From 4e6b8dadc22764e85302ca7ce51e6e2cb8b27188 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: TRHX <2273902448@qq.com> Date: Thu, 6 Aug 2020 11:44:13 +0800 Subject: [PATCH] Back up my www.itrhx.com blog --- source/_posts/A60-2019-summary.md | 1 - source/_posts/A62-NumPy-01.md | 14 +- source/_posts/A63-NumPy-02.md | 6 + source/_posts/A64-NumPy-03.md | 6 + source/_posts/A68-Matplotlib-01.md | 6 + source/_posts/A69-Matplotlib-02.md | 26 +++- source/_posts/A70-Matplotlib-03.md | 21 ++- source/_posts/A71-Matplotlib-04.md | 20 ++- source/_posts/A72-Matplotlib-05.md | 21 ++- source/_posts/A73-Matplotlib-06.md | 30 +++++ source/_posts/A74-Matplotlib-07.md | 14 ++ source/_posts/A75-Matplotlib-08.md | 18 ++- source/_posts/A76-Matplotlib-09.md | 20 +++ source/_posts/A77-Matplotlib-10.md | 30 +++++ source/_posts/A78-Matplotlib-11.md | 122 +++++++++++++++++- source/_posts/A79-Pandas-01.md | 4 + source/_posts/A84-Pandas-06.md | 2 + source/_posts/A88-Pandas-10.md | 32 ++++- source/_posts/A89-COVID-19.md | 14 ++ source/_posts/A90-pyspider-51job.md | 22 +++- source/friends/index.md | 86 +++--------- .../layout/_partial/scripts.ejs | 2 +- 22 files changed, 428 insertions(+), 89 deletions(-) diff --git a/source/_posts/A60-2019-summary.md b/source/_posts/A60-2019-summary.md index 46eaf0f43..2d6d688d7 100644 --- a/source/_posts/A60-2019-summary.md +++ b/source/_posts/A60-2019-summary.md @@ -9,7 +9,6 @@ music: type: song id: 413829859 avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/CDN-for-itrhx.com@3.0.4/images/trhx.png -top: true --- diff --git a/source/_posts/A62-NumPy-01.md b/source/_posts/A62-NumPy-01.md index 6068b50c3..aa5ca4d40 100644 --- a/source/_posts/A62-NumPy-01.md +++ b/source/_posts/A62-NumPy-01.md @@ -69,7 +69,9 @@ Python 列表的元素不同类型举例： Python 列表中的每一项必须包含各自的类型信息、引用计数和其他信息，也就是说，每一项都是一个完整的 Python 对象，同时，Python 列表还包含一个指向指针块的指针，其中的每一个指针对应一个完整的 Python 对象，另外，列表的优势是灵活，因为每个列表元素是一个包含数据和类型信息的完整结构体。相反 NumPy 数组缺乏这种灵活性，但是 NumPy 却能更有效地存储和操作数据。 + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/01.png) + ## 【3x00】理解 NumPy Ndarray 对象 @@ -82,7 +84,9 @@ Ndarray 内部由以下内容组成： - 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组； - 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要“跨过”的字节数。 + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/02.png) + ## 【4x00】理解不同维度的数组 @@ -103,7 +107,9 @@ NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的 (4,) ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/03.png) + --- @@ -122,7 +128,9 @@ NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的 > a.shape 输出数组的维度，对于此二维数组，可以理解为 2 行 4 列。 + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/04.png) + --- @@ -147,11 +155,15 @@ NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的 > a.shape 输出数组的维度，对于此三维数组，可以理解为 3 块，每块有 2 行 4 列。 + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/05.png) + 有网友对三维数组的这个图有疑问，认为横线应该是 axis=0，竖线是 axis=1，斜线是 axis=2，这个确实有点儿绕，不要受到前面一维二维的影响，我把我的理解又画了一张图出来，另外大家可以尝试去取三维数组里面的某个值，多想一下就可以理解了。欢迎各位大佬一起交流学习！ + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A62/06.png) + ## 【5x00】创建 Ndarray 对象（创建数组） @@ -487,8 +499,6 @@ numpy.logspace() 方法用于创建一个一维数组，该数组由一个等比 [ 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512] ``` - - ### 【5x07】numpy.empty() numpy.empty() 方法可用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组。 diff --git a/source/_posts/A63-NumPy-02.md b/source/_posts/A63-NumPy-02.md index d18b23f91..5959c4018 100644 --- a/source/_posts/A63-NumPy-02.md +++ b/source/_posts/A63-NumPy-02.md @@ -586,7 +586,9 @@ ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,4,5) (4,2) [30 31 32]] ``` + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A63/01.png) + 实例二：一个 **4 行 3 列**的二维数组与一个 **4 行 1 列**的二维数组相加，此时就会触发广播机制，代码与图解如下： @@ -611,7 +613,9 @@ ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,4,5) (4,2) [14 15 16]] ``` + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A63/02.png) + 实例三：一个 **3 块 4 行 2 列，即 shape=(3, 4, 2)** 的三维数组与一个 **1 块 4 行 2 列，即 shape=(1, 4, 2)** 的三维数组相加，此时就会触发广播机制，代码与图解如下： @@ -660,7 +664,9 @@ ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,4,5) (4,2) [30 32]]] ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A63/03.png) + --- diff --git a/source/_posts/A64-NumPy-03.md b/source/_posts/A64-NumPy-03.md index 45c542928..80336195f 100644 --- a/source/_posts/A64-NumPy-03.md +++ b/source/_posts/A64-NumPy-03.md @@ -253,7 +253,9 @@ True False ``` + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A64/01.png) + ```python >>> import numpy as np @@ -278,7 +280,9 @@ True False ``` + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A64/02.png) + ```python >>> import numpy as np @@ -303,7 +307,9 @@ True False ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A64/03.png) + ### 【1x06】广播数组迭代 diff --git a/source/_posts/A68-Matplotlib-01.md b/source/_posts/A68-Matplotlib-01.md index 1b8b696f0..f1375d349 100644 --- a/source/_posts/A68-Matplotlib-01.md +++ b/source/_posts/A68-Matplotlib-01.md @@ -60,11 +60,15 @@ Matplotlib 是建立在 NumPy 数组基础上的多平台数据可视化程序 >>> plt.show() ``` + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A68/01.png) + ### 【1x02】图像结构 + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A68/02.png) + ### 【1x03】三层结构 @@ -164,7 +168,9 @@ plt.legend(['图例一', '图例二']) plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A68/03.png) + --- diff --git a/source/_posts/A69-Matplotlib-02.md b/source/_posts/A69-Matplotlib-02.md index 10cff8d02..28ee4d021 100644 --- a/source/_posts/A69-Matplotlib-02.md +++ b/source/_posts/A69-Matplotlib-02.md @@ -73,7 +73,9 @@ plt.plot(x, y) plt.show() ``` + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/01.png) + ### 【1x02】为坐标轴添加标签：matplotlib.pyplot.xlabel() / ylabel() @@ -110,7 +112,9 @@ plt.plot(a, b) plt.show() ``` + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/02.png) + ### 【1x03】任意位置添加文本：matplotlib.pyplot.text() @@ -152,7 +156,9 @@ plt.plot(a, b) plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/03.png) + ### 【1x03】任意位置添加文本：matplotlib.pyplot.annotate() @@ -243,7 +249,9 @@ plt.show()
connectionstyle 样式举例
+ ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/04.png) + 应用举例： @@ -270,7 +278,9 @@ plt.annotate(r'$\lim_{x\to 0}\frac{\sin(x)}{x}=1$', # 插入 LaTeX 表达式 plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/05.png) + --- @@ -364,8 +374,9 @@ plt.plot(a, b) plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/06.png) - + ### 【2x03】指定单个字体：fontproperties @@ -389,14 +400,17 @@ plt.plot(a, b) plt.show() ``` + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/07.png) - + ### 【2x04】指定文字路径：FontProperties `matplotlib` 中 `font_manager` 模块的 `FontProperties` 方法可以通过指定文字路径来使用本地文字，在 Windows 中，文字路径一般是 `C:\Windows\Fonts\`，文字名称可以通过其属性来获取，部分用户自己安装的字体可能包含多个类型，可打开字体合集后通过其属性来获取。 + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/08.png) + ```python import matplotlib.pyplot as plt @@ -414,7 +428,9 @@ plt.plot(a, b) plt.show() ``` + ![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/09.png) + ### 【2x05】文字更多属性：rc @@ -444,7 +460,9 @@ plt.plot(a, b) plt.show() ``` + ![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/10.png) + ## 【3x00】设置画布大小 / 分辨率 / 颜色 @@ -475,7 +493,9 @@ plt.plot(x, y) plt.show() ``` + ![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/11.png) + ## 【4x00】设置网格 @@ -518,7 +538,9 @@ plt.plot(a, b) plt.show() ``` + ![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A69/12.png) + --- diff --git a/source/_posts/A70-Matplotlib-03.md b/source/_posts/A70-Matplotlib-03.md index 40517736c..7433f49d4 100644 --- a/source/_posts/A70-Matplotlib-03.md +++ b/source/_posts/A70-Matplotlib-03.md @@ -156,7 +156,9 @@ plt.show() 以上三种方法绘制的图形均一致： + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/01.png) + ## 【2x00】数学公式 LaTeX @@ -181,7 +183,9 @@ plt.plot(t, s) plt.show() ``` + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/02.png) + ## 【3x00】调整 x / y 轴刻度和范围 @@ -215,8 +219,9 @@ plt.xticks(range(2, 26, 3), ('the {} ticks'.format(i) for i in range(2, 26, 3)), plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/03.png) - + ```python import matplotlib.pyplot as plt @@ -231,7 +236,9 @@ plt.plot(x, y) plt.show() ``` + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/04.png) + ## 【4x00】画布边框与坐标轴的移动 @@ -273,7 +280,9 @@ ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 设置 y 轴在 (0, 0) 位置 plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/05.png) + --- @@ -320,7 +329,9 @@ ax4.plot(-x, x ** 2) plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/06.png) + ### 【5x02】方法二：pyplot.subplot() @@ -349,7 +360,9 @@ plt.plot(x, x ** 4) plt.show() ``` + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/07.png) + ### 【5x03】方法三：pyplot.subplots() @@ -372,7 +385,9 @@ axes[1][1].plot(x, -x ** 2) # 绘制第2行第2列 plt.show() ``` + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/08.png) + ## 【6x00】填充补丁 @@ -437,7 +452,9 @@ plt.plot(x, y) plt.show() ``` + ![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/09.png) + ## 【7x00】保存图像 @@ -475,7 +492,9 @@ plt.savefig('D:\\data\\pic.png', transparent=True) # 保存为透明文件 plt.show() ``` + ![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A70/10.png) + --- diff --git a/source/_posts/A71-Matplotlib-04.md b/source/_posts/A71-Matplotlib-04.md index d5927fcd7..c3b8e288a 100644 --- a/source/_posts/A71-Matplotlib-04.md +++ b/source/_posts/A71-Matplotlib-04.md @@ -158,8 +158,10 @@ plt.ylabel('y 轴') # 设置 y 轴标签 plt.plot(x, y) plt.show() ``` - + + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/01.png) + ## 【3x00】多条数据 @@ -186,7 +188,9 @@ plt.plot(x, y3) plt.show() ``` + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/02.png) + ## 【4x00】设置颜色 / 样式 / 图例 @@ -217,7 +221,9 @@ plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5') # 图例 plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/03.png) + --- @@ -260,7 +266,9 @@ plt.yticks((-1, 0, 1, 2, 3)) plt.show() ``` + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/04.png) + ## 【6x00】隐藏画布边框 @@ -303,7 +311,9 @@ ax.spines['top'].set_visible(False) # 获取绘图区的轴对象（spines plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/05.png) + ## 【7x00】移动坐标轴 @@ -343,8 +353,10 @@ ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置 y 坐标轴标签的位 plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/06.png) - + + ## 【8x00】指定位置显示文本 `matplotlib.pyplot.annotate()` 方法可以在指定坐标点添加文本或 LaTeX 描述，也可以在其他位置添加描述后，使用箭头指向某个坐标点。 @@ -434,7 +446,9 @@ plt.show()
connectionstyle 样式举例
+ ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/07.png) + 应用举例： @@ -482,7 +496,9 @@ plt.annotate(r'$\lim_{x\to 0}\frac{\sin(x)}{x}=1$', # 插入 LaTeX 表达式 plt.show() ``` + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A71/08.png) + --- diff --git a/source/_posts/A72-Matplotlib-05.md b/source/_posts/A72-Matplotlib-05.md index b0fb7bbb0..fac9be703 100644 --- a/source/_posts/A72-Matplotlib-05.md +++ b/source/_posts/A72-Matplotlib-05.md @@ -124,7 +124,9 @@ plt.scatter(x, y) plt.show() ``` + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/01.png) + ## 【3x00】多条数据 @@ -151,7 +153,9 @@ plt.scatter(x, y3) plt.show() ``` + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/02.png) + ## 【4x00】设置颜色 / 样式 / 图例 @@ -178,7 +182,9 @@ plt.legend(framealpha=0) # 显示图例，设置为全透明 plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/03.png) + ## 【5x00】指定位置显示文本注释 @@ -213,7 +219,9 @@ for m, n in zip(x, y): plt.show() ``` + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/04.png) + --- @@ -257,8 +265,9 @@ plt.scatter(x, y, alpha=0.5) plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/05.png) - + ## 【7x00】随机颜色与色条 @@ -284,7 +293,9 @@ plt.scatter(x, y, c=color, s=size, alpha=0.5) plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/06.png) + 可以用 `pyplot.colorbar()` 方法绘制颜色对照条。 @@ -322,7 +333,9 @@ plt.colorbar() plt.show() ``` + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/07.png) + ## 【8x00】不同图像之间的层级调整 @@ -352,7 +365,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/08.png) + 设置 `zorder` 参数后： @@ -378,7 +393,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/09.png) + ## 【9x00】框选部分数据 @@ -419,7 +436,9 @@ ax.add_patch(polygon) # 将补丁添加到当前绘图区 plt.show() ``` + ![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A72/10.png) + --- diff --git a/source/_posts/A73-Matplotlib-06.md b/source/_posts/A73-Matplotlib-06.md index ded1cb440..f956e0824 100644 --- a/source/_posts/A73-Matplotlib-06.md +++ b/source/_posts/A73-Matplotlib-06.md @@ -117,7 +117,9 @@ plt.ylabel('y axis label') # y 轴标签 plt.show() ``` + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/01.png) + ### 【2x03】堆积的直方图 @@ -146,7 +148,9 @@ plt.legend(loc="upper left") plt.show() ``` + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/02.png) + ### 【2x04】填充其他样式 @@ -171,7 +175,9 @@ plt.ylabel('y axis label') # y 轴标签 plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/03.png) + ![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200509010455973.png) @@ -236,7 +242,9 @@ plt.ylabel('y axis label') plt.show() ``` + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/04.png) + ### 【3x03】添加与标准差的误差线 @@ -276,7 +284,9 @@ plt.ylabel('y axis label') plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/05.png) + ### 【3x04】多序列柱状图 @@ -310,7 +320,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/06.png) + ### 【3x05】堆积的柱状图 @@ -340,7 +352,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/07.png) + ### 【3x06】填充其他样式 @@ -370,7 +384,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/08.png) + ### 【3x07】添加文字描述 @@ -411,7 +427,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/09.png) + ![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200509010455973.png) @@ -483,7 +501,9 @@ plt.ylabel('y axis label') plt.show() ``` + ![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/10.png) + ### 【4x03】添加与标准差的误差线 @@ -523,7 +543,9 @@ plt.ylabel('y axis label') plt.show() ``` + ![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/11.png) + ### 【4x04】多序列条形图 @@ -557,7 +579,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/12.png) + ### 【4x05】堆积的条形图 @@ -587,7 +611,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![13](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/13.png) + ### 【4x06】填充其他样式 @@ -617,7 +643,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![14](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/14.png) + ### 【4x07】添加文字描述 @@ -658,7 +686,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![15](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A73/15.png) + --- diff --git a/source/_posts/A74-Matplotlib-07.md b/source/_posts/A74-Matplotlib-07.md index c342ca598..4364c751f 100644 --- a/source/_posts/A74-Matplotlib-07.md +++ b/source/_posts/A74-Matplotlib-07.md @@ -98,7 +98,9 @@ plt.title('饼状图简单示例') plt.show() ``` + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/01.png) + ## 【3x00】按角度调整扇形标签 @@ -120,7 +122,9 @@ plt.title('饼状图按角度调整 labels 示例') plt.show() ``` + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/02.png) + ## 【4x00】显示图例 @@ -142,7 +146,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1)) plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/03.png) + --- @@ -177,7 +183,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1)) plt.show() ``` + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/04.png) + ## 【6x00】显示各扇区所占百分比 @@ -207,7 +215,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1)) # 显示图例 plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/05.png) + ## 【7x00】旋转饼状图 @@ -238,7 +248,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1)) # 显示图例 plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/06.png) + ## 【8x00】自定义每个扇形和文字属性 @@ -281,7 +293,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), borderpad=0.6) # 显示图例 plt.show() ``` + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A74/07.png) + --- diff --git a/source/_posts/A75-Matplotlib-08.md b/source/_posts/A75-Matplotlib-08.md index 1a7bd1b82..1c9969078 100644 --- a/source/_posts/A75-Matplotlib-08.md +++ b/source/_posts/A75-Matplotlib-08.md @@ -58,11 +58,13 @@ Matplotlib 系列文章： **在 Matplotlib 等高线的绘制中，需要传递三个基本参数：某个点的 x、y 轴坐标以及其高度。** + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/01.png) + + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/02.png) - - + ## 【2x00】理解 numpy.meshgrid() @@ -190,7 +192,9 @@ print(res) 官方文档：[https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html](https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html) + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/03.png) + ![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200512112427932.png) @@ -221,7 +225,9 @@ plt.ylabel('y axis label') plt.show() ``` + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/04.png) + ![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200512112427932.png) @@ -256,7 +262,9 @@ plt.ylabel('y axis label') plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/05.png) + ![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200512112427932.png) @@ -292,7 +300,9 @@ plt.ylabel('y axis label') plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/06.png) + 如果想启用渐变色，则可以设置 `cmap`，取值参见**【6x00】Colormap 取值**，`colorbar()` 方法可以显示颜色对照条。 @@ -325,7 +335,9 @@ plt.ylabel('y axis label') plt.show() ``` + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/07.png) + ![分割线](https://img-blog.csdnimg.cn/20200512112427932.png) @@ -363,7 +375,9 @@ plt.ylabel('y axis label') plt.show() ``` + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A75/08.png) + --- diff --git a/source/_posts/A76-Matplotlib-09.md b/source/_posts/A76-Matplotlib-09.md index 098578d3c..6cdaf4b35 100644 --- a/source/_posts/A76-Matplotlib-09.md +++ b/source/_posts/A76-Matplotlib-09.md @@ -51,7 +51,9 @@ Matplotlib 系列文章： 参考百度百科：极坐标，属于二维坐标系统，创始人是牛顿，主要应用于数学领域。极坐标是指在平面内取一个定点 O，叫极点，引一条射线 Ox，叫做极轴，再选定一个长度单位和角度的正方向（通常取逆时针方向）。对于平面内任何一点 M，用 ρ 表示线段 OM 的长度（有时也用 r 表示），θ 表示从 Ox 到 OM 的角度，ρ 叫做点 M 的极径，θ 叫做点 M 的极角，有序数对 (ρ,θ) 就叫点 M 的极坐标，这样建立的坐标系叫做极坐标系。通常情况下，M 的极径坐标单位为 1（长度单位），极角坐标单位为 rad（或°）。 + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/01.png) + ## 【2x00】基本方法 matplotlib.pyplot.polar() @@ -172,7 +174,9 @@ plt.show() 绘制结果如下图： + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/02.png) + ## 【4x00】绘制雷达图 @@ -258,7 +262,9 @@ plt.title('matplotlib.pyplot.thetagrids() 用法示例', pad=15) plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/03.png) + --- @@ -301,7 +307,9 @@ plt.legend(bbox_to_anchor=(1.3, 1)) plt.show() ``` + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/04.png) + --- @@ -354,7 +362,9 @@ plt.title('极坐标散点图示例一', pad=15) plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/05.png) + --- @@ -386,7 +396,9 @@ plt.title('极坐标散点图示例二', pad=15) plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/06.png) + --- @@ -418,7 +430,9 @@ plt.title('极坐标散点图示例三', pad=15) plt.show() ``` + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/07.png) + ## 【6x00】高级用法：绘制极坐标柱状图 @@ -457,7 +471,9 @@ plt.title('极坐标柱状图示例一', pad=15) plt.show() ``` + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/08.png) + --- @@ -486,7 +502,9 @@ plt.title('极坐标柱状图示例二', pad=15) plt.show() ``` + ![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/09.png) + --- @@ -516,7 +534,9 @@ plt.title('极坐标柱状图示例三', pad=15) plt.show() ``` + ![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A76/10.png) + --- diff --git a/source/_posts/A77-Matplotlib-10.md b/source/_posts/A77-Matplotlib-10.md index a622d39ca..d19749416 100644 --- a/source/_posts/A77-Matplotlib-10.md +++ b/source/_posts/A77-Matplotlib-10.md @@ -147,7 +147,9 @@ plt.show() 以上三种方法运行结果均为下图： + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/01.png) + ## 【02x00】cmap 与 colorbar @@ -155,7 +157,9 @@ plt.show() 官方文档：[https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html](https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html) + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/02.png) + 如果使用了 cmap 参数，则可以使用 `pyplot.colorbar()` 函数来绘制一个色条，即颜色对照条。 @@ -219,7 +223,9 @@ ax.legend() plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/03.png) + ## 【04x00】3D 散点图：Axes3D.scatter @@ -271,7 +277,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴', color='b') plt.show() ``` + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/04.png) + ## 【05x00】3D 线框图：Axes3D.plot_wireframe @@ -319,7 +327,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴') plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/05.png) + ## 【06x00】3D 曲面图：Axes3D.plot_surface @@ -368,7 +378,9 @@ ax.set_zlim(-2, 2) plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/06.png) + --- @@ -424,7 +436,9 @@ ax.set_yticks(yticks) plt.show() ``` + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/07.png) + ## 【08x00】3D 箭头图：Axes3D.quiver @@ -475,7 +489,9 @@ ax.view_init(20) plt.show() ``` + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/08.png) + ## 【09x00】3D 等高线图：Axes3D.contour @@ -527,7 +543,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴') plt.show() ``` + ![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/09.png) + ## 【10x00】3D 等高线填充图：Axes3D.contourf @@ -577,7 +595,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴') plt.show() ``` + ![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/10.png) + ## 【11x00】3D 三角曲面图：Axes3D.plot_trisurf @@ -624,7 +644,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴') plt.show() ``` + ![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/11.png) + ```python import numpy as np @@ -693,7 +715,9 @@ ax.set_zlabel('z 轴') plt.show() ``` + ![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/12.png) + ## 【12x00】将 2D 图像聚合到 3D 图像中：Axes3D.add_collection3d @@ -741,7 +765,9 @@ ax.set_zlim3d(0, 300) plt.show() ``` + ![13](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/13.png) + 此外，该方法也常被用于绘制 3D 多边形图，即多边体，示例如下： @@ -780,7 +806,9 @@ ax.set_zlim3d(-0.5, 1.5) plt.show() ``` + ![14](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/14.png) + ## 【13x00】3D 图添加文本描述：Axes3D.text @@ -829,7 +857,9 @@ ax.set_zlabel('Z 轴') plt.show() ``` + ![15](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A77/15.png) + --- diff --git a/source/_posts/A78-Matplotlib-11.md b/source/_posts/A78-Matplotlib-11.md index ebaa48469..3f48a1392 100644 --- a/source/_posts/A78-Matplotlib-11.md +++ b/source/_posts/A78-Matplotlib-11.md @@ -126,8 +126,8 @@ colors = [plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1)) for i in range(len(categories plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k') for i, category in enumerate(categories): - plt.scatter('area', 'poptotal', - data=midwest.loc[midwest.category==category, :], + plt.scatter('area', 'poptotal', + data=midwest.loc[midwest.category==category, :], s=20, cmap=colors[i], label=str(category)) # 原文 c=colors[i] 已修改为 cmap=colors[i] @@ -137,11 +137,13 @@ plt.gca().set(xlim=(0.0, 0.1), ylim=(0, 90000), plt.xticks(fontsize=12); plt.yticks(fontsize=12) plt.title("Scatterplot of Midwest Area vs Population", fontsize=22) -plt.legend(fontsize=12) -plt.show() +plt.legend(fontsize=12) +plt.show() ``` + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/01.png) + ### 【02】带边界的气泡图（Bubble plot with Encircling） @@ -193,7 +195,9 @@ plt.legend(fontsize=12) plt.show() ``` + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/02.png) + ### 【03】带线性回归最佳拟合线的散点图（Scatter plot with linear regression line of best fit） @@ -216,7 +220,9 @@ plt.title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fo plt.show() ``` + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/03.png) + 针对每一组数据绘制线性回归线（Each regression line in its own column），可以通过在 `sns.lmplot()` 中设置 `col=groupingcolumn` 参数来实现，如下： @@ -240,7 +246,9 @@ gridobj.set(xlim=(0.5, 7.5), ylim=(0, 50)) plt.show() ``` + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/04.png) + ### 【04】抖动图（Jittering with stripplot） @@ -259,7 +267,9 @@ plt.title('Use jittered plots to avoid overlapping of points', fontsize=22) plt.show() ``` + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/05.png) + ### 【05】计数图（Counts Plot） @@ -279,8 +289,9 @@ plt.title('Counts Plot - Size of circle is bigger as more points overlap', fonts plt.show() ``` + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/06.png) - + ### 【06】边缘直方图（Marginal Histogram） @@ -320,7 +331,9 @@ ax_main.set_xticklabels(xlabels) plt.show() ``` + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/07.png) + ### 【07】边缘箱形图（Marginal Boxplot） @@ -362,7 +375,9 @@ for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabel plt.show() ``` + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/08.png) + ### 【08】相关图（Correllogram） @@ -383,7 +398,9 @@ plt.yticks(fontsize=12) plt.show() ``` + ![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/09.png) + ### 【09】成对图（Pairwise Plot） @@ -399,7 +416,9 @@ sns.pairplot(df, kind="scatter", hue="species", plot_kws=dict(s=80, edgecolor="w plt.show() ``` + ![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/10.png) + ```python # Load Dataset @@ -411,7 +430,9 @@ sns.pairplot(df, kind="reg", hue="species") plt.show() ``` + ![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/11.png) + ## 【4x00】偏差（Deviation） @@ -440,7 +461,9 @@ plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5) plt.show() ``` + ![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/12.png) + ### 【11】发散型文本图（Diverging Texts） @@ -470,7 +493,9 @@ plt.xlim(-2.5, 2.5) plt.show() ``` + ![13](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/13.png) + ### 【12】发散型散点图（Diverging Dot Plot） @@ -507,7 +532,9 @@ plt.xlim(-2.5, 2.5) plt.show() ``` + ![14](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/14.png) + ### 【13】带标记的发散型棒棒糖图（Diverging Lollipop Chart with Markers） @@ -553,7 +580,9 @@ plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5) plt.show() ``` + ![15](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/15.png) + ### 【14】面积图（Area Chart） @@ -591,7 +620,9 @@ plt.grid(alpha=0.5) plt.show() ``` + ![16](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/16.png) + ## 【5x00】排序（Ranking） @@ -630,7 +661,9 @@ fig.add_artist(p2) plt.show() ``` + ![17](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/17.png) + ### 【16】棒棒糖图（Lollipop Chart） @@ -662,7 +695,9 @@ for row in df.itertuples(): plt.show() ``` + ![18](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/18.png) + ### 【17】点图（Dot Plot） @@ -689,7 +724,9 @@ ax.set_xlim(10, 27) plt.show() ``` + ![19](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/19.png) + ### 【18】坡度图（Slope Chart） @@ -755,7 +792,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(.0) plt.show() ``` + ![20](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/20.png) + ### 【19】哑铃图（Dumbbell Plot） @@ -805,7 +844,9 @@ ax.set_xticklabels(['5%', '15%', '20%', '25%']) plt.show() ``` + ![21](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/21.png) + ## 【6x00】分布（Distribution） @@ -838,7 +879,9 @@ plt.xticks(ticks=bins[::3], labels=[round(b, 1) for b in bins[::3]]) plt.show() ``` + ![22](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/22.png) + ### 【21】分类变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） @@ -869,7 +912,9 @@ plt.xticks(ticks=bins, labels=np.unique(df[x_var]).tolist(), rotation=90, horizo plt.show() ``` + ![23](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/23.png) + ### 【22】密度图（Density Plot） @@ -892,7 +937,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![24](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/24.png) + ### 【23】直方图密度曲线（Density Curves with Histogram） @@ -918,7 +965,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![25](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/25.png) + ### 【24】山峰叠峦图 / 欢乐图（Joy Plot） @@ -943,7 +992,9 @@ plt.title('Joy Plot of City and Highway Mileage by Class', fontsize=22) plt.show() ``` + ![26](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/26.png) + ### 【25】分布式点图（Distributed Dot Plot） @@ -993,7 +1044,9 @@ plt.grid(axis='both', alpha=.4, linewidth=.1) plt.show() ``` + ![27](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/27.png) + ### 【26】箱形图（Box Plot） @@ -1028,7 +1081,9 @@ plt.ylim(10, 40) plt.show() ``` + ![28](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/28.png) + ### 【27】点 + 箱形图（Dot + Box Plot） @@ -1052,7 +1107,9 @@ plt.legend(title='Cylinders') plt.show() ``` + ![29](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/29.png) + ### 【28】小提琴图（Violin Plot） @@ -1071,7 +1128,9 @@ plt.title('Violin Plot of Highway Mileage by Vehicle Class', fontsize=22) plt.show() ``` + ![30](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/30.png) + ### 【29】人口金字塔图（Population Pyramid） @@ -1099,7 +1158,9 @@ plt.legend() plt.show() ``` + ![31](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/31.png) + ### 【30】分类图（Categorical Plots） @@ -1120,7 +1181,9 @@ g = sns.catplot("alive", col="deck", col_wrap=4, plt.show() ``` + ![32](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/32.png) + ```python # Load Dataset @@ -1137,7 +1200,9 @@ sns.catplot(x="age", y="embark_town", plt.show() ``` + ![33](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/33.png) + ## 【7x00】组成（Composition） @@ -1180,7 +1245,9 @@ fig = plt.figure( plt.show() ``` + ![34](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/34.png) + ```python # ! pip install pywaffle @@ -1240,7 +1307,9 @@ fig = plt.figure( plt.show() ``` + ![35](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/35.png) + ### 【32】饼图（Pie Chart） @@ -1264,7 +1333,9 @@ plt.ylabel("") plt.show() ``` + ![36](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/36.png) + ```python # Import @@ -1300,7 +1371,9 @@ ax.set_title("Class of Vehicles: Pie Chart") plt.show() ``` + ![37](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/37.png) + ### 【33】矩阵树形图（Treemap） @@ -1331,7 +1404,9 @@ plt.axis('off') plt.show() ``` + ![38](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/38.png) + ### 【34】条形图（Bar Chart） @@ -1364,7 +1439,9 @@ plt.ylim(0, 45) plt.show() ``` + ![39](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/39.png) + ## 【8x00】变化（Change） @@ -1397,7 +1474,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(0.3) plt.show() ``` + ![40](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/40.png) + ### 【36】带波峰和波谷注释的时间序列图（Time Series with Peaks and Troughs Annotated） @@ -1447,7 +1526,9 @@ plt.grid(axis='y', alpha=.3) plt.show() ``` + ![41](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/41.png) + ### 【37】自相关 (ACF) 和部分自相关 (PACF) 图（Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot） @@ -1483,7 +1564,9 @@ ax2.tick_params(axis='both', labelsize=12) plt.show() ``` + ![42](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/42.png) + ### 【38】交叉相关图（Cross Correlation plot） @@ -1520,7 +1603,9 @@ plt.xlim(0, len(ccs)) plt.show() ``` + ![43](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/43.png) + ### 【39】时间序列分解图（Time Series Decomposition Plot） @@ -1544,7 +1629,9 @@ result.plot().suptitle('Time Series Decomposition of Air Passengers') plt.show() ``` + ![44](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/44.png) + ### 【40】多重时间序列（Multiple Time Series） @@ -1590,7 +1677,9 @@ plt.xlim(-2, 80) plt.show() ``` + ![45](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/45.png) + ### 【41】使用次要的 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） @@ -1630,7 +1719,9 @@ fig.tight_layout() plt.show() ``` + ![46](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/46.png) + ### 【42】带误差带的时间序列（Time Series with Error Bands） @@ -1673,7 +1764,9 @@ for y in range(8, 20, 2): plt.show() ``` + ![47](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/47.png) + ```python "Data Source: https://www.kaggle.com/olistbr/brazilian-ecommerce#olist_orders_dataset.csv" @@ -1716,7 +1809,9 @@ for y in range(5, 10, 1): plt.show() ``` + ![48](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/48.png) + ### 【43】堆积面积图（Stacked Area Chart） @@ -1768,7 +1863,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3) plt.show() ``` + ![49](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/49.png) + ### 【44】未堆积面积图（Area Chart UnStacked） @@ -1810,7 +1907,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(.3) plt.show() ``` + ![50](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/50.png) + ### 【45】日历热力图（Calendar Heat Map） @@ -1833,8 +1932,9 @@ calmap.calendarplot(df['2014']['VIX.Close'], fig_kws={'figsize': (16, 10)}, plt.show() ``` + ![51](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/51.png) - + ### 【46】季节图（Seasonal Plot） @@ -1881,7 +1981,9 @@ plt.gca().spines["left"].set_alpha(0.5) plt.show() ``` + ![52](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/52.png) + ## 【9x00】分组（ Groups） @@ -1904,7 +2006,9 @@ plt.xticks(fontsize=12) plt.show() ``` + ![53](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/53.png) + ### 【48】聚类图（Cluster Plot） @@ -1950,7 +2054,9 @@ plt.title('Agglomerative Clustering of USArrests (5 Groups)', fontsize=22) plt.show() ``` + ![54](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/54.png) + ### 【49】安德鲁斯曲线（Andrews Curve） @@ -1981,7 +2087,9 @@ plt.yticks(fontsize=12) plt.show() ``` + ![55](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/55.png) + ### 【50】平行坐标图（Parallel Coordinates） @@ -2010,7 +2118,9 @@ plt.yticks(fontsize=12) plt.show() ``` + ![56](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A78/56.png) + --- diff --git a/source/_posts/A79-Pandas-01.md b/source/_posts/A79-Pandas-01.md index 4a3bae95b..3b282d5be 100644 --- a/source/_posts/A79-Pandas-01.md +++ b/source/_posts/A79-Pandas-01.md @@ -124,7 +124,9 @@ Series 是带标签的一维数组，可存储整数、浮点数、字符串、P | name | str 类型，可选项，给 Series 命名 | | copy | bool 类型，可选项，默认 False，是否复制输入数据 | + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A79/01.png) + ### 【03x01】通过 list 构建 Series @@ -390,7 +392,9 @@ DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每 | dtype | 输出系列的数据类型。可选项，如果未指定，则将从数据中推断，具体参考官网 [dtypes](https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/basics.html#dtypes) 介绍 | | copy | bool 类型，可选项，默认 False，是否复制输入数据，仅影响 DataFrame/2d ndarray 输入 | + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A79/02.png) + ### 【03x01】通过 ndarray 构建 DataFrame diff --git a/source/_posts/A84-Pandas-06.md b/source/_posts/A84-Pandas-06.md index af6705897..db42c8b05 100644 --- a/source/_posts/A84-Pandas-06.md +++ b/source/_posts/A84-Pandas-06.md @@ -60,7 +60,9 @@ Pandas 系列文章： 官方介绍：[https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/groupby.html](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/groupby.html) + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A84/01.png) + ## 【02x00】GroupBy 对象 diff --git a/source/_posts/A88-Pandas-10.md b/source/_posts/A88-Pandas-10.md index 89c4a7368..79aeaa89f 100644 --- a/source/_posts/A88-Pandas-10.md +++ b/source/_posts/A88-Pandas-10.md @@ -106,7 +106,9 @@ read_table：[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_table.htm 首先创建一个 test1.csv 文件： + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/01.png) + 使用 read_csv 方法将其读出为一个 DataFrame 对象： @@ -139,7 +141,9 @@ read_table：[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_table.htm 以上示例中第一行为列标签，如果没有单独定义列标签，使用 read_csv 方法也会默认将第一行当作列标签： + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/02.png) + ```python >>> import pandas as pd @@ -176,7 +180,9 @@ read_table：[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_table.htm `index_col` 参数可以指定某一列作为 DataFrame 的行索引，传递的参数是列名称，在以下示例中，会将列名为 `message` 的列作为 DataFrame 的行索引： + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/03.png) + ```python >>> pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test2.csv', @@ -191,7 +197,9 @@ python 9 10 11 12 如果需要构造多层索引的 DataFrame 对象，则只需传入由列编号或列名组成的列表即可： + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/04.png) + ```python >>> import pandas as pd @@ -212,7 +220,9 @@ two a 9 10 在 read_table 中，sep 参数用于接收分隔符，如果遇到不是用固定的分隔符去分隔字段的，也可以传递一个正则表达式作为 read_table 的分隔符，如下面的 txt 文件数据之间是由不同的空白字符间隔开的： + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/05.png) + ```python >>> import pandas as pd @@ -228,7 +238,9 @@ ddd -0.871858 -0.348382 1.100491 skiprows 参数可用于设置需要忽略的行数，或需要跳过的行号列表，在下面的示例中，读取文件时选择跳过第1、3、4行（索引值分别为0、2、3）： + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/06.png) + ```python >>> import pandas as pd @@ -243,7 +255,9 @@ skiprows 参数可用于设置需要忽略的行数，或需要跳过的行号 当文件中出现了空字符串或者 NA 值，Pandas 会将其标记成 NaN（缺失值），同样也可以使用 `isnull` 方法来判断结果值是否为缺失值： + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/07.png) + ```python >>> import pandas as pd @@ -292,7 +306,9 @@ skiprows 参数可用于设置需要忽略的行数，或需要跳过的行号 以下 test6.csv 文件中包含 50 行数据： + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/08.png) + 可以设置 `pd.options.display.max_rows` 来紧凑地显示指定行数的数据： @@ -347,7 +363,7 @@ skiprows 参数可用于设置需要忽略的行数，或需要跳过的行号 >>> for piece in chunker: tot = tot.add(piece['key'].value_counts(), fill_value=0) - + >>> tot = tot.sort_values(ascending=False) >>> tot[:10] G 6.0 @@ -415,7 +431,9 @@ Pandas 提供了一些用于将表格型数据读取为 DataFrame 对象的函 >>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out1.csv') ``` + ![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/09.png) + ### 【02x02】sep 指定分隔符 @@ -433,7 +451,9 @@ sep 参数可用于其他分隔符： >>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out2.csv', sep='|') ``` + ![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/10.png) + ### 【02x03】na_rep 替换缺失值 @@ -451,7 +471,9 @@ na_rep 参数可将缺失值（NaN）替换成其他字符串： >>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out3.csv', na_rep='X') ``` + ![11](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/11.png) + ### 【02x04】index / header 行与列标签 @@ -469,7 +491,9 @@ na_rep 参数可将缺失值（NaN）替换成其他字符串： >>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out4.csv', index=False, header=False) ``` + ![12](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/12.png) + 还可以传入列表来重新设置列标签： @@ -485,7 +509,9 @@ na_rep 参数可将缺失值（NaN）替换成其他字符串： >>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out5.csv', header=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']) ``` + ![13](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/13.png) + ### 【02x05】columns 指定列 @@ -499,11 +525,13 @@ na_rep 参数可将缺失值（NaN）替换成其他字符串： 0 one 1 2 3.0 4 NaN 1 two 5 6 NaN 8 world 2 three 9 10 11.0 12 python ->>> +>>> >>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out6.csv', columns=['c', 'b', 'a']) ``` + ![14](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A88/14.png) + --- diff --git a/source/_posts/A89-COVID-19.md b/source/_posts/A89-COVID-19.md index 2368e1e0c..fd745bb4e 100644 --- a/source/_posts/A89-COVID-19.md +++ b/source/_posts/A89-COVID-19.md @@ -44,13 +44,17 @@ description: COVID-19 肺炎疫情数据实时监控，基于 python 爬虫 + py ## 【2x00】思维导图 + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/01.png) + ## 【3x00】数据结构分析 通过查看百度的疫情数据页面，可以看到很多整齐的数据，猜测就是疫情相关的数据，保存该页面，对其进行格式化，很容易可以分析出所有的数据都在 `` 里面，其中 title 里面是一些 Unicode 编码，将其转为中文后更容易得到不同的分类数据。 + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/02.png) + 由于数据繁多，可以将数据主体部分提取出来，删除一些重复项和其他杂项，留下数据大体位置并分析数据结构，便于后期的数据提取，经过处理后的数据大致结构如下： @@ -1038,19 +1042,29 @@ def foreign_daily_map(): ### 【8x01】数据储存 Excel + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/03.png) + + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/04.png) + ### 【8x02】词云图 + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/05.png) + + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/06.png) + ### 【8x03】地图 + 折线图 + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A89/07.png) + ## 【9x00】完整代码 diff --git a/source/_posts/A90-pyspider-51job.md b/source/_posts/A90-pyspider-51job.md index 753437c60..b703da3e2 100644 --- a/source/_posts/A90-pyspider-51job.md +++ b/source/_posts/A90-pyspider-51job.md @@ -46,7 +46,9 @@ description: 利用 Python 根据用户输入的关键字爬取相关职位信 在页面的下方给出了该职位一共有多少页，使用 Xpath 和正则表达式提取里面的数字，方便后面翻页爬取使用，注意页面编码为 `gbk`。 + ![01](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/01.png) + ```python def tatal_url(self): @@ -75,17 +77,25 @@ description: 利用 Python 根据用户输入的关键字爬取相关职位信 请求地址中的各参数值通过 js 加密：[https://js.51jobcdn.com/in/js/2018/coapi/coapi.min.js](https://js.51jobcdn.com/in/js/2018/coapi/coapi.min.js) + ![02](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/02.png) + + ![03](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/03.png) + **特殊情况二：**部分公司有自己的专属页面，此类页面的结构也不同于普通页面 页面示例：[http://dali.51ideal.com/jobdetail.html?jobid=121746338](http://dali.51ideal.com/jobdetail.html?jobid=121746338) - + + ![04](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/04.png) + + ![05](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/05.png) + 为了规范化，本次爬取将去掉这部分特殊页面，仅爬取 URL 带有 `jobs.51job.com` 的数据 @@ -352,21 +362,31 @@ def wages_education_chart(data): MongoDB： + ![06](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/06.png) + CSV 文件： + ![07](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/07.png) + JSON 文件： + ![08](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/08.png) + 关系图： + ![09](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/09.png) + + ![10](https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-PIC/A90/10.png) + ## 【4x00】完整代码 diff --git a/source/friends/index.md b/source/friends/index.md index 19d22ab2e..fc7a9ef38 100644 --- a/source/friends/index.md +++ b/source/friends/index.md @@ -90,22 +90,13 @@ links: - name: ZJohnson海马体 avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-LINKS/zjohnson.jpg - url: http://www.zjohnson.top/ + url: http://zjohnson.top/ backgroundColor: '#FBBC05' textColor: '#fff' tags: - 生物信息 - Python - - name: Fangzh - avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-LINKS/fangzh.jpg - url: http://fangzh.top/ - backgroundColor: '#708090' - textColor: '#fff' - tags: - - 人工智能 - - 人生感悟 - - name: 一去二三遥 avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-LINKS/moonster.jpg url: https://www.moonster.life/ @@ -115,9 +106,9 @@ links: - 一个想当摄影师却被迫写代码的厨子 - name: 清酒踏月 - avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-LINKS/lkxin.png + avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-LINKS/lkxinblog.png url: https://www.lkxin.cn/ - backgroundColor: '#E94335' + backgroundColor: '#708090' textColor: '#fff' tags: - 网络技术 @@ -167,15 +158,6 @@ links: - 前端 - 摄影 - - name: Tohot - avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-LINKS/tohot.jpg - url: https://tohot.top/ - backgroundColor: '#008B8B' - textColor: '#fff' - tags: - - 开发 - - 分享 - - name: Wuyongzhi·Blog avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-LINKS/wuyongzhi.jpg url: https://wuyongzhi.top/ @@ -194,15 +176,6 @@ links: - Java - 生活 - - name: 喵喵喵~ - avatar: https://cdn.jsdelivr.net/gh/TRHX/ImageHosting/ITRHX-LINKS/giligili.jpg - url: https://giligili.top/ - backgroundColor: '#FBBC05' - textColor: '#fff' - tags: - - 前端 - - 二次元 - - name: mjx's blog avatar: 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