Python

數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

［愛(ài)爾蘭］IgorMilovanovid著

顓清山澤

目錄

第1章準(zhǔn)備工作環(huán)境1

1.1介紹I

1.2安裝matplotlibxNumpy和Scipy庫(kù)2

1.2.1準(zhǔn)備工作2

1.2.2操作步驟3

1.23工作原理4

1.2.4補(bǔ)充說(shuō)明4

13安裝virtualenv和virtualenvwrapper4

1.3.1準(zhǔn)備工作5

1.3.2操作步褒5

1.4在MacOSX上安裝matplotlib6

1.4.1準(zhǔn)備I:作6

1.4.2操作步驟..6

1.5在Windows匕安裝matplollib7

1.5.1準(zhǔn)備工作7

1.5.2操作步驟8

1.53補(bǔ)充說(shuō)明8

1.6安裝圖像處理匚具：Python圖像庫(kù)(PIL)9

1.6.1悚作步驟9

1.6.2安裝過(guò)程說(shuō)明9

1.6.3補(bǔ)充說(shuō)明9

1.7安裝requests模塊10

1.7.1操作步驟10

IIPython數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

1.7.2requests使用說(shuō)明10

1.8在代碼中配置matplotlib參數(shù)II

1.8.1準(zhǔn)需工作11

182操作步驟II

1.8.3代碼解析12

1.9為項(xiàng)II設(shè)苴matplotlib參數(shù)12

1.9.1準(zhǔn)備工作12

1.9.2配置方法12

1.93配宜過(guò)程說(shuō)明13

1.9.4補(bǔ)允說(shuō)明14

第2童了解數(shù)據(jù)15

2.1簡(jiǎn)介16

2.2從CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)16

2.2.1準(zhǔn)備工作16

2.2.2操作步驟16

2.2.31作原理17

2.2.4補(bǔ)充說(shuō)明18

2.3從MicrosoftExcel文件中導(dǎo)入數(shù)據(jù)18

2.3.1準(zhǔn)備T作19

2.3.2操作步驟19

2.3.3匚作原理19

2.3.4補(bǔ)充說(shuō)明20

2.4從定寬數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)21

2.4.1準(zhǔn)備工作21

2.4.2操作步驟21

2.4.3I.作原理22

2.5從制表符分隔的文件中讀取數(shù)據(jù)23

2.5.1準(zhǔn)備I：作23

2.5.2操作步驟23

2.5.3工作原理23

2.5.4補(bǔ)充說(shuō)明24

2.6從JSON數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)24

2.6.1準(zhǔn)備工作25

2.6.2操作步驟25

2.6.3工作原理25

目錄III

2.6.4補(bǔ)充說(shuō)明26

2.7導(dǎo)出數(shù)據(jù)到JSON、CSV和Excel27

2.7.1準(zhǔn)備工作27

2.7.2操作步驟27

2.7.3工作原理30

2.7.4補(bǔ)充說(shuō)明31

2.8從數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)31

2.8.1準(zhǔn)務(wù)工作32

2.8.2操作步驟32

2.8.31作原理35

2.8.4補(bǔ)充說(shuō)明35

2.9清理異常值36

2.9.1準(zhǔn)備「作36

2.9.2操作步驟36

2.9.3補(bǔ)充說(shuō)明42

2.10讀取大塊數(shù)據(jù)文件42

2.10.1操作步驟42

2.10.2工作原理43

2.10.3補(bǔ)充說(shuō)明44

2.11讀取流數(shù)據(jù)源44

2.11.1操作步躲44

2.11.21：作原理45

2.11.3補(bǔ)充說(shuō)明45

2.12導(dǎo)入圖像數(shù)據(jù)到NumPy數(shù)組46

2.12.1準(zhǔn)需工作46

2.12.2操H步驟46

2.12.3工作原理49

2.12.4補(bǔ)充說(shuō)明50

2.13生成可控的隨機(jī)數(shù)據(jù)集合51

2.13.1準(zhǔn)笛工作51

2.13.2操作步驟52

2.14真實(shí)數(shù)據(jù)的噪聲平滑處理58

2.14.1準(zhǔn)備工作58

2.14.2操作步驟58

2.143I作原理58

IV數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

2.14.4補(bǔ)充說(shuō)明62

第3章繪制并定制化圖表65

3.1簡(jiǎn)介65

3.2定義圖及類型——柱狀圖、線形圖和堆枳柱狀圖66

3.2.1準(zhǔn)備工作66

3.2.2操作步驟66

3.2.3工作原理69

3.2.4補(bǔ)充說(shuō)明70

3.3筒單的小弦圖和氽弦圖71

3.3.1準(zhǔn)備工作71

33.2操作步驟71

3.4設(shè)置坐標(biāo)軸長(zhǎng)度和范圍74

3.4.1準(zhǔn)備工作74

3.4.2操作步驟74

3.4.3工作原理74

3.4.4補(bǔ)允說(shuō)明76

3.5設(shè)置圖衣的線型、屬性和格式化字符串76

3.5.1準(zhǔn)備工作77

3.5.2操作步驟77

353I作原理77

3.6設(shè)置刻度、刻度標(biāo)簽和網(wǎng)格80

3.6J準(zhǔn)備工作80

3.6.2操作步驟81

3.7添加圖例和注解83

3.7.1準(zhǔn)備工作84

3.7.2操作步驟84

3.73工作原理85

3.8移動(dòng)軸線到圖中央86

3.8.1操作步驟86

3.8.2工作原理87

3.8.3補(bǔ)充說(shuō)明87

3.9繪制直方圖87

3.9.1準(zhǔn)備［：作88

3.9.2操作步驟88

目錄V

3.9.3工作原理90

3.10繪制誤差條形圖90

3.10.1準(zhǔn)備工作90

3.10.2操作步驟90

3.10.31:作原理91

3.10.4補(bǔ)充說(shuō)明92

3.11繪制餅圖92

3.11.1準(zhǔn)備工作:92

3.11.2操作步驟93

3.12繪制帶填充區(qū)域的圖表94

3.12.1準(zhǔn)備工作94

3.12.2操作步驟94

3.12.3工作原理:95

3.12.4補(bǔ)充說(shuō)明96

3.13繪制帶彩色標(biāo)記的散點(diǎn)圖96

3.13.1準(zhǔn)備工作96

3.13.2操作步驟96

3.13.3作原理98

更多圖和制化?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????99

4.1簡(jiǎn)介99

4.2設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽的透明度和大小100

421準(zhǔn)招工作100

4.2.2操作步驟100

4.2.31作原理101

4.2.4補(bǔ)充說(shuō)明102

4.3為圖表線條添加陰影102

4.3.1準(zhǔn)備工作103

4.3.2操作步驟103

4.33工作原理105

4.3.4補(bǔ)充說(shuō)明105

4.4向圖表添加數(shù)據(jù)表106

4.4.1準(zhǔn)備工作106

4.4.2操作步驟106

4.43工作原理107

4.4.4補(bǔ)充說(shuō)明107

VIPython數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

4.5使用subplots（子區(qū)）108

4.5.1準(zhǔn)備［作108

4.52操作步驟108

4.5.3工作原理110

4.5.4補(bǔ)充說(shuō)明110

4.6定制化網(wǎng)格110

4.6.1準(zhǔn)備匚作110

4.6.2操作步驟112

4.6.3I：作原理114

4.7創(chuàng)建等高線圖114

4.7J準(zhǔn)備工作114

4.7.2操作步驟115

4.7.31作原理117

4.8填充圖表底層區(qū)域117

4.8.1準(zhǔn)需工作118

4.8.2操作步驟118

483工作原理120

4.9繪制極線圖121

4.9.1準(zhǔn)備工作121

4.9.2操作步驟⑵

4.9.3工作原理123

4.10使用極線條可視化文件系統(tǒng)樹(shù)123

4.10.1準(zhǔn)備工作123

4.10.2操作步驟123

4.10.31：作原理126

第5章創(chuàng)建3D可視化圖表129

5.1簡(jiǎn)介129

5.2創(chuàng)建3D柱狀圖129

5.2.1準(zhǔn)備工作130

5.2.2操作步驟130

5.2.3工作原理132

5.2.4補(bǔ)充說(shuō)明132

5.3創(chuàng)建3D直方圖133

53.1準(zhǔn)備工作134

目錄VII

5.3.2操作步驟134

5.3.3工作原理135

5.4在matplotlib中創(chuàng)建動(dòng)畫(huà)136

5.4.1準(zhǔn)備工作136

5.4.2操作步驟137

5.4.3工作原理138

5.4.4補(bǔ)充說(shuō)明139

5.5用OpcnGL制J作動(dòng)畫(huà)139

5.5.1準(zhǔn)備I.作140

5.5.2操作步驟141

5.5.3I：作原理142

5.5.4補(bǔ)充說(shuō)明142

第6章用圖像和地圖繪制圖表145

6.1簡(jiǎn)介145

6.2用PIL做圖像處理!46

6.2.1準(zhǔn)備工作146

6.2.2操作步驟149

6.2.3匚作原理151

6.2.4補(bǔ)充說(shuō)明151

6.3繪制帶圖像的圖表151

6.3.1準(zhǔn)符工作152

6.3.2操作步驟152

6.3.3工作KI理154

6.4在具有箕他圖形的圖表中M示圖像156

6.4.1準(zhǔn)備工作156

6.4.2操作步驟156

6.4.3I：作原理158

6.4.4撲充說(shuō)明159

6.5使用Basemap在地圖上繪制數(shù)據(jù)160

6.5.1準(zhǔn)備匚作160

6.5.2操作步驟160

6.5.3工作原理162

6.5.4補(bǔ)充說(shuō)明164

6.6使用GoogleMapAPI在地圖上繪制數(shù)據(jù)164

6.6.1準(zhǔn)備工作164

villPython數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

6.6.2操作步驟165

6.6.3工作原理168

6.6.4補(bǔ)充說(shuō)明169

6.7生成CAPTCHA圖像169

6.7.1準(zhǔn)備工作170

6.7.2操作步驟170

6.7.3工作原理173

6.7.4撲充說(shuō)明174

第7章使用正確的圖表理解數(shù)據(jù)177

7.1簡(jiǎn)介177

7.2理解對(duì)數(shù)圖178

7.2.1準(zhǔn)備工作178

7.2.2操作步驟179

7.2.3工作原理180

7.3理解頻潛圖181

7.3.1準(zhǔn)符工作181

7.3.2操作步驟182

7.3.3工作原理183

7.3.4補(bǔ)充說(shuō)明184

7.4創(chuàng)建火柴桿圖185

7.4.1準(zhǔn)備工作186

7.4.2操作步驟186

7.4.3工作原理188

7.5繪制矢錄場(chǎng)流線圖189

7.5.1準(zhǔn)備工作189

7.5.2操作步驟189

7.5.3工作原理WI

7.5.4補(bǔ)充說(shuō)明192

7.6使用顏色表192

7.6.1準(zhǔn)備工作192

7.6.2操作步驟194

7.6.3工作原理196

7.6.4補(bǔ)充說(shuō)明196

7.7使用散點(diǎn)圖和直方圖197

7.7.1準(zhǔn)備工作197

目錄IX

7.7.2操作步驟198

7.7.3工作原理201

7.7.4補(bǔ)充說(shuō)明201

7.8繪制兩個(gè)變顯間的互相關(guān)圖形204

7.8.1準(zhǔn)備工作204

7.8.2操作步驟205

7.83工作原理206

7.9自由|關(guān)的重要性207

7.9.1準(zhǔn)備工作207

7.9.2操作步驟207

7.9.3工作原理209

7.9.4補(bǔ)充說(shuō)明209

第8章更多的matplotlib知識(shí)211

8.1簡(jiǎn)介211

8.2繪制風(fēng)桿（barbs）211

8.2.1準(zhǔn)備工作212

8.2.2操作步驟213

823工作原理214

8.2.4補(bǔ)允說(shuō)叫215

8.3繪制箱線圖215

8.3.1準(zhǔn)備工作215

8.3.2操作步驟216

8.3.3匚作原理217

8.4繪制甘特圖218

8.4.1準(zhǔn)備工作218

8.4.2操作步驟219

8.4.3工作原理222

8.5繪制誤差條223

8.5.1準(zhǔn)備工作223

8.5.2操作步驟224

8.53工作原理225

8.5.4補(bǔ)充說(shuō)明225

8.6使用文本和字體屬性226

8.6.1準(zhǔn)備匚作226

8.6.2操作步短229

XPython數(shù)據(jù)可視化策程實(shí)戰(zhàn)

8.6.3工作原理232

8.7用LaTcX渲染文本232

8.7.1準(zhǔn)符工作233

8.7.2操作步驟234

8.7.3工作原理236

8.7.4補(bǔ)充說(shuō)明236

8.8理解pyplot和OOAPI的不同237

8.8.1準(zhǔn)備［作237

8.8.2操作步驟239

8.8.3工作原理241

8.8.4補(bǔ)充說(shuō)明242

第1章

準(zhǔn)備工作環(huán)境

木版包含以卜內(nèi)容?

?安裝maiplotlib%NumPy和SciPy昨

?安裝virtualenv和virtualenvwrapper

?在MacOSX上安裝matplotlib

?在Windows上安裝matplotlib

?安裝Python圖像處理庫(kù)(PythonImagingLibrary?PIL)

?安裝requests模塊

?通過(guò)代碼設(shè)置matplotlib的參數(shù)

?為項(xiàng)目設(shè)置matplotlib的參數(shù)

1.1介紹

本草向讀杵介紹必備的UI類庫(kù),以及如何進(jìn)行安裝與配置。作為本書(shū)后續(xù)部分的基

礎(chǔ)知識(shí)，掌握這部分內(nèi)容I?分必要。如果你沒(méi)書(shū).使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、圖像處理以及

數(shù)據(jù)可視化的經(jīng)臉.建議不要跳過(guò)本堂.如略過(guò)本章，在需要安裝配套工〃軟件或需要確

定工程所支持的軟件版本時(shí),可返回本章閱讀相關(guān)內(nèi)容.

2Python數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

1.2安裝matplotlib.Numpy和Scipy庫(kù)

本堂介紹rmatplotlib及其依賴的軟件在Linux平臺(tái)上的幾種安裝方法。

1.2.1準(zhǔn)備工作

這里.假設(shè)你己經(jīng)安裝了Linux系統(tǒng)I安裝好了Python（推薦使用DebiarVUbuntu或

RedHatSciLinux）.在前面提到的Linux系統(tǒng)發(fā)行版中.Py由on通常是默認(rèn)安裝的。如果沒(méi)有.

使用標(biāo)準(zhǔn)的軟件安裝方式安裝Python也是小常簡(jiǎn)便的。本書(shū)假設(shè)你安裝的Python版本為2.7

或以上?

■幾乎所有的代碼均可在Python3.3及以上版本的環(huán)境下工作，但是因?yàn)榇?

,部分操作系統(tǒng)提供的Python版本仍然是2.7（若至是2.6）,本書(shū)代碼基于

Python2.7版本,這種基于Python版本的區(qū)別并不大，主要是在軟件包

板本和部分代碼上存在差別（在Python3.3以上版本，請(qǐng)使用range方法

.替換xrang方法）..

本居也假設(shè)你知道如何使用操作系統(tǒng)軟件包管理工具進(jìn)行軟件包的安裝，以及知道如

何使用命令行終端.

構(gòu)建maipknlib運(yùn)行環(huán)境，需要滿足相關(guān)軟件依賴。

Matplotlib的構(gòu)建過(guò)程依賴NumP）xlibpng和freetype軟件包。要從源代碼構(gòu)建matplotlib.

必須先要安裝好NumPy庫(kù).讀者可以訪問(wèn)http://www.num/解安裝NumPy庫(kù)的方法（請(qǐng)

安裝1.4或以上版本，Python3或要NumPy1.5或以上版本）?

■NumPy庫(kù)提供處理大數(shù)據(jù)集的敕據(jù)結(jié)構(gòu)和教學(xué)方法.諸如元組、列表或■

字典等Python的默認(rèn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)同樣可以很好地支持?jǐn)?shù)據(jù)的插入.刪除和

連接.NumPy的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持“矢量”操作，使用簡(jiǎn)便，同時(shí)具有很高的

執(zhí)行效率.矢量操作在實(shí)現(xiàn)時(shí)充分考慮了大數(shù)據(jù)的需要，基于C語(yǔ)言的

7二.實(shí)現(xiàn)方式也保證了執(zhí)行效率.

基于NumPy構(gòu)建的SciPy陣，是Python的標(biāo)準(zhǔn)科學(xué)計(jì)算和數(shù)學(xué)計(jì)算工具

包，包含了大量的專用函數(shù)和算法.而大部分函數(shù)和算法源自著名的

Netlib軟件倉(cāng)庫(kù)（參見(jiàn)）,實(shí)際上是使用C語(yǔ)言和

Fortran語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，！

安裝NumPy庫(kù)的步驟如下.

第I章準(zhǔn)備工作環(huán)境3

1.安裝Python-NumPy軟件包。

$sudoapt-getinstallpython-numpy

2.檢查軟件包版本.

$python-c*importnumpy;printnumpy.version_'

3.安裝所需的庫(kù)°

?libpngl.2；PNG文件處理(依賴/lib庫(kù))o

?freetype1.4+：處理Truetype字體。

$sudoapt-getinstallbuild*deppython-matplotlib

如果使用RedHal或甚于RedHat的Linux發(fā)行版(Fedora.SciLinuxCentOS),可

以使用yum工具進(jìn)行安裝.方法與apl?gct工具類似.

$su-c'yum-builddeppython-m&tplotlib*

1.2.2操作步驟

安裝maipknlib及其依賴軟件的方法有很多：從源代碼安裝，使用預(yù)編譯完成的二進(jìn)制

文件安裝，通過(guò)操作系統(tǒng)軟件包管理工具安裝.或安裝內(nèi)置＜matplotlib的python預(yù)打包

發(fā)布版本.

使用包管理工乂大概是最簡(jiǎn)單的安裝方式。例如在Ubuntu系統(tǒng)中，在命令行終端中輸

入下面的命令即可.

*inyourterminalttype:

$sudoapt-getinstallpython-numpypython-matplotlibpython-scipy

如果讀者期望使用址新特件，最好的選擇是通過(guò)源代碼進(jìn)行安裝。安裝方式包含以卜

步驟：獲取源代碼、構(gòu)建依賴庫(kù)和參數(shù)配能、編譯以及安裝。

時(shí)以從代碼托管站點(diǎn)www.giU卜載最新代碼進(jìn)行安裝，操作步驟如卜。

$cd-*/Downloads/

$wgethttps://github.com/downloads/matplotlib/niatplotlib/niatplotlib-l.2.

0.tar.gz

$tarxzfmatplotlib-1?2.0.tar.gz

$cdmatplotlib-1.2.0

$pythonsetup.pybuild

$sudopythonsetup.pyinstall

4Python數(shù)些可視化焉程實(shí)戰(zhàn)

下載示例代碼

對(duì)于使用網(wǎng)站賬戶在上購(gòu)買(mǎi)的所有Packt書(shū)籍，

?主讀者均可在網(wǎng)站上下我有關(guān)的代碼示例,如果讀者是從別處購(gòu)得圖書(shū)，

可以訪問(wèn)網(wǎng)址（http:〃/support/）,完成注冊(cè)后，代碼文

■件會(huì)發(fā)送到讀者郵箱.■

1.2.3工作原理

從源代碼安裝matplotlib,使用了標(biāo)準(zhǔn)的Python發(fā)布.Distutig安裝過(guò)程需要提前

安裝依賴的軟件包。關(guān)「使用標(biāo)準(zhǔn)的Linux包管理1JI安裝依賴軟件的方法，可參號(hào)本節(jié)

中關(guān)于準(zhǔn)備工作的說(shuō)明。

1.2.4補(bǔ)充說(shuō)明

根據(jù)數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目的需要,可能有必要安裝額外的可選軟件包?

無(wú)論你［作在什么項(xiàng)目上，IPython都是值得推薦的。IPython是一款交互式Python命

令行工具。其提供的PyLab模式，已經(jīng)導(dǎo)入了matplotlib庫(kù)與相關(guān)軟件包（例如NumPy和

SciPy）.可以H接使用相關(guān)庫(kù)的功能。IPython工JI的安裝■使用方法十分簡(jiǎn)單明了,讀

者可通過(guò)IPython的官方網(wǎng)站查看相關(guān)細(xì)節(jié)。

1.3安裝virtualenv禾口virtualenvwrapper

如果同時(shí)「作在多個(gè)項(xiàng)口匕或是需要在不同項(xiàng)u間頻繁切換，將所有的軟件都安裝

在操作系統(tǒng)層級(jí)上也許不是一個(gè)好主意.當(dāng)需要在不同系統(tǒng)（產(chǎn)從環(huán)境）上運(yùn)行軟件時(shí)，

這種方式會(huì)帶來(lái)問(wèn)題。如果到此時(shí)才發(fā)現(xiàn)缺少特定的軟件包，或是產(chǎn)品環(huán)境已經(jīng)安裝的軟

件包存在版本沖突,這將是作常痛苦的.為避免這種情況發(fā)生,可以選擇使用vinualcnve

virtualenv是由IanBicking創(chuàng)建的開(kāi)放源代碼項(xiàng)目。通過(guò)這個(gè)項(xiàng)目，開(kāi)發(fā)人員可以把不

同項(xiàng)”的工作環(huán)境隔離開(kāi),從而能魴更容易地維護(hù)名種不同的軟件包版木。

舉例來(lái)說(shuō),Django網(wǎng)站系統(tǒng)是樁于Django1.1和Python2.3版本開(kāi)發(fā)的,但與此同時(shí)，

一個(gè)新項(xiàng)目要求必須是FPython2.6來(lái)開(kāi)發(fā).在筆者工作過(guò)的項(xiàng)目中，根據(jù)項(xiàng)目的需要同時(shí)

使用多個(gè)版本的P”hon（以及相關(guān)軟件包）的情況非常普遍。

virtualenv能夠讓我們很容易地在不同的運(yùn)行環(huán)境之間切換"司時(shí).如果需要切換到另

第I/準(zhǔn)備工作環(huán)境5

外的機(jī)器或者需要在產(chǎn)搞服務(wù)器（或客戶的工作站4：機(jī)）上部署軟件，用virtualenv能夠很

容易地重新構(gòu)建相同的軟件包環(huán)境。

13.1準(zhǔn)備工作

若安裝virtualenv.需要用到Python和pip,Pip是安裝并管理Python軟件包的1具，

可以用它來(lái)代替easyinslall工具。本H中大部分的軟件包都是用pip工具進(jìn)行管理的。只

需在終端中以root身份執(zhí)行如卜命令，就可以很容易地完成pip的安裝.

#easy_installpip

virtuaJenv木身已經(jīng)相當(dāng)不錯(cuò)了，然向如果配合vimialenvwrappcr,一切變得更加簡(jiǎn)中.并且

組織多個(gè)虛擬環(huán)境的I作也會(huì)更加容易?virtualenvwrapper的功能清參考http://virtualenvwrapper.

readthedocs.ot^/en/latest/^featureso

1.3.2操作步驟

安裝virtualenv和virtualenvwrapper匚具的步驟如卜。

1.安裝virtualenv和virtualenvwrappere

$sudopipvirtualenv

$sudopipvirtualenvwrapper

*創(chuàng)篁保存虛擬環(huán)境的目錄，并使用export導(dǎo)出為環(huán)境交置.

$exportVIRTENV=-*/.virtualenvs

$mkdir-p$VIRTENV

■使用sourc?母令調(diào)用（執(zhí)行）sh.ll腳本來(lái)戴活包裝器

$source/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

?創(chuàng)痛一個(gè)虐於環(huán)境

$mkvirtualenvvirtl

2.在virtl環(huán)境中安裝matplotlibo

（virtl）userl:*$pipinstallmatplotlib

3.很有可能需要把以下代瑪添加到”.bashre中?

source/usr/loca/bin/virtualenvwrapper.sh

卜面是一些有用和頻繁使用的命令.

?mkvirtualenvENV:創(chuàng)建名為ENV的虛擬環(huán)境并激活。

?workonENV:激活先前創(chuàng)建的ENV虛擬環(huán)境.

?deactivate:退出當(dāng)前虛擬環(huán)境。

6Pylhon數(shù)據(jù)可視化編暮實(shí)戰(zhàn)

1.4在MacOSX上安裝matplotlib

在MacOSX上獲取matplotlib最筒便的方式是使用預(yù)打包的python發(fā)布版本，例如

EnthoughtPythonDistribution(EPD).讀者可以直接訪問(wèn)EPD網(wǎng)站,下載安裝操作系統(tǒng)對(duì)

應(yīng)的最新穩(wěn)定版。

倘若EPD軟件不滿足要求,或者因?yàn)槠渌恍┰?如版本問(wèn)題)而無(wú)法使用,也可

以用「?動(dòng)(麻煩點(diǎn))的方式安裝Pyihon、matplotlib和依賴軟件.

1.4.1準(zhǔn)備工作

對(duì)1-Apple4操作系統(tǒng)中沒(méi)有安裝的軟件來(lái)說(shuō)，Homebrew項(xiàng)目可以使安裝過(guò)程更容

易。實(shí)際匕Homebrew是基于Ruby和Git的，可以被自動(dòng)下轂和安裝.軟件安裝順序?yàn)椋?/p>

首先安裝Homebrew,之后安裝Python.隨后安裝諸如virtualenv的工具軟件,接卜來(lái)安裝

matplotlib的依賴(NumPy和SciPy),最后安裝matplotlib.接下來(lái)就開(kāi)始吧。

1.4.2操作步驟

1.在終端中輸入并執(zhí)行下面的命令。

ruby<(curl-fsSkLraw.github.con/mxcl/hoi&ebrew/go)

命令執(zhí)行完成后，可以聯(lián)試用brewupdate或brewdoclor命令來(lái)檢商brew是否能魴止

常工作。

2.然后，將Homebrew目錄添加到系統(tǒng)path環(huán)境變盤(pán)中.這樣，使用Homebrewi；

裝的軟件包能夠獲得比其他版本更高的優(yōu)先級(jí).打開(kāi)“.bash_profile文件(或者

/Users/[your-user-name]/.bash__profile)并在文件末尾添加以卜代碼。

exportPATH?/uar/local/bin:$PATH

3.屯新后動(dòng)命令行終端使其加載新的path環(huán)境變之后.下面一行簡(jiǎn)單的代碼就

可以完成Python的安裝。

brewinstallpython-framework-universal

本命令同時(shí)也將安裝Python所需的其他軟件.

4.更新path環(huán)境變量《添加到同，行工

第I/一備工作環(huán)境7

exportPATH=/u8r/local/share/python:/usr/local/bin:$PATH

5.在命令行輸入python-version,檢查python是否安裝成功。

正常的話,會(huì)能夠看到Pylhon版本信息為2.7.3。

6.pip應(yīng)該也已經(jīng)安裝完畢.如果還沒(méi)有，可使用=sy_insell安裝pip。

$easy_installpip

7.這時(shí),任何所需軟件包的安裝過(guò)程就變得『常簡(jiǎn)單例如，安裝virtualenv和

virtualcnvwrapper=

pipinstallvirtualenv

pipinstallvixtualenvwrapper

8.是時(shí)候向一直以來(lái)的目標(biāo)邁進(jìn)f安裝malplotliba

pipinstallnumpy

brewinstallgfortran

pipinstallscipy

「汽)MountainLion的用戶需要安裝SciPy的開(kāi)發(fā)板(0.11),命令如下."I

Ipipinstall-?git+https://github.cca/scipy/scipy#?ggsscipy-dev」

9.檢查安裝是否成功。啟動(dòng)Python并執(zhí)行以卜命令。

importnurapy

printnuxnpy.__v?r?ion_

isportscipy

printscipy.__version_

quite)

10.安裝matplotlib*

pipinstallmatplotlib

1.5在Windows上安裝matplotlib

在本節(jié)中，我們將演示如何安裝Python和matplollib。假設(shè)系統(tǒng)中沒(méi)有預(yù)先安裝Pyihon。

1.5.1準(zhǔn)備工作

在Windows上安裝matplotlib/兩種方式.較簡(jiǎn)單的方式是安裝預(yù)打包的Python環(huán)

境，如EPD、AnacondaPython(x,y).這是本書(shū)推薦的安裝方式，尤其對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)

更是如此。

8Python敷據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

第二種方式，是使用預(yù)編譯的二進(jìn)制文件來(lái)安裝matplotlib和依賴軟件包。需要注意安

裝的NumPy和SciPy的版本，因?yàn)椴⒎撬械陌姹径寂c版新版malplotlib:進(jìn)制文件相互

收容，這勢(shì)必會(huì)給整個(gè)安鼓過(guò)程帶來(lái)一些困難。這種安裝方法也仃門(mén)身的優(yōu)勢(shì)。如果想要

獲取最新功能，即使功能還未正式發(fā)布，仍然能夠通過(guò)編譯matplotlib或某軟件庫(kù)的某個(gè)特

定版本來(lái)使用它.

1.5.2操作步驟

要安裝免費(fèi)或商業(yè)Python科學(xué)發(fā)布版.按照項(xiàng)II網(wǎng)站上提供的步驟可以很容易安裝成

功.這也是推薦使用的方式.

如果單純使用matplotlib,不期望血對(duì)Python和依賴軟件包版本所帶來(lái)的困擾,可以號(hào)

慮使用EnthoughtPythonDistribinion(EPD)發(fā)布版。使用matploilib所需的預(yù)打包庫(kù)和所行

必須的依賴軟件(SciPy、NumPy、IPython以及更多的其他軟件包)，均己包含在EPD發(fā)

布版中。

matplotlib以及。本竹內(nèi)容相關(guān)的軟件，都可以使用常規(guī)的WindowsInstaller安裝文件

C.exe)方式進(jìn)行安裝。

Python(xty)(http^/code.google.coin/p/pythonxy/)是針對(duì)Windows32位系統(tǒng)的免費(fèi)科

學(xué)計(jì)算項(xiàng)目.其中包含了matplotlib需要使用的依賴文件,它是在Windows系統(tǒng)卜.安裝

matplotlib的一種非常簡(jiǎn)單(而且是免費(fèi)的)的方式.因?yàn)镻ython(x,y)和Python模塊安裝

器相互兼容.可以很容易地在Python(x.y)基礎(chǔ)上擴(kuò)展安裝其他Python庫(kù)。在安裝Python(x,y)

之前，系統(tǒng)應(yīng)該沒(méi)有安裝Python。

卜面簡(jiǎn)短地說(shuō)明一下如何使用預(yù)編譯的Python、NumPy>SciPy#matplotlib.進(jìn)制文

件進(jìn)行maiploilib的安裝。首先，卜我官方的MSI安裝文件安裝對(duì)應(yīng)平分(x86或xX6?64)

的標(biāo)準(zhǔn)Python程序.之后,F載NumPy和SciPy的官方二進(jìn)制文件并安裝它們。在正確

安裝NumPy和SciPy之后,就可以下我最新穩(wěn)定版matplotlib二進(jìn)制安裝文件并按照官方

說(shuō)明進(jìn)行安裝了。

1.5.3補(bǔ)充說(shuō)明

請(qǐng)注意,在Windows安裝文件中malplotlib的示例相當(dāng)有限.如果想嘗試使用示例程

序，可以卜載并參號(hào)malplotlib源文件包中的examples子II可。

第1章準(zhǔn)備工作環(huán)境9

1.6安裝圖像處理工具：Python圖像庫(kù)(PIL)

Python圖像庫(kù)(PIL)為Python提供了圖像處理能力.PIL支持的文件格式相當(dāng)廣泛,

在圖像處理領(lǐng)域提供了相當(dāng)強(qiáng)大的功能.

快速數(shù)據(jù)訪問(wèn)、點(diǎn)運(yùn)算(pointoperations)海波(filtering),圖像縮放、旋轉(zhuǎn)、任

意仿射轉(zhuǎn)換(arbiiraryaffineiransfbrmC是PIL中些應(yīng)用非常廣泛的特性。例如，圖像的

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)即可通過(guò)histogram方法獲得。

PIL同樣可以應(yīng)用在其他方面,如批母處理、圖像壓縮、生成縮略圖、圖像格式轉(zhuǎn)換

以及圖像打印.

PIL可以讀取多種圖像格式，而圖像有人支持的格式范圍限定在圖像交換和展示方面

最通用的格式(有意為之).

1.6.1操作步驟

最容易也是最值得推薦的方式，足通過(guò)操作系統(tǒng)平臺(tái)的包管理工具進(jìn)行安裝,

在Debian/Ubuniu系統(tǒng)中安裝的命令如卜°

$sudoapt-getbuild-deppython-imaging

$sudopipinstall/downloads/Imaging-1.1.7.tar.gz

1.6.2安裝過(guò)程說(shuō)明

我們通過(guò)apt-get系統(tǒng)I：具安裝PIL所需的所有依賴軟件.并通過(guò)pip安裝PIL的最

新稔定版本.一些老版本的Ubuntu系統(tǒng)通常不會(huì)提供PIL的最新發(fā)布版本.

在RedHat/SciLSux系統(tǒng)中.安裝命令如卜二

#yuminstallpython-imaging

*yuminstallfreetype-devel

#pipinstallPIL

1.6.3補(bǔ)充說(shuō)明

有一個(gè)G門(mén)針對(duì)PlL編寫(xiě)的在線手?冊(cè).讀者可以訪問(wèn)http://www.pythonware.

com1ibrary/pil/handb<M)k/indcx.htm進(jìn)行閱讀，或是卜我PDF版本：http://www.pythonware.

com^media/data/'pil-handbook.pdfc

10Python數(shù)據(jù)可相化編程實(shí)戰(zhàn)

Pillow個(gè)PIL分支,它的主要目的是解決安裝過(guò)程中的一些問(wèn)題。Pillow很容易

安裝，其網(wǎng)址為/pypi/Pillow?

在Windows平臺(tái)上.也可使用進(jìn)制安裝文件安裝PIL。從http:〃www.pythonwarc.

com/products/pil/F41c.exe安裝文件，執(zhí)行該文件將安裝P1L到Python的site-packages

目錄。

如果需要在虛擬環(huán)境卜使用P1L.可手動(dòng)將PiL.pth文件和位干C:\Python2八

Lib\site-packages下的PIL目求復(fù)制到virtualenvMsite-packages目錄下?

1.7安裝requests模塊

我們需要的人部分?jǐn)?shù)據(jù)都可以通過(guò)HTTP或類似協(xié)議獲得，因此我們需要一些「具來(lái)

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問(wèn)。Python的requests庫(kù)能讓這部分L作變得輕松起來(lái).

坦然Pylhon提供的urllibZ模塊提供了訪問(wèn)遠(yuǎn)程資源的能力以及對(duì)HTTP協(xié)議的支持，

但使用該模塊完成基礎(chǔ)任務(wù)的工作量還是很大的.

Request模塊提供新的API.減輕了使用Web服務(wù)的痛苦.使其變得更直接。Requests

封裝了很多HTTPLI的內(nèi)容，僅在需要實(shí)現(xiàn)小默認(rèn)行為的情況下才需要暴露相關(guān)內(nèi)容,

1.7.1操作步驟

安裝requests模塊最好的方式是使用pip.安裝命令如卜"

$pipinstallrequests

也可以在vimialenv虛擬環(huán)境中執(zhí)行安裝命令.如果并不是所有項(xiàng)目都需要requests,

或是不同的項(xiàng)目需要使用不同版本的requests?

為了更快地理解requests的功能,下面是一個(gè)使用requests的小例子.

importrequests

r=requests.get(,/timellne.json,)

printr.content

1.7.2requests使用說(shuō)明

在本例中，我們向www.github.com站點(diǎn)的URI發(fā)送HTTPGET請(qǐng)求，以JSON

格式返1可/GiiHub網(wǎng)站的活動(dòng)時(shí)間表(也可以通過(guò)訪問(wèn)/timeline得到

HTML版本的活動(dòng)時(shí)間表).在成功讀取HTTP響應(yīng)后,對(duì)軟r包含了HTTP響應(yīng)內(nèi)容以

第1章準(zhǔn)備工作環(huán)境11

及其他屬性俏息(HTTP狀態(tài)碼、cookies.HTTP頭元數(shù)據(jù),甚至包括當(dāng)前響應(yīng)所對(duì)P的

請(qǐng)求信息).

1.8在代碼中配置matplotlib參數(shù)

matplotlib昨提供了強(qiáng)大的繪圖功能，是本傳用的最多的Python庫(kù).在其配置文件即.rc

文件中，已經(jīng)為大部分屬性設(shè)定了默認(rèn)值。本竹會(huì)介紹如何通過(guò)應(yīng)用程序代的修改

matplotlib的相關(guān)屬性值。

1.8.1準(zhǔn)備工作

如前所述?malpbUib配置信息是從配置文件讀取的。在露置文件中可以為matplotlib的

幾乎所行的屬性指定永久有效的默認(rèn)(ft.

182操作步驟

在代碼執(zhí)行過(guò)程中.有兩種方式更改運(yùn)行參數(shù)：使用參數(shù)字典(reParams)或調(diào)用

matplotlib.rc()命令。第一種方式中,可以通過(guò)reParams)典訪問(wèn)并修改所仃已經(jīng)

加我的配置項(xiàng)：第二種方式中,可以通過(guò)向madib?rc()傳入屬性的關(guān)鍵字元組來(lái)

修改配置項(xiàng)。

如果需要重置動(dòng)態(tài)修改后的配置參數(shù)，可以調(diào)用manploCib.rcdefaults()將配

置布置為標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置。

F面兩段代碼演示了之前介紹的功能o

使用matplotlib.reParams的例子°

importmatplotlibasmp

mpl.reParams[*lines.linewidth1]?2

mpl.rcParams[?lines.color*]■,r?

使用matplotlib.rc()函數(shù)調(diào)用的例fo

importmatplotlibasmpl

mpl.rc(?lines,rlinewidth=2rcolors?r*)

上血兩個(gè)例f具有相同的講義。第二個(gè)例f中，我們?cè)O(shè)定后續(xù)的所有圖形使用的線條

寬度為2個(gè)點(diǎn).第一個(gè)例F中的最后一條語(yǔ)句表明，語(yǔ)句之后的所有線條的顏色均為紅色,

除件用本地設(shè)置依蓋它，清存下面的例

12Python數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

importmatplotlib.pyplotaspit

importnumpyasnp

t=np.arange(0.0,l?0,0.01)

s-np.sin(2-np.pi-t)

#make1inered

pit.reParams(?lines.color*)二?r?

pit.plot(trs)

c=np.cos<2*np.pi*t)

，makelinethick

pit.rcParaws(flines.linewidth?]??3?

pit.plot(t,c)

pit.show()

1.8.3代碼解析

首先，為f繪制止弦、余弦曲線，需要導(dǎo)入matplotlib.pypl。t和NumPy模塊.

在繪制第一個(gè)圖像之前,通過(guò)pit.rcParamslines.color，r，語(yǔ)句楂式地設(shè)置

線條顏色為紅色,接下來(lái)，對(duì)于第二個(gè)圖像(余弦曲線)，通過(guò)語(yǔ)句pit.rcParamsLlines,

linewidth*]=?3?此式地設(shè)定線寬為3個(gè)點(diǎn).

如果需要術(shù)皆設(shè)置，需要調(diào)用matplotlib.rcdef己ults()方法.

1.9為項(xiàng)目設(shè)置matplotlib參數(shù)

本節(jié)介紹matplotlib使用的各種配置文件的位置，以及使用這段配置文件的意義.同時(shí)

還將介紹限置文件中的具體配置項(xiàng)。

191準(zhǔn)備工作

如果不想在每次使用matplotlib時(shí)都在代碼開(kāi)始部分進(jìn)行配置(像前一。我們做的那

樣),就需要為不同的頊目設(shè)定不同的默認(rèn)配置項(xiàng)。AV.將介紹如何做到這一點(diǎn).這種配

置方式使得配置項(xiàng)與代碼分離,從而使代碼更加整潔.此外,你可以很容易在同事間甚至

項(xiàng)目間分享配置模板.

1.9.2配置方法

假設(shè)個(gè)項(xiàng)目對(duì)Fmatplotlib的特性參數(shù)總分設(shè)置相同的值，就沒(méi)仃必要在每次編寫(xiě)新

第I/準(zhǔn)備工作環(huán)境13

的繪圖代碼時(shí)都進(jìn)行相同的配置。取而代之的，應(yīng)該是在代俏之外，使用一個(gè)永久的文件

設(shè)定matplotlib參數(shù)默認(rèn)值.

通過(guò)matplotlibrc來(lái)配置文件，matplotlib提供了時(shí)這種配置方」弋的支持。在

matplotlibrc文件中包含了絕大部分可以變更的屬件.

1.9.3配置過(guò)程說(shuō)明

配置文件可能存在『三個(gè)不同的位置,向它們的位置決定r它們的應(yīng)用范圍。這三個(gè)

位置分別說(shuō)明如下。

?當(dāng)前工作目錄：即代碼運(yùn)行的II錄。在節(jié)前II錄卜，可以為目錄所包含的巧前項(xiàng)

H代碼定制matplotlib配置項(xiàng)?配置文件的文件名是matplotlibrc。

.用戶級(jí).matplotlib/matplotlibn:文件(Peruser.matplotlib/matplotlibrc卜通常?在

用戶的$HOMEId錄b(-ftWindows系統(tǒng)中.也就是DocumentsandSettingsLI錄)。

可以用matplotlib.gejconfigdir()命令來(lái)找到當(dāng)前用戶的配置文件目錄.請(qǐng)參考

隨后的命令示例。

?安裝級(jí)配置文件(Perinstallationconfigurationfile)：通常在python的sitc-packages

目求卜，這是系統(tǒng)級(jí)配置.不過(guò)在每次第新安裝matplotlib后,配置文件會(huì)被他蓋。因此如

果希望保持持久有效的配置,最好選擇在用戶級(jí)配的文件中進(jìn)行設(shè)置?對(duì)于筆者來(lái)說(shuō)，目

前對(duì)本歸苴文件的最佳應(yīng)用方式，是將其作為默認(rèn)配置模板。如果在用戶級(jí)配置文件已經(jīng)

比較混亂，或者需要為新項(xiàng)目做個(gè)新配置時(shí).可以基「該配宜文件進(jìn)行設(shè)置。

住shell中運(yùn)行下面的命令,即可打印出配置文件目錄的位置：

$python-c*insertmatplotlibasmpl;print叩1.get_configdir()'

配置文件包括以卜配置項(xiàng).

?axes：設(shè)時(shí)坐標(biāo)軸邊界和衣面的顏色、坐標(biāo)刻度值人小和網(wǎng)格的乜示。

?backend:設(shè)苛目標(biāo)輸出TkAgg和GTKAgg。

?figure：控制dpi、邊界顏色、圖形大小和廣區(qū)(subplot)設(shè)置“

?font：字體集(fbntfamily)、字體大小和樣式設(shè)置。

?grid：設(shè)置網(wǎng)格顏色和線型。

?legend；設(shè)置圖例和其中文本的顯示.

?line：設(shè)置線條(顏色、線型、寬度等)和標(biāo)記。

14Python數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

?patch：是填充2D空間的圖形對(duì)象,如多邊形和網(wǎng).控制線寬、顏色和抗鋸齒設(shè)

置等.

?savefig：可以對(duì)保存的圖形進(jìn)行單獨(dú)設(shè)置。例如.設(shè)置渲染的文件的背景為白色。

?text：設(shè)置字體顏色、文本解析（純文本或latex標(biāo)記）等。

?verbose：設(shè)置matplotlib在執(zhí)行期間信息輸出，如silent、helpfill,debug和

debug-annoying4

?xticks和yticks：為x、y軸的主刻度和次刻度設(shè)置顏色、大小、方向，以及

標(biāo)簽大小.

1.9.4補(bǔ)充說(shuō)明

如果你想r解前面提到的（和我們沒(méi)仃提到的）每個(gè)設(shè)置的洋細(xì)信息,坡好的方式是

訪問(wèn)matplotlib項(xiàng)目的網(wǎng)站,那里提供了最新的API文檔。如果需要獲得進(jìn)一步幫助，可

以在用戶和開(kāi)發(fā)郵件組第言。木居最后還提供了一些行用的在線資源。

第2章

了解數(shù)據(jù)

在本章中，我們會(huì)介紹以下內(nèi)容。

?從CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)

?從Micros。代Excel文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)

?從定寬數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)

?從制&符分隔的文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)

?從JSON數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)

?導(dǎo)出數(shù)據(jù)到JSON、CSV和Excel

?從數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)

?清理異常值

?讀取大塊數(shù)據(jù)文件

?讀取流數(shù)據(jù)源

?導(dǎo)入圖像數(shù)據(jù)到NumPy數(shù)組

?生成可控的隨機(jī)數(shù)據(jù)集合

?真實(shí)數(shù)據(jù)的噪聲平滑處理

16Python數(shù)據(jù)可視化編程實(shí)戰(zhàn)

2.1簡(jiǎn)介

本章涵蓋了導(dǎo)入和守出各種格式數(shù)據(jù)的樁木知識(shí)。除此之外，還包括清理數(shù)據(jù)的方式,

比如值的曠??化處理、缺失數(shù)據(jù)的添加、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢式以及一些類似的技巧，以便正確地

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行可視化。

2.2從CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)

在本行中，我們將處理每個(gè)人都能接觸到的最常用的