matplotlib可视化练习 -- 鸢尾花数据集

matplotlib可视化练习

%matplotlib inline
import matplotlib as mpl
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
  • 萼片(sepal)和花瓣(petal)的大小关系(散点图)
  • 不同种类(species)鸢尾花萼片和花瓣的大小关系(分类散点子图)
  • 不同种类鸢尾花萼片和花瓣大小的分布情况(柱状图或者箱式图)
data = sns.load_dataset("iris")
data.head()
# 萼片长度,萼片宽度,花瓣长度,花瓣宽度,种类
Paste_Image.png

萼片(sepal)和花瓣(petal)的大小关系(散点图)

data['sepal_size'] = data['sepal_length'] * data['sepal_width']
data['petal_size'] = data['petal_length'] * data['petal_width']
plt.scatter(data['sepal_size'],data['petal_size'])
output_14_1.png

不同种类(species)鸢尾花萼片和花瓣的大小关系(分类散点子图)

先来看下有多少种类

t = data.groupby(['species']).size()#3种
t.index
Index(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='object', name='species')
data[data['species'].values == 'setosa']['sepal_size']
0     17.85
1     14.70
2     15.04
3     14.26
4     18.00
5     21.06
6     15.64
7     17.00
8     12.76
9     15.19
10    19.98
11    16.32
12    14.40
13    12.90
14    23.20
15    25.08
16    21.06
17    17.85
18    21.66
19    19.38
20    18.36
21    18.87
22    16.56
23    16.83
24    16.32
25    15.00
26    17.00
27    18.20
28    17.68
29    15.04
30    14.88
31    18.36
32    21.32
33    23.10
34    15.19
35    16.00
36    19.25
37    17.64
38    13.20
39    17.34
40    17.50
41    10.35
42    14.08
43    17.50
44    19.38
45    14.40
46    19.38
47    14.72
48    19.61
49    16.50
Name: sepal_size, dtype: float64
plt.figure()
flag = 1
for name in data.groupby(['species']).size().index:
    sepal_size = data[data['species'].values == name]['sepal_size']
    petal_size = data[data['species'].values == name]['petal_size']
    plt.subplot(2,2,flag)
    plt.scatter(sepal_size.values,petal_size.values)
    flag += 1
plt.show()
output_19_0.png

不同种类鸢尾花萼片和花瓣大小的分布情况(柱状图或者箱式图)

柱状图

plt.figure(figsize=(20,20))
flag = 1
for name in data.groupby(['species']).size().index:
    sepal_size = data[data['species'].values == name]['sepal_size']
    petal_size = data[data['species'].values == name]['petal_size']
    plt.subplot(2,2,flag)
    plt.bar(sepal_size.values,petal_size.values)
    plt.title(name)
    flag += 1
plt.show()
output_22_0.png

箱式图

plt.figure(figsize=(20,20))
flag = 1
for name in data.groupby(['species']).size().index:
    sepal_size = data[data['species'].values == name]['sepal_size']
    petal_size = data[data['species'].values == name]['petal_size']
    plt.subplot(3,3,flag)
    plt.boxplot(sepal_size.values
                ,patch_artist = True
               # 中位数线颜色
               , medianprops = {'color': 'b'}
               # 箱子颜色设置,color:边框颜色,facecolor:填充颜色
               , boxprops = {'color': 'b', 'facecolor': 'r'}
               # 猫须颜色whisker
               , whiskerprops = {'color': 'r'}
               # 猫须界限颜色whisker cap
               , capprops = {'color': 'b'})
    plt.title(name +'+sepal_size')
    plt.subplot(3,3,flag * 2)
    plt.boxplot(sepal_size.values,
               patch_artist = True
               # 中位数线颜色
               , medianprops = {'color': 'b'}
               # 箱子颜色设置,color:边框颜色,facecolor:填充颜色
               , boxprops = {'color': 'b', 'facecolor': 'r'}
               # 猫须颜色whisker
               , whiskerprops = {'color': 'r'}
               # 猫须界限颜色whisker cap
               , capprops = {'color': 'b'})
    plt.title(name +'+petal_size')
    flag += 1
plt.show()
output_24_0.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 157,198评论 4 359
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 66,663评论 1 290
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 106,985评论 0 237
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,673评论 0 202
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 51,994评论 3 285
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,399评论 1 211
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,717评论 2 310
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,407评论 0 194
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,112评论 1 239
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,371评论 2 241
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,891评论 1 256
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,255评论 2 250
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,881评论 3 233
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,010评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,764评论 0 192
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,412评论 2 269
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,299评论 2 260

推荐阅读更多精彩内容