Pandas是Python中非常常用的數(shù)據(jù)處理工具,使用起來(lái)非常方便。由于建立在NumPy數(shù)組結(jié)構(gòu)之上,所以它的很多操作通過(guò)NumPy或者Pandas自帶的擴(kuò)展模塊編寫,這些模塊用Cython編寫并編譯到C,并且在C上執(zhí)行,因此也保證了處理速度。不過(guò)我們今天的重點(diǎn)不在于它的處理速度,而是它和matplotlib合作產(chǎn)生的強(qiáng)大且方便的繪圖功能。
到底有多強(qiáng)呢?讓我們來(lái)體會(huì)一下。
1.創(chuàng)建數(shù)據(jù)
使用pandas可以很方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)創(chuàng)建,現(xiàn)在讓我們創(chuàng)建一個(gè)5列1000行的pandas DataFrame:
- a1和a2:從正態(tài)(高斯)分布中抽取的隨機(jī)樣本。
- a3:0到4中的隨機(jī)整數(shù)。
- y1:0到1的對(duì)數(shù)刻度均勻分布。
- y2:0到1中的隨機(jī)整數(shù)。
生成如下所示的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)將會(huì)用到后續(xù)的實(shí)驗(yàn)上哦:
2.繪制圖像
Pandas 繪圖函數(shù)返回一個(gè)matplotlib的坐標(biāo)軸(Axes),所以我們可以在上面自定義繪制我們所需要的內(nèi)容。比如說(shuō)畫一條垂線和平行線。這將非常有利于我們:
1.繪制平均線
2.標(biāo)記重點(diǎn)的點(diǎn)
我們還可以自定義一張圖上顯示多少個(gè)表:
3.繪制直方圖
Pandas能夠讓我們用非常簡(jiǎn)單的方式獲得兩個(gè)圖形的形狀對(duì)比:
還能允許多圖繪制:
當(dāng)然,折線圖也不在話下:
4.線性擬合
你以為這就結(jié)束了嗎?不!Pandas還能用于擬合,讓我們用pandas找出一條與下圖最接近的直線:
最小二乘法計(jì)算和該直線最短距離:
根據(jù)最小二乘的結(jié)果繪制y并擬合出直線:
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