Python中的探索性数据分析 | 设置 2

介绍

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是数据挖掘中的一个重要步骤。在进行机器学习、深度学习等任务之前，必须对数据进行探索，理解数据的特征、规律和异常值。Python是一个流行的编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库，如Numpy、Pandas、Matplotlib等。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行探索性数据分析。

设置 2

在探索性数据分析中，我们需要对数据进行可视化，方便我们理解数据的特征和规律。在本节中，我们将介绍如何设置数据可视化。

安装Matplotlib

Matplotlib是Python中常用的数据可视化库，可用于绘制折线图、散点图、条形图、直方图等。在绘制图表之前，我们需要先安装Matplotlib库。可以使用pip命令安装Matplotlib，具体如下：

pip install matplotlib

设置中文显示

在绘制数据可视化图表时，我们通常需要设置中文显示。Matplotlib通过rcParams配置来控制图表的默认属性。我们可以通过以下代码设置中文字体：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题

绘制折线图

折线图是一种常用的数据可视化图表，用于表示随着时间变化而变化的数据。我们可以使用Matplotlib绘制折线图，具体如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4]
y = [3, 5, 2, 6]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('折线图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数据')

# 显示图表
plt.show()

折线图如下所示：

绘制散点图

散点图通常用来表示两个变量之间的关系。我们可以使用Matplotlib绘制散点图，具体如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4]
y = [3, 5, 2, 6]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('散点图')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图表
plt.show()

散点图如下所示：

绘制条形图

条形图通常用来比较不同组之间的数据。我们可以使用Matplotlib绘制条形图，具体如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [1, 2, 3, 4]

# 绘制条形图
plt.bar(labels, values)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('条形图')
plt.xlabel('组')
plt.ylabel('数据')

# 显示图表
plt.show()

条形图如下所示：

绘制直方图

直方图通常用来表示一组数据的分布情况。我们可以使用Matplotlib绘制直方图，具体如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 随机生成数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('直方图')
plt.xlabel('数据')
plt.ylabel('频率')

# 显示图表
plt.show()

直方图如下所示：

结论

在本文中，我们介绍了如何设置Python中的数据可视化库Matplotlib。我们可以使用Matplotlib绘制折线图、散点图、条形图、直方图等。在进行探索性数据分析时，数据可视化是一个非常重要的工具，可以方便地理解数据的特征和规律。