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最近做的项目的数据处理及可视化小结

时间:2017-07-04 11:18:55      阅读:156      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:函数   绘图   pac   numpy   ide   and   热图   apply   lis   

  使用pandas进行数据处理,主要有对某列数据事先进行提取,提取其中的identifier。用到的操作就是df[‘column‘] = df[‘column‘].apply().

  对数据处理完之后用到的就是matplotlib package,这时需要使用 command ipython --pylab打开matplotlib GUI后端,然后就可以使用绘图功能了。

  这次处理主要是将数据处理成散点图和热图。

  散点图(scatter map)是使用plt.scatter(x,y)来将点描绘到图上。

  热图(heat map)是https://gist.github.com/teechap/9c066a9ab054cc322877中介绍的方法,这个主要的优点是不需要了解和使用numpy的数据,直接传入三维的list就可以将绘制出热图。因为暂时对heatmap 代码中绘制的函数还不太熟悉,所以暂时对使用到的函数的初步理解记录在此。

  plt.colormesh(x,y,z,cmap).这里面x,y是list,表示的是x,y轴的刻度。z是一个多维的list。e.g:list x中有3个数据,list y中有4个数据,那么list z就是4X3。然后对于cmap是有一些固定的value让你选择的。具体可以去看camp 参数的document.

最近做的项目的数据处理及可视化小结

标签:函数   绘图   pac   numpy   ide   and   热图   apply   lis   

原文地址:http://www.cnblogs.com/wyh-hde/p/7115136.html

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