前置机器学习（五）：30分钟掌握常用Matplitlib用法

Matplotlib 是建立在NumPy基础之上的Python绘图库，是在机器学习中用于数据可视化的工具。

我们在前面的文章讲过NumPy的用法，这里我们就不展开讨论NumPy的相关知识了。

Matplotlib具有很强的工具属性，也就是说它只是为我所用的，我们不必花太多的精力去精进它。我们只需要知道它可以做那些事，可以绘制哪些图形，有一个印象就足够了。我们在实际使用中用什么拿什么，我们用到了自然就熟练了，用不到的功能也就说明它对你没什么用。

这就是按需学习(Learn on Demand) 。这点我在《如何成为十倍速程序员》里提到过类似的理念。

一、Matplotlib常见用法

1. 绘制简单图像

我们以机器学习中最常见的激活函数sigmoid举例，我们来绘制它。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-10,10,1000)
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
plt.plot(x,y)
plt.show()

其中sigmoid的公式为： $y = f(x) =\frac{1}{1+e^{-x}}$

plot()方法展示变量间的趋势，show()方法展示图像。

我们得到如图所示图像：

2. 添加常用元素

我们添加一些参考元素，各函数的解释我在代码中进行了详细的标注。

x = np.linspace(-10,10,1000)

#写入公式
y = 1 / (1 + np.exp(-x))

#x轴范围限制
plt.xlim(-5,5)

#y轴范围限制
plt.ylim(-0.2,1.2)

#x轴添加标签
plt.xlabel("X axis")

#y轴添加标签
plt.ylabel("Y axis")

#标题
plt.title("sigmoid function")

#设置网格，途中红色虚线
plt.grid(linestyle=":", color ="red")

#设置水平参考线
plt.axhline(y=0.5, color="green", linestyle="--", linewidth=2)

#设置垂直参考线
plt.axvline(x=0.0, color="green", linestyle="--", linewidth=2)

#绘制曲线
plt.plot(x,y)

#保存图像
plt.savefig("./sigmoid.png",format='png', dpi=300)

以上代码包含了限制X、Y轴范围，添加标题和标签，设置网格，添加参考线，保存图像等内容。

绘制图像如下：

3. 绘制多曲线

#生成均匀分布的1000个数值
x = np.linspace(-10,10,1000)

#写入sigmoid公式
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
z = x**2
plt.xlim(-2,2)
plt.ylim(0,1)

#绘制sigmoid
plt.plot(x,y,color='#E0BF1D',linestyle='-', label ="sigmoid")

#绘制y=x*x
plt.plot(x,z,color='purple',linestyle='-.', label = "y=x*x")

#绘制legend，即下图角落的图例
plt.legend(loc="upper left")

#展示
plt.show()

绘制多图像直接调用多个plot()即可。注意：如果不调用legend()方法，不会绘制左上角的legend（图例）。其中color参数支持hex表示。

4. 认识figure(画布)

首先我们认识figure(画布)，比如legend我们在上文中提到过，是线条标签的展示。grid所圈住的虚线是网格参考线。Title/x axislabel等文本标签。

这张图有助于我们对figure有一个值观的理解。

5. 绘制多图像

一个figure是可以对应多个plot的，现在我们试着在一个figure上绘制多图像。

x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)
z = 1 / (1 + np.exp(-x))
a = np.random.randint(0,100,400)
b = np.maximum(x,0.1*x)

#创建两行两列的子图像
fig, ax_list = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# 'r-'其中r表示color=red，-表示linestyle='-'
ax_list[0][0].plot(x,y,'r-')
ax_list[0][0].title.set_text('sin')

ax_list[0][1].scatter(x,a,s=1)
ax_list[0][1].title.set_text('scatter')

ax_list[1][0].plot(x,b,'b-.')
ax_list[1][0].title.set_text('leaky relu')

ax_list[1][1].plot(x,z,'g')
ax_list[1][1].title.set_text('sigmoid')

#调整子图像的布局
fig.subplots_adjust(wspace=0.9,hspace=0.5)
fig.suptitle("Figure graphs",fontsize=16)

其中，最关键的是subplots方法，生成2行2列的子图像，然后我们调用ax_list中的各绘图方法。

其中'r-'，'b-.'参数为绘图的缩写写法，本文后续参数缩写段落会单独讲解。

6. 绘制常用图

我们常用图来表示数据之间的关系，常见的图包括直方图、柱状图、饼图、散点图等等。

#使绘图支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']
#创建两行两列的子图像
fig, [[ax1,ax2],[ax3,ax4],[ax5,ax6]] = plt.subplots(nrows=3, ncols=2,figsize=(8,8))

#绘制柱状图bar
value = (2, 3, 4, 1, 2)
index = np.arange(5)
ax1.bar(index, value,alpha=0.4, color='b')
ax1.set_xlabel('Group')
ax1.set_ylabel('Scores')
ax1.set_title('柱状图')

#绘制直方图histogram
h = 100 + 15 * np.random.randn(437)
ax2.hist(h, bins=50)
ax2.title.set_text('直方图')

#绘制饼图pie
labels = 'Frogs', 'Cai', 'Yongji', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)
ax3.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=90)
ax3.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
ax3.title.set_text('饼图')

#绘制棉棒图stem
x = np.linspace(0.5, 2*np.pi, 20)
y = np.random.randn(20)
ax4.stem(x,y, linefmt="-.", markerfmt="o", basefmt='-')
ax4.set_title("棉棒图")

#绘制气泡图scatter
a = np.random.randn(100)
b = np.random.randn(100)
ax5.scatter(a, b, s=np.power(2*a+4*b,2), c=np.random.rand(100), cmap=plt.cm.RdYlBu, marker="o")

#绘制极线图polar
fig.delaxes(ax6)

ax6 = fig.add_subplot(236, projection='polar')
#ax6 = fig.add_subplot(2,3,6, projection='polar')#2行，3列，第6个图
r = np.arange(0, 2, 0.01)
theta = 2 * np.pi * r
ax6.plot(theta, r)
ax6.set_rmax(2)
ax6.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2])  # Less radial ticks
ax6.set_rlabel_position(-22.5)  # Move radial labels away from plotted line
ax6.grid(True)

#调整子图像的布局
fig.subplots_adjust(wspace=1,hspace=1.2)
fig.suptitle("图形绘制",fontsize=16)

绘制图像如下：

7. 参数简写

因为matplotlib支持参数的缩写，所以我认为有必要单独拿出来讲一讲各参数缩写的表示。

x = np.linspace(-10,10,20)
y = 1 / (1 + np.exp(-x))
plt.plot(x,y,c='k',ls='-',lw=5, label ="sigmoid", marker="o", ms=15, mfc='r')
plt.legend()

绘制图像如下：

7.1 c代表color(颜色)

字符	颜色
‘b’	blue
‘g’	green
‘r’	red
‘c’	cyan
‘m’	magenta
‘y’	yellow
‘k’	black
‘w’	white

7.2 ls代表linestyle(线条样式)

字符	描述
'-'	solid line style
'--'	dashed line style
'-.'	dash-dot line style
':'	dotted line style
'.'	point marker
','	pixel marker
'o'	circle marker
'v'	triangle_down marker
'^'	triangle_up marker
'<'	triangle_left marker
'>'	triangle_right marker
'1'	tri_down marker
'2'	tri_up marker
'3'	tri_left marker
'4'	tri_right marker
's'	square marker
'p'	pentagon marker
'*'	star marker
'h'	hexagon1 marker
'H'	hexagon2 marker
'+'	plus marker
'x'	x marker
'D'	diamond marker
'd'	thin_diamond marker
'|'	vline marker
'_'	hline marker

7.3 marker(记号样式)

记号样式展示如下：

7.4 其他缩写

1. lw代表linewidth(线条宽度)，如：lw=2.5
2. ms代表markersize（记号尺寸），如：ms=5
3. mfc代表markerfacecolor（记号颜色），如：mfc='red'

二、Matplotlib进阶用法

1. 添加文本注释

我们可以在画布(figure)上添加文本、箭头等标注，来让图像表述更清晰准确。

我们通过调用annotate方法来绘制注释。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)

# 绘制一条曲线
line, = ax.plot(t, s)

#添加注释
ax.annotate('figure pixels',
            xy=(10, 10), xycoords='figure pixels')
ax.annotate('figure points',
            xy=(80, 80), xycoords='figure points')
ax.annotate('figure fraction',
            xy=(.025, .975), xycoords='figure fraction',
            horizontalalignment='left', verticalalignment='top',
            fontsize=20)

#第一个箭头
ax.annotate('point offset from data',
            xy=(2, 1), xycoords='data',
            xytext=(-15, 25), textcoords='offset points',
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom')

#第二个箭头
ax.annotate('axes fraction',
            xy=(3, 1), xycoords='data',
            xytext=(0.8, 0.95), textcoords='axes fraction',
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            horizontalalignment='right', verticalalignment='top')

ax.set(xlim=(-1, 5), ylim=(-3, 5))

绘制图像如下：

2. 绘制3D图像

绘制3D图像需要导入Axes3D库。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(15,15))
ax = fig.gca(projection='3d')

# Make data.
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

# Plot the surface.
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)

# Customize the z axis.
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))

# Add a color bar which maps values to colors.
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

其中cmap意为colormap，用来绘制颜色分布、渐变色等。cmap通常配合colorbar使用，来绘制图像的颜色栏。

3. 导入图像（加州房价）

引入mpimg库，来导入图像。

我们以美国加州房价数据为例，导入加州房价数据绘制散点图，同时导入加州地图图片，查看地图经纬度对应房价的数据。同时使用颜色栏，绘制热度图像。

代码如下：

import os
import urllib
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

#加州房价数据(大家不用在意域名)
housing = pd.read_csv("http://blog.caiyongji.com/assets/housing.csv")
#加州地图
url = "http://blog.caiyongji.com/assets/california.png"
urllib.request.urlretrieve("http://blog.caiyongji.com/assets/california.png", os.path.join("./", "california.png"))
california_img=mpimg.imread(os.path.join("./", "california.png"))

#根据经纬度绘制房价散点图
ax = housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", figsize=(10,7),
                       s=housing['population']/100, label="Population",
                       c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"),
                       colorbar=False, alpha=0.4,
                      )
plt.imshow(california_img, extent=[-124.55, -113.80, 32.45, 42.05], alpha=0.5,
           cmap=plt.get_cmap("jet"))
plt.ylabel("Latitude", fontsize=14)
plt.xlabel("Longitude", fontsize=14)

prices = housing["median_house_value"]
tick_values = np.linspace(prices.min(), prices.max(), 11)

#颜色栏，热度地图
cbar = plt.colorbar(ticks=tick_values/prices.max())
cbar.ax.set_yticklabels(["$%dk"%(round(v/1000)) for v in tick_values], fontsize=14)
cbar.set_label('Median House Value', fontsize=16)
v
plt.legend(fontsize=16)

绘制图像如下：

红色昂贵，蓝色便宜，圆圈大小表示人口多少

4. 绘制等高线

等高线对于在二维空间内绘制三维图像很有用。

def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)

x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)
plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy')
plt.colorbar()

绘制图像如下：

黑色地方是峰，红色地方是谷。

绘制动画

绘制动画需要引入animation库，通过调用FuncAnimation方法来实现绘制动画。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2))
line, = ax.plot([], [], lw=2)

# 初始化方法
def init():
    line.set_data([], [])
    return line,

# 数据更新方法，周期性调用
def animate(i):
    x = np.linspace(0, 2, 1000)
    y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i))
    line.set_data(x, y)
    return line,

#绘制动画，frames帧数，interval周期行调用animate方法
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init,
                               frames=200, interval=20, blit=True)
anim.save('ccccc.gif', fps=30)

plt.show()

上述代码中anim.save()方法支持保存mp4格式文件。

绘制动图如下：

结语

到此，前置机器学习系列就结束了，我们已经为上手机器学习做足了准备。查看完整《前置机器学习系列》请关注公众号【caiyongji】或访问我的个人博客blog.caiyongji.com同步更新。

大家可能发现了，我的教程中偏向实践的方向更多。接下来的机器学习系列教程也会更多的偏向于实际使用，而非理论方向。

对数学畏惧的同学不要慌，跟着我慢慢学就好。