这篇文章主要为大家展示了python如何实现读取类别频数数据画水平条形图,内容简而易懂,希望大家可以学习一下,学习完之后肯定会有收获的,下面让小编带大家一起来看看吧。
1、数据分组-->频数分布表
环境配置:
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
按照你设定合适的间隔,把数据分为各个范围的组,然后统计出在这个范围内的频数有多少,我没有找到合适的函数,我就自己写了一个函数,类似直方图的工作,这是画水平条形图的数据准备。至于为什么要画水平条形图,当类别太多,使用水平条形图比较简洁,个人看法。下面给出代码,就不解释代码含义了。
def data_count(dataa, r1, r2, step): r = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 2)) r.drop(0, inplace=True) while r1+step <= r2: num = 0 for j in range(len(dataa)): if dataa[j] >= r1 and dataa[j] < r1+step: num = num + 1 f = "%s~%d" % (r1, r1+step) # r = r.append([[int(r1), num], ]) # 使用单数表示 r = r.append([[f, num], ]) # 使用范围表示 r1 = r1 + step return r
要注意的数据范围只包含上界不含下界,数据公式这样子1⩽data<5,只含上界,这样就可以做出不重不漏。
2、频数计算
这是运用data_count函数(上面代码)进行频数计算的演示,首先看一下原数据长什么样,暂时麻烦就不公布了,你们自己按照自己的数据决定。
测试data_count函数代码:
data_gap1 = data_count(g11[:], 1, 51, 1)
data_gap2 = data_count(g22[:], 1, 51, 1)
很简单啦,就是函数的调用,你们都会的,给大家看一下输出结果,如下图:
输出结果
感觉相当完美,函数也很万能,只要输入最小值最大值和间隔,就能出频数分布表
3、水平条形图
def plot_bar(plot_data, title): plt.figure(figsize=(10, 15)) y = plot_data.iloc[:, 1].values tt = list(range(len(y))) index = plot_data.iloc[:, 0].values plt.bar(left=0, bottom=list(range(len(y))), width=y, color='blue', height=0.5, orientation='horizontal') # 水平对应bottom&width, height表示bar的宽度 plt.yticks(tt, index) plt.ylabel('数据范围') plt.xlabel('频数') plt.title(title) plt.show()
上面中plt.bar(left=0, bottom=list(range(len(y))), width=y, color='blue', height=0.5,orientation='horizontal')这句代码是最重要的,其中left表示直方图的开始的位置(也就是最左边的地方),height是指直方图的高度,当直方图太粗时,可以通过width来定义直方图的宽度,注意多个直方图要用元组,yerr这个参数是防止直方图触顶。orientation='horizontal'指得水平条形图,使用barh方法可以省略这个参数得设定。
有个坑,如果直接用bottom=类别数据,文本格式的类别会乱序,需要像我那样先指定位置,在指定类别,如plt.yticks(tt, index)所作的工作。
水平条形图
补充知识:在ipython notebook中添加latex公式
1 MathJax 的安装
ipython notebook中数学公式的渲染使用MathJax。一般网络较好的情况下,MathJax可以在线使用,但是如果希望离线使用,需要将其安装到本地磁盘中,常用的方法是在ipython notebook中使用以下命令:
from IPython.external.mathjax import install_mathjax
install_mathjax()
2.生成配置文件
安装完mathjax之后可以正常import latex,但是执行Latex(r'S\sqrt{x^2+y^2}$')后显示的是‘$\sqrt{x^2+y^2}$'这样字符串;
原来还需要生成配置文件,方法是:在命令行中运行 ipython profile create,执行完成会在./ipython/profile_default 目录下生成
一系列的配置文件,其中包括ipython_notebook_config.py文件;有地方看到需要修改该配置文件,取消 c.NotebookApp.enable_mathjax=True;
的注释,大家可以试一下,我自己没有取消这行注释,再打开ipnb文件时公式都能正常渲染,耶~
以上就是关于python如何实现读取类别频数数据画水平条形图的内容,如果你们有学习到知识或者技能,可以把它分享出去让更多的人看到。
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