python数据分析与应用心得_python更新matplotlib

 

以下是学习中常用的Python库：

NumPy：高性能科学计算和数据分析库
Pandas：数据处理和分析库
Matplotlib：可视化库，用于创建静态、动态和交互式图表
SciPy：可用于优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、统计和图像处理等科学计算领域的库
Scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘的库
TensorFlow：用于人工智能和机器学习的库
Keras：建立和训练神经网络的深度学习库
Pygame：用于制作2D游戏和多媒体应用程序的库
Flask：用于Web应用程序开发的轻量级框架
Requests：用于HTTP协议的库，可用于访问Web API和网页爬取等任务。

python库的安装:

在安装Python常用库之前，请确保您已经安装了Python和pip。

pip是Python的包管理器，可以用于安装、升级和卸载Python库。

安装库的命令为：

pip install 库名

  例如，要安装NumPy库，可以在命令行中键入以下命令：

pip install numpy

如果您使用的是Anaconda发行版，您不需要安装pip，因为它已经包含在其中。您可以在Anaconda Prompt中执行相同的命令来安装库。

在某些情况下，某些库需要依赖项或特定的编译工具才能成功安装。在这种情况下，最好查看库的官方文档以了解更多信息和安装说明。

注:在Anaconda Prompt中如何使用下问有写。

   

1.代码5-1：

    这段代码使用了Matplotlib库画线图，首先导入了Numpy和Matplotlib中的pyplot模块。通过Numpy中的arange函数生成一组x轴数据，然后使用Matplotlib中的plot函数分别将y=x^2和y=x^4的曲线绘制在同一张图中。在执行这段代码时可能会需要解决以下问题:

1.如果使用Jupyter Notebook等交互式开发环境，需要在代码前面添加 `%matplotlib inline`，以确     保图片可以在行中正确显示。

2.如果安装的Matplotlib版本过低seaborn不兼容，可能需要通过com命令提示符使用pip或conda升级Matplotlib，seaborn。安装方法:

pip install   xxx(xxx代表包名）

或者在Anaconda Prompt中使用:conda

conda是非常强大和灵活的软件包管理器和环境管理器，可以帮助我们轻松地管理不同的Python环境和软件包。下面是一些基本的conda命令和用法：

1. 创建一个新环境

使用conda create命令可以创建一个新的Python环境，并且指定需要安装的Python版本。例如：

```
conda create --name myenv python=3.8
```

2. 查看当前环境

使用conda info命令可以查看当前环境的详细信息，包括当前环境的名称、路径、Python版本等信息。例如：

```
conda info
```

3. 切换环境

使用conda activate命令可以激活一个指定的环境。例如：

```
conda activate myenv
```

4. 安装软件包

使用conda install命令可以安装指定的软件包。例如：

```
conda install pandas
```

这会在当前激活的环境中安装pandas库。

5. 更新软件包

使用conda update命令可以更新已安装的软件包。例如：

```
conda update pandas
```

这会在当前激活的环境中更新pandas库。

6. 导出环境

使用conda env export命令可以导出一个环境。例如：

```
conda env export > environment.yml
```

这会将当前环境的信息输出到一个YAML文件中，其他人可以使用该文件来重建该环境。

7. 导入环境

使用conda env create命令可以根据环境文件创建一个新的环境。例如：

```
conda env create -f environment.yml
```

这会创建一个新环境，并将environment.yml文件中指定的软件包安装到该环境中。

这些命令只是conda的部分功能，通过学习这些基本的使用方法，可以帮助我们更好地管理不同的Python环境和软件包。

3.如果代码中出现中文乱码或无法显示中文内容，可以通过设置rcParams来解决。

代码5-1结果：

  2.代码5-3：

    这段代码使用了Numpy和Matplotlib库画正弦曲线，首先生成了x轴和y轴数据，然后使用Matplotlib中的plot函数绘制曲线图，并添加了标题和x轴标签。在执行这段代码时可能会需要解决以下问题:

 1.如果安装的Matplotlib版本过低seaborn不兼容，可能需要通过com命令提示符使用pip或conda升级Matplotlib，seaborn。安装方法:

pip install   xxx(xxx代表包名）

或者在Anaconda Prompt中使用:

conda create --name myenv （python=3.8包名以及指定版本）

2.如果代码中出现中文乱码或无法显示中文内容，可以通过设置rcParams来解决。

代码5-3 结果：

    3. 代码5-5：

   这段代码使用了Numpy和Matplotlib库画劳动力人数的散点图，通过Numpy中的load函数加载数据。然后使用Matplotlib中的scatter函数绘制散点图，并添加了x和y轴标签以及标题。在执行这段代码时可能会需要解决以下问题:

1.如果使用Jupyter Notebook等交互式开发环境，需要在代码前面添加 `%matplotlib inline`，以确保图片可以在行中正确显示。

 2.如果安装的Matplotlib版本过低seaborn不兼容，可能需要通过com命令提示符使用pip或conda升级Matplotlib，seaborn。安装方法:

pip install   xxx(xxx代表包名）

或者在Anaconda Prompt中使用:

conda create --name myenv （python=3.8包名以及指定版本）

3.如果代码中出现中文乱码或无法显示中文内容，可以通过设置rcParams来解决。

4. 如果数据加载失败，可能是文件名不正确或文件路径无法访问，需要正确设置文件路径。

5.（文件在相同路径下可以使用相对路径（'文件名'）

注：如果文件名不正确，需要确认文件名是否正确拼写，并且确保文件名的大小写是正确的。如果文件路径无法访问，则需要确保在运行代码时有足够的权限访问该路径，或者需要更改文件所在文件夹的权限。若以上问题皆已解决，但是数据加载仍然失败，则需要仔细检查代码中路径的设置是否正确。另外，可以尝试使用绝对路径来加载文件，以避免使用相对路径时可能出现的错误。

代码5-5结果：

 4.代码5-6：

5-6代码中的关键点和问题如下：

1.数据加载失败：可能是文件名不正确或文件路径无法访问，需要正确设置文件路径。
2.窗口不能及时展示图像：可以通过添加 `plt.pause(0.001)` 或 `plt.show(block=False)` 解决。
3.图像大小不合适：可以通过修改 `plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080)` 中的 `figsize` 和 `dpi` 调整图像大小。
4.图像显示中文乱码：可以通过添加 `plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']` 和 `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False` 解决。
5.图例无法正常显示或位置不合适：可以通过修改 `plt.legend()` 中的参数调整图例位置或样式。

代码5-6结果：

代码5-13：

代码中可能会出现以下问题:

1.文件路径错误：需要确认hr.csv文件是否存在，并正确设置对应路径或将hr.csv文件放在当前程序所在文件夹中。

2.编码错误：需要确认hr.csv文件的编码是否与代码中指定的一致，并且使用pandas的read_csv函数时需要正确指定编码方式

3.显示中文乱码：可以通过设置rcParams来修改字体及字体风格来解决。修改代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

   数据的适用性：需要考虑数据本身的特点、取样问题、样本大小等问题，以及可能存在的异常值和数据缺失值等问题。

关键点和解决方法如下：

1.数据导入和检查：需要使用pandas库中的read_csv函数等方法，指定正确的文件路径和编码格式等参数，以确保成功导入数据。同时，使用head函数等方法检查数据是否正确地导入。

2.数据的预处理：需要使用pandas库中的方法对数据进行清理、预处理等工作，如检查缺失值、异常值、重复值、不和谐、不准确、不一致等数据问题，选择合适的。

 代码5-13结果：

• 

总结：

在学习Python数据分析和应用时，可能会碰到一些代码难点，下面是一些常见的问题以及解决方法：

1. 数据类型转换

在数据分析和应用中，需要处理大量的数据类型转换问题，例如将字符串类型转换为数字类型、将时间类型转换为日期类型等。这些问题在数据清洗和预处理的过程中尤其常见。为解决此类问题，可以使用Python内置的函数，例如int()、float()、str()等，或者使用pandas库提供的函数，例如pd.to_numeric()、pd.to_datetime()等。

2.在实际数据中，经常会出现缺失数据的情况，需要进行处理。pandas库中提供了很多函数来处理缺失数据，例如fillna()、dropna()等。需要视情况选择不同的缺失值填充方式和处理方法。

解决方法：

  1.对于数据类型转换问题，可以使用Python内置的函数进行转换，例如int()、float()、str()等。

2.如果使用pandas库，则可以使用pd.to_numeric()、pd.to_datetime()等函数进行类型转换。

3. 去重与合并数据

数据分析和应用中，需要将多个数据源进行合并并去重。pandas库中提供了很多函数用于数据合并和去重，例如merge()、join()、concat()、drop_duplicates()等。需要根据数据的特点来选择适当的函数和方法。

解决方法：

   对于缺失数据处理，可以使用pandas库中提供的fillna()、dropna()等函数进行填充和处理。需要根据数据的特点进行选择。

4. 绘制可视化图表

对于数据的可视化展示，在实际应用中，经常会遇到图表的自定义、标签和标题的添加、图表类型的选择等问题。matplotlib和seaborn库提供了很多灵活的函数和方法来进行图表绘制和自定义。需要深入了解这些库的使用方法，以便进行图表的定制和调整。

解决方法：

对于可视化图表的绘制和自定义，可以使用matplotlib和seaborn库提供的函数和方法进行调整和定制。需要深入了解这些库的使用方法和API。

5. 机器学习和深度学习

机器学习和深度学习等领域需要涉及更加复杂的算法和模型。scikit-learn和TensorFlow等库提供了很多常用的机器学习和深度学习算法的实现。在学习中需要结合具体情况进行仔细的调整和实验。

解决方法：

对于更加复杂的机器学习和深度学习问题，可以使用scikit-learn和TensorFlow等库，调整算法参数，进行训练和测试。需要在实践中进行试验和调整，找到最适合的算法。

6. 数据预处理问题

由于可视化通常需要处理大量数据，数据预处理问题可能是一个非常常见的问题。例如，在数据中存在缺失值或者数据类型不一致的情况下，可能无法生成期望的图形。解决方法如下：

数据清洗：清理数据中的缺失值或者异常值，并根据数据类型对其进行分类。

数据规范化：某些情况下，需要将数据规范化或标准化，以便于更好地可视化。例如，可以对高度和宽度这种数据进行标准化处理。

以下是一些数据预处理问题的解决方法和代码示例：

1. 缺失值处理

缺失值往往会影响数据的分析和可视化，需要对其进行处理。填充缺失值的方法包括删除缺失值、用中位数或均值来填充缺失值等。示例如下：

import pandas as pd
 
# 创建含有缺失值的数据集
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [5, 4, 3, None, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 删除缺失值
df_drop = df.dropna()
 
# 用均值来填充缺失值
df_mean = df.fillna(df.mean())
 
print(df_drop)
print(df_mean)

2. 数据规范化

数据规范化可以减少数据的偏差和噪声，并提高数据可比性。常用的数据归一化方法包括Min-Max缩放和Z-score归一化。示例如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
 
# 创建数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Min-Max缩放
scaler_minmax = MinMaxScaler()
df_minmax = pd.DataFrame(scaler_minmax.fit_transform(df), columns=df.columns)
 
# Z-score归一化
scaler_zscore = StandardScaler()
df_zscore = pd.DataFrame(scaler_zscore.fit_transform(df), columns=df.columns)
 
print(df_minmax)
print(df_zscore)

以上就是对一些数据预处理问题的解决方法和代码示例。需要根据具体情况进行处理。

7. 数据可视化问题：

  进行数据可视化时，还可能会遇到以下问题：

片段或遮挡问题：当存在大量数据点时，可能会导致图形中存在覆盖或遮挡。此时，可以通过调整坐标轴的缩放比例或使用更大的图形来解决。

色彩问题：颜色的使用可能对图形有较大的影响。因此，在进行可视化时，应谨慎使用颜色并确保其不会对阅读或解释造成干扰。

丢失图形元素：在大数据集上进行可视化时，很容易丢失关键元素，例如标签或坐标轴。因此，在使用可视化工具时，应尽可能确保所有元素都易于辨认。

以下是一些数据可视化问题的解决方法和代码示例：

1. 片段或遮挡问题

当存在大量数据点且出现片段或遮挡时，可以进行以下处理：

2.调整坐标轴的缩放比例：可以根据需要缩放坐标轴的范围或调整刻度标记的位置，以便于更好地查看数据。3.使用更大的图形：可以使用更大的图形来让数据点更加明显。示例如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 创建数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': [5, 4, 3, 2, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 调整坐标轴范围
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(-1, 6)
 
# 使用更大的图形
plt.scatter(df['A'], df['B'], c='red', s=100)
 
plt.show()

 

2. 色彩问题

使用不当的颜色可能会对图形产生干扰，应该谨慎选取颜色。可以使用官方提供的颜色和调色板，或使用颜色选择器来选择颜色，以便于更好的可视化。示例如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 创建数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 使用官方提供的调色板
colors = plt.cm.Set1.colors
plt.scatter(df['A'], df['B'], c=colors[0])
 
plt.show()

3. 丢失图形元素

在图形中添加标签或坐标轴可以帮助更好地理解数据。在生成图形时，应确保所有元素都易于辨认。示例如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 创建数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 添加x轴和y轴的标签
plt.xlabel('A axis')
plt.ylabel('B axis')
 
# 添加图表标题
plt.title('My Scatter Plot')
 
plt.scatter(df['A'], df['B'], c='red', s=50)
 
plt.show()

8. 代码问题：

1.进行可视化时，很容易出现代码错误。以下是一些常见的代码问题和解决方法：

语法错误：当代码语法有误时，可能会导致程序无法运行。此时，需要检查所有括号、引号和分号是否匹配。

2.数据类型错误：当数据类型不匹配时，可能会出现类型错误。因此，在进行可视化时，请确保所有数据类型都正确。

图形大小问题：默认的图形大小可能不是最佳的。使用`figsize`参数可以修改图形大小。 

示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 数据预处理
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 数据可视化问题
plt.scatter(df['x'], df['y'], c='red', s=50)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('My Scatter Plot')
 
# 代码问题
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.show()
```

在生成散点图时，此代码可避免一些典型的可视化问题，并确保代码无错误可运行。

以上是一些可能会在学习Python数据分析和应用时碰到的部分难点，需要对这些问题进行加深了解和掌握，才能完全掌握Python数据分析和应用的技能。