩坑：书中提供的隐藏坐标轴的方法在pycharm中运行并不能成功。运行之后如下图所示，为了验证不是因为集成环境而导致的惨剧，我又用python自带的IDLE试验了一遍还是一样。

经过查阅之后得知错误原因：

plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)创建了一个隐藏x轴的轴域（空白绘图区域），覆盖在了原来的绘图区域上面，plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)又创建了一个隐藏y轴的轴域再次覆盖。所以会出现轴线乱排（多个叠加）和不显示绘图区（其实那张散点图在最底层）。

        由此原理想到第一个解法：如上面代码8-11行所示：

        首先创建一个轴区域对象，然后对这个对象的visible属性进行修改而不是用plt方法重新画绘图区，因为current_axes.get_xaxis().set_visible(False)是对current_axes这个对象的坐标轴进行修改，而plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)是创建隐藏坐标轴的新空白绘图区，plt.axes()是创建操作不是指向一个绘图区对象

        这种方法有一个点是一些博主会说要把9、10行代码写在你画散点图的语句之前，其实这是无所谓的，关键是第8行的创建坐标轴对象一定要写在画散点图的语句之前。

        修改后的代码附下：

import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalkwhile True:rw = RandomWalk()rw.fill_walk()current_axes = plt.axes()# current_axes.xaxis.set_visible(False)# current_axes.yaxis.set_visible(False)plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6)) # 用于指定图的尺寸与分辨率背景色等# 定义color map的值point_numbers = list(range(rw.num_points))plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=5, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none')# 重绘起点和终点以凸显plt.scatter(0, 0, c='green', s=100)plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='gold', s=100)# 隐藏坐标轴# plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)  # 书中写法是错误的# plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)# plt.axis('off') # 第二种隐藏坐标轴方法current_axes.xaxis.set_visible(False)current_axes.yaxis.set_visible(False)plt.show()keep_running = input("Make another walk?(y/n):")if keep_running == 'n':break

        画图如下：

        第二种解法如我在21行代码写的，直接把坐标轴给关了。当然这种方法画出来的图也不一样，因为它不是隐藏而是直接给弄没了。

4.画气温图（16章内容）

4.1了解CSV文件格式：

简而言之，就是一系列逗号分割的值。python的标准库中包含csv模块。

4.2处理方法：直接上代码

import csv
from datetime import datetime
from matplotlib import pyplot as pltdef draw_plot(filename, location):with open(filename, 'r') as f:reader = csv.reader(f)  # 创建阅读器对象header_row = next(reader)  # reader类的next方法用于读取下一行，首次调用时读取第一行print(header_row)#for index1, column_header in enumerate(header_row):  # enumerate函数用于枚举可遍历对象，返回的是一个enumerate对象print(index1, column_header)# 相似写法：for i in range(len(header_row)):print(i, header_row[i])#  获取需要的列的数据存储到对应的列表中highs, dates, lows = [], [], []for row in reader:try:current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")  # 注意Y的大小写high = int(row[1])low = int(row[3])except ValueError:print(current_date, 'missing data')else:dates.append(current_date)highs.append(high)lows.append(low)# print(highs)fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5)plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)# 设置格式plt.title("Daily high temperatures,2014\n" + location.title(), fontsize=24)plt.xlabel('', fontsize=16)fig.autofmt_xdate()plt.ylabel("Temperature(F)", fontsize=16)plt.tick_params(axis='both', which='both', labelsize=10)plt.show()if __name__ == '__main__':filename1 = r"data/sitka_weather_07-2014.csv"filename2 = r"data/sitka_weather_2014.csv"filename3 = r"data/death_valley_2014.csv"# draw_plot(filename1)draw_plot(filename2, 'sitka')draw_plot(filename3, 'death valley')# 统计行数，写法1，这种写法比较简单但是慢，尤其读大文件时很容易卡死f_obj = open(filename1)count1 = len(f_obj.readlines())# 统计行数，写法2，用enumerate更好f_obj.seek(0, 0) # 这行是为了让文件指针回退 如果新打开文件则不用写count2 = 0for index, line in enumerate(f_obj):count2 += 1f_obj.close()  # 不用with关键字打开文件的话，记得关闭文件，释放资源print("方法1计数：" + str(count1) + "\n方法2计数：" + str(count2))

Pygal库部分

Pypal模块介绍

Pygal模块可以用来生成可缩放的矢量图形文件。由于目前matplotlib也能生成矢量图，且能满足基本画图需求，这部分就PASS了，有需要再补。

官方网站：Pygal — pygal 2.0.0 documentation