Python数据可视化编程通过Matplotlib创建散点图代码示例

Matplotlib简述：

Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由JohnHunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合PythonIDE使用比如PyCharm，matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能。它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。此外，matplotlib还有许多插件工具集，如用于3D图形的mplot3d以及用于地图和投影的basemap。

准备数据：从文本文件中解析数据

本文使用的数据主要包含以下三种特征：每年获得的飞行常客里程数，玩视频游戏所耗时间百分比，每周消费的冰淇淋公升数。其中分类结果作为文件的第四列，并且只有3、2、1三种分类值。

上述特征数据的格式经过file2matrix函数解析处理之后，可输出为矩阵和类标签向量。

将文本记录转换为Numpy的解析程序：

使用file2matrix读取文件数据，必须确保待解析文件存储在当前的工作目录中。导入数据之后，简单检查一下数据格式：

分析数据：使用Matplotlib创建散点图

编辑kNN.py文件，引入matplotlib，调用matplotlib的scatter绘制散点图。

import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltdef file2matrix(filename):......return returnMat,classLabelVectordatingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')fig = plt.figure()ax = fig.add_subpot(111)ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2])plt.show()

散点图使用datingDataMat矩阵的第二、第三列数据，分别表示特征值“玩视频游戏所耗时间百分比”和“每周消费的冰淇淋公升数”。