• 5.1 Sequential colormaps：连续化色图
• 5.2 Diverging colormaps：两端发散的色图 .
• 5.3 Qualitative colormaps：离散化色图
• 5.4 Miscellaneous colormaps：其它色图

• 1. 箱线图基本介绍
• 2. 函数的使用 pyplot.boxplot()

• 1. WordCloud 参数查看
• 2. 中文使用词云图，需要使用 jieba 分词模块
• 3. jieba.analyse的使用：提取关键字

• 在最开始，先引入我们的 numpy 和 matplotlib 库。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
同时，对基本配置进行设置，将中文字体设置为黑体，不包含中文负号，分辨率为 100，图像显示大小设置为 (5,3)。
 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100
plt.rcParams['figure.figsize'] = (5,3)
一、散点图
 
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互 关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据 点就会相对密集并以某种趋势呈现。
数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降）、 不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。
 
 
1. scatter() 函数
 
scatter() 函数的语法模板如下：
 
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, *kwargs)
其参数含义如下：
x, y 表示散点的坐标。
s 表示散点的面积。
c 表示散点的颜色（默认值为蓝色，‘b’，其余颜色同 plt.plot( )）。
marker 表示散点样式（默认值为实心圆，‘o’，其余样式同 plt.plot( )）。
alpha 表示散点透明度（[0, 1] 之间的数，0 表示完全透明，1 则表示完全不透明）。
linewidths 表示散点的边缘线宽。
edgecolors 表示散点的边缘颜色。
cmap 表示 Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。
scatter() 函数接收长度相同的数组参数，一个用于 x 轴的值，另一个用于 y 轴上的值。
其中，x 轴和 y 轴的数据我们直接设定并使用 plt.scatter( ) 函数进行散点图的绘制。
 
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])​
plt.scatter(x, y)
2. 设置图标大小
 
x 轴和 y 轴仍采用上面的数据，同时，生成一个 [0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组，用以表示散点的大小。
 
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
print((20 * np.random.rand(8))** 2)​
s = (20 * np.random.rand(8))** 2​
plt.scatter(x, y, s,alpha=0.4)
plt.show()
#[131.25378089 364.17758417 253.68756331 172.75394022 296.36009688
# 111.50497604 161.49816335 160.3655232 ]
3. 自定义点的颜色和透明度
 
颜色的设置方式有如下三种：
（1） 颜色英文。
（2） 字母 r、b、g。
（3） 十六进制 #123ab1。
此时，我们通过随机种子生成函数 np.random.rand() 在 x 轴和 y 轴生成一个 [0,1) 之间的随机浮点数或 N 维浮点数组，取数范围为正态分布的随机样本数。
其中，颜色可以使用一组数字序列，如只需要 3 种颜色，这里我们直接使用 np.random.rand() 对颜色进行随机生成。
 
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
​s = (10 * np.random.randn(50))** 2  
colors = np.random.rand(50)​
plt.scatter(x, y, s,c=colors)
4. 可以选择不同的颜色条，配合 cmap 参数
 
Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。
颜色条就像一个颜色列表，其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。
下面是一个颜色条的例子： viridis。
 
对于，x 轴和 y 轴的数据，我们通过 np.random.rand() 生成 100 个随机数据。
在此要演示 cmap 参数，因此，我们使用 np.arange() 直接生成 [1,100] 的颜色数据。
然后，将 cmap 参数设置为蓝色（其他颜色同理），就会生成各种蓝色的散点图。
 
x = np.random.rand(100)​
y = np.random.rand(100)
colors = np.arange(1,101)​
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='Blues')
5. cmap 的分类
 
5.1 Sequential colormaps：连续化色图
 
特点：在两种色调之间近似平滑变化，通常是从低饱和度（例如白色）到高饱和度（例如明亮的蓝色）。
应用：适用于大多数科学数据，可直观地看出数据从低到高的变化。
(1） 以中间值颜色命名（eg：viridis 松石绿）：[‘viridis’, ‘plasma’, ‘inferno’, ‘magma’, ‘cividis’]。
 
（2） 以色系名称命名，由低饱和度到高饱和度过渡（eg：YlOrRd = yellow-orange-red，其它同理）: [‘Greys’, ‘Purples’, ‘Blues’, ‘Greens’, ‘Oranges’, ‘Reds’,‘YlOrBr’, ‘YlOrRd’, ‘OrRd’, ‘PuRd’, ‘RdPu’, ‘BuPu’,‘GnBu’, ‘PuBu’, ‘YlGnBu’, ‘PuBuGn’, ‘BuGn’, ‘YlGn’,‘binary’, ‘gist_yarg’, ‘gist_gray’, ‘gray’, ‘bone’, ‘pink’,‘spring’, ‘summer’, ‘autumn’, ‘winter’, ‘cool’, ‘Wistia’,‘hot’, ‘afmhot’, ‘gist_heat’, ‘copper’]。
 
5.2 Diverging colormaps：两端发散的色图 .
 
特点：具有中间值（通常是浅色），并在高值和低值处平滑变化为两种不同的色调。
应用：适用于数据的中间值很大的情况（例如0，因此正值和负值分别表示为颜色图的不同颜色）。
例如：[‘PiYG’, ‘PRGn’, ‘BrBG’, ‘PuOr’, ‘RdGy’, ‘RdBu’,‘RdYlBu’, ‘RdYlGn’, ‘Spectral’, ‘coolwarm’, ‘bwr’, ‘seismic’]。
 
5.3 Qualitative colormaps：离散化色图
 
特点：离散的颜色组合。
应用：在深色背景上绘制一系列线条时，可以在定性色图中选择一组离散的颜色，例如：color_list = plt.cm.Set3(np.linspace(0, 1, 12))。
 
5.4 Miscellaneous colormaps：其它色图
 
二、保存图片 pyplot.savefig()
 
保存图片的语法模板 pyplot.savefig() 如下：
 
savefig(fname, dpi=None, facecolor=’w’, edgecolor=’w’, orientation=’portrait’, papertype=None, format=None, transparent=False, bbox_inches=None, pad_inches=0.1, frameon=None, metadata=None)
其参数含义如下：
fname 表示（字符串或者仿路径或仿文件）如果格式已经设置，这将决定输出的格式并将文件按 fname 来保存。如果格式没有设置，在 fname 有扩展名的情况下推断按此保存，没有扩展名将按照默认格式存储为 png 格式，并将适当的扩展名添加在 fname 后面。
dpi 表示分辨率，每英寸的点数。
facecolor（颜色或 auto，默认值是 auto）表示图形表面颜色。如果是 auto，使用当前图形的表面颜色。
edgecolor（颜色或 auto，默认值：auto）表示图形边缘颜色。如果是 auto，使用当前图形的边缘颜色。
format（字符串）表示文件格式，比如 png，jpg，pdf，svg 等，未设置的行为将被记录在 fname 中。
transparent 表示用于将图片背景设置为透明。图形也会是透明，除非通过关键字参数指定了表面颜色和/或边缘
其中，需要注意的是：
（1） 第一个参数就是保存的路径.
（2） 如果路径中包含未创建的文件夹，会报错，需要手动或者使用 os 模块创建。
（3） 必须在调用 plt.show() 之前保存,否则将保存的是空白图形.
（4） 如果保存到指定文件夹中，一定确保文件夹存在。
 ​- 例如，我们对 x 轴和 y 轴的数据进行指定，然后使用 os 模块判断目录是否存在，如果不存在的话，使用 os 模块进行文件夹的创建。
 
import os
x_axis =[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
y_axis =[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.hist(x_axis, y_axis)
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
if not os.path.exists("my"):
    os.mkdir("my")
plt.savefig("my/my_show.png")
plt.show()
三、箱线图绘制 boxplot()
 
箱线图（Boxplot）是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表。
 
1. 箱线图基本介绍
 
箱线图，又称箱形图（boxplot）或盒式图，不同于一般的折线图、柱状图或饼图等图表， 其包含一些统计学的均值、分位数、极值等统计量，该图信息量较大，不仅能够分析不同类别数据平均水平差异， 还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等。
具体含义可通过如下图表进行说明：
 
在箱型图中，我们从上四分位数到下四分位数绘制一个盒子，然后用一条垂直触须（形象地称为“盒须”）穿过盒子的中间。上垂线延伸至上边缘（最大值），下垂线延伸至下边缘（最小值）
箱型图一般应用在如下场景：
（1） 箱型图由于能显示一组数据分散情况，常用于品质管理。
（2） 箱型图有利于数据的清洗，能快速知道数据分别情况。
（3） 箱型图有助于分析一直数据的偏向如分析公司员工收入水平。
 
2. 函数的使用 pyplot.boxplot()
 
其语法模板如下：
 
matplotlib.pyplot.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, bootstrap=None, usermedians=None, conf_intervals=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None, manage_ticks=True, autorange=False, zorder=None, *, data=None)
x 表示输入数据。类型为数组或向量序列。是一个必备参数。
notch 表示控制箱体中央是否有 V 型凹槽。当取值为 True 时，箱体中央有 V 型凹槽，凹槽表示中位数的置信区间；取值为 False 时，箱体为矩形。数据类型为布尔值，默认值为 False，是一个可选参数。
vert 表示箱体的方向，当取值为 True 时，绘制垂直箱体，当取值为 False 时，绘制水平箱体。数据类型为布尔值，默认值为 True。是一个可选参数。
positions 表示指定箱体的位置。刻度和极值会自动匹配箱体位置。数据类型为类数组结构，是一个可选参数。默认值为 range(1, N+1) ，N 为箱线图的个数。
widths 表示箱体的宽度。类数据型为浮点数或类数组结构。默认值为 0.5 或 0.15 * 极值间的距离。
labels 表示每个数据集的标签，默认值为 None。数据类型为序列，是一个可选参数。
autorange 表示当取值为 True 且数据分布满足上四分位数（75%）和下四分位数（25%）相等。数据类型为布尔值，默认值为 False，是一个可选参数。
showmeans 表示是否显示算术平均值。数据类型为布尔值，默认值为 False，是一个可选参数。
meanline 表示均值显示为线还是点，当取值为 True，且 showmeans、shownotches 参数均为 True 时显示为线。数据类型为布尔值，默认值为 False，是一个可选参数。
capprops 表示箱须横杠的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
boxprops 表示箱体的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
whiskerprops 表示箱须的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
flierprops 表示离群点的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
medianprops 表示中位数的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
meanprops 表示算术平均值的样式。数据类型为字典，默认值为 None，是一个可选参数。
例如，我们可以生成如下的简单箱线图。
使用 showmeans 和 meanline 参数。
 
x = np.array([1,20,30,50,60])
print(np.mean(x))
plt.boxplot(x,showmeans=True,meanline=True)
plt.grid()
plt.show()
#32.2
通过创建 5 行 5 列的数据，使用 boxprops 和 meanprops 参数。
 
x = np.random.randint(10,100,size=(5,5))
​box = {"linestyle":'--',"linewidth":1,"color":'blue'}
​mean = {"marker":'o','markerfacecolor':'pink','markersize':2}
​​plt.boxplot(x,meanline=True,showmeans=True,labels=["A","B","C","D","E"], boxprops=box,meanprops=mean)
plt.show()
四、词云图
 
词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的关键词予以视觉化的展现， 词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
 
WordCloud 是一款 python 环境下的词云图工具包，同时支持 python2 和 python3，能通过代码的形式把关键词数据转换成直观且有趣的图文模式。
pip 的默认安装方式：pip install wordcloud。
如果是使用 conda 的方式安装，则使用以下命令安装：conda install -c conda-forge wordcloud。
 
1. WordCloud 参数查看
 
属性
数据类型|默认值
解析
font_path
string
字体路径 windows：C:/Windows/Fonts/ Linux: /usr/share/fonts
width 
int (default=400)
输出的画布宽度，默认为400像素
height 
int (default=200)
输出的画布高度，默认为200像素
prefer_horizontal 
float (default=0.90)
词语水平方向排版出现的频率,默认 0.9  所以词语垂直方向排版出现频率为0.1
mask 
nd-array or None (default=None)
如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云 如果mask非空，设置的宽高值将被忽略 遮罩形状被 mask 取代  
scale 
float (default=1)
按照比例进行放大画布，如设置为1.5， 则长和宽都是原来画布的1.5倍
min_font_size 
int (default=4)
显示的最小的字体大小
font_step 
int (default=1)
字体步长，如果步长大于1，会加快运算 但是可能导致结果出现较大的误差
max_words 
number (default=200)
要显示的词的最大个数
stopwords 
set of strings or None
设置需要屏蔽的词，如果为空， 则使用内置的STOPWORDS
background_color 
color value  default=”black”
背景颜色
max_font_size 
int or None default=None 
显示的最大的字体大小
mode 
string (default=”RGB”)
当参数为“RGBA”并且background_color 不为空时，背景为透明
relative_scaling 
float (default=.5)
词频和字体大小的关联性
color_func 
callable, default=None
生成新颜色的函数，如果为空， 则使用 self.color_func
regexp 
string or None (optional) 
使用正则表达式分隔输入的文本
collocations 
bool, default=True
是否包括两个词的搭配
colormap 
string or matplotlib colormap default=”viridis” 
给每个单词随机分配颜色， 若指定color_func，则忽略该方法
random_state 
int or None
为每个单词返回一个PIL颜色
 
2. 中文使用词云图，需要使用 jieba 分词模块
 
他支持如下几种分词模式：
（1） 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析。
（2） 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义。
（3） 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
（4） 支持繁体分词。
（5） 支持自定义词典。
他的代码对 Python 2/3 均兼容，有如下几种安装方式：
（1） 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba。
（2） 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install。
（3） 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录，通过 import jieba 来引用。
知识点补充：
jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型。
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8。
jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 =jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list。
 
3. jieba.analyse的使用：提取关键字
 
第一个参数 表示待提取关键词的文本。
第二个参数 topK 表示返回关键词的数量，重要性从高到低排序。
第三个参数 withWeight 表示是否同时返回每个关键词的权重。
第四个参数allowPOS=() 表示词性过滤，为空表示不过滤，若提供则仅返回符合词性要求的关键词 ，查看：jieba 词性表.txt。
				
可以使用 Matplotlib 绘制词云图。下面是一个简单的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
text = "Matplotlib is a data visualization library in Python."
wordcloud = WordCloud().generate(te...
四分位数：就是把一组数据按照从小到大的顺序进行排列，然后分成四等份，处于三个分割点位置的数字就是四分位数；
	第一四分位数（q1）:又称“较小四分位数”或“下四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字，q1的位置 = 1+(n-1)x 0.25；
	第二四分位数（q2）:又称“.
				
散点图（Scatter Plot）是一种常用的数据可视化方式，用于展示两个变量之间的关系。Matplotlib提供了丰富的功能来绘制散点图，并可以根据需求进行自定义和调整。
在Matplotlib中，可以使用scatter()函数来绘制散点图。该函数接受两个参数，分别是x和y，表示散点图中各个点的横坐标和纵坐标。
				
文章目录1. 散点图简介2. 散点图的应用场景：3. 绘制散点图4. 回归分析
1. 散点图简介
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互
关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据
点就会相对密集并以某种趋势呈现。
数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另
本系列将持续更新50个matplotlib可视化示例，主要参考Selva Prabhakaran 在MachineLearning Plus上发布的博文：Python可视化50图。
关联图是查看两个事物之间关系的图像，它能够展示出一个事物随着另一个事物是如何变化的。关联图的类型有：折线图，散点图，相关矩阵等。
导入需要使用的库
import numpy as npimport pandas as pdim
				
文章目录散点图scatter函数1、函数定义：2、scatter的详细定义：示例说明：1）正相关2）负相关3）不相关扩展应用：1、添加图列2、标记点符号3、三维散点图4、添加边界5、散点直方图总结
Scatter chart(PointGraph, X-Y Plot, Scatter Chart或者 Scattergram）是绘图中最常见的图形类型之一，通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据分析，发现两者的关系.
				
Python支持多种点类型，如圆点、方块、三角形。
为了方便展示点的符号与对应的类型，下面生成一些随机数据点，调用for循环根据不同的点类型绘制图形，并用图例直观展示符号与点类型的对应关系。
#散点图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个隔离的随机数生成器
rng = np.random.RandomState(123456)
#循环绘制点图
for marker in ['o', '.', ',', 'x', '+', 'v
scatter(x,y) 在向量 x 和 y 指定的位置创建一个包含圆形的散点图。该类型的图形也称为气泡图。
scatter(x,y,s) 指定圆大小。要绘制大小相等的圆圈，请将 s指定为标量。要绘制大小不等的圆，请将 s指定为长度等于 x 和 y 的长度的向量。
	scatter(x,y,s,c) 指定圆颜色。要以相同的颜色绘制所有圆圈，请将 c 指定为颜色名称或 RGB 三元数。要使用不同的颜色，请将 ..
				
matplotlib是Python中一个常用的绘图库，可以用来绘制各种类型的图表，包括散点图。散点图是一种用于研究两个变量之间关系的图表，其中每个点代表一个数据点，横轴和纵轴分别表示两个变量。
下面是一个简单的例子，展示如何使用matplotlib绘制散点图：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 添加标题和标签
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
# 显示图表
plt.show()
在这个例子中，我们首先生成了两个列表x和y作为数据，然后使用scatter函数绘制散点图。接着，我们添加了标题和标签，并使用show函数显示图表。