大数据可视化坐标轴的定制与绘制3D图表及统计地图

坐标轴的定制与绘制3D图表及统计地图"/>

大数据可视化坐标轴的定制与绘制3D图表及统计地图

一、坐标轴的定制
1、概述：
坐标轴及其组成部分对应着matplotlib中一些类的对象︰坐标轴是axis.Axis类的对象，x轴是axis.Xaxis类的对象，y轴是axis.Yaxis类的对象;轴脊是spines.Spine类的对象;刻度是axis.Ticker类的对象。
使用Axes类的对象访问spines属性后，会返回一个OrderedDict类的对象。OrderedDict类是dict的子类，它可以维护添加到字典中键值对的顺序。
2、任意位置添加坐标轴：
matplotlib支持向画布的任意位置添加自定义大小的坐标系统，同时显示坐标轴，而不再受规划区域的限制。通过pyplot模块的axes()函数创建一个Axes类的对象，并将Axes类的对象添加到当前画布中。

3、刻度定制：
matplotlib.ticker模块中提供了两个类:Locator和Formatter，分别代表刻度定位器和刻度格式器，用于指定刻度线的位置和刻度标签的格式。
刻度定位器Locator是刻度定位器的基类，它派生了很多子类，通过这些子类构建的刻度定位器可以调整刻度的间隔、选择刻度的位置。matplotlib.dates模块中还提供了很多与日期时间相关的定位器。
matplotlib也支持自定义刻度定位器，我们只需要定义一个Locator 的子类，并在该子类中重写__call__()方法即可。
刻度定位器使用matplotlib的set_major_locator()或set_minor_locator()方法设置坐标轴的主刻度或次刻度的定位器。

4、隐藏和移动轴脊：
坐标轴一般将轴脊作为刻度的载体，在轴脊上显示刻度标签和刻度线。matplotlib中的坐标系默认有4个轴脊，分别是上轴脊、下轴脊、左轴脊和右轴脊，其中上轴脊和右轴脊并不经常使用，大多数情况下可以将上轴脊和右轴脊隐藏。
使用pyplot的axis()函数可以设置或获取一些坐标轴的属性，包括显示或隐藏坐标轴的轴脊。
部分轴脊隐藏
matplotlib可以只隐藏坐标轴的部分轴脊，只需要访问spines属性先获取相应的轴脊，再调用set_color()方法将轴脊的颜色设为none即可
移动轴脊
matplotlib的Spine类中提供了一个可以设置轴脊位置的set_position()方法，通过这个方法可以将轴脊放置到指定的位置，以满足一些特定场景的需求。

二、绘制3D图表和统计地图
1、mplot3d概述：
matplotlib不仅专注于二维图表的绘制，也具有绘制3D图表、统计地图的功能，并将这些功能分别封装到工具包mpl_toolkits.mplot3d、mpl_toolkits.basemap中，另外可以结合animation模块给图表添加动画效果。
mplot3d是matplotlib中专门绘制3D图表的工具包，它主要包含一个继承自Axes的子类Axes3D，使用Axes3D类可以构建一个三维坐标系的绘图区域。
Axes3D()方法
Axes3D()是构造方法，它直接用于构建一个Axes3D类的对象。
2、绘制常见的3d图：
常见的3D图表包括3D线框图、3D曲面图、3D柱形图、3D散点图等。Axes3D类中提供了一些绘制3D图表的方法，
绘制3D线框图
Axes3D类的对象使用plot_wireframe()方法绘制线框图。

3、animation的概述：
matplotlib在1.1版本的标准库中加入了动画模块
-animation，使用该模块的Animation类可以实现一些基本的动画效果。Animation类是一个动画基类，它针对不同的行为分别派生了不同的子类，主要包括FuncAnimation、ArtistAnimation类。
· FuncAnimation类表示基于重复调用一个函数的动画。
. ArtistAnimation类表示基于—组固定Artist
(标准的绘图元素，比如
文本、线条、矩形等）对象的动画。
FuncAnimation类
FuncAnimation是基于函数的动画类，它通过重复地调用同一丞数来制作动画。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.patches as mpathes
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
fig = plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection=‘3d’)
X,Y,Z=axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_wireframe(X,Y,Z,rstride=10,cstride=10)
plt.title(‘37’)
plt.show()

from matplotlib import cm
import numpy as np
x1=np.arange(-5,5,0.25)
y1=np.arange(-5,5,0.25)
x1,y1=np.meshgrid(x1,y1)
r1=np.sqrt(x12+y12)
z1=np.sin(r1)
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection=‘3d’)
ax.plot_surface(x1,y1,z1,cmap=cm.coolwarm,linewidth=0,antialiased=False)
ax.set_zlim(-1.01,1.01)
plt.title(‘37’)
plt.show()

plt.rcParams[“font.sans-serif”]=[“SimHei”]
plt.rcParams[“axes.unicode_minus”]=False
x=np.random.randint(0,40,30)
y=np.random.randint(0,40,30)
z=np.random.randint(0,40,30)
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection=‘3d’)
for xx,yy,zz in zip(x,y,z):
color=‘y’
if 10<zz<20:
color=‘#C71585’
elif zz>=20:
color=‘#008B8B’
ax.scatter(xx,yy,zz,c=color,marker=‘',s=160,linewidth=1,edgecolor=‘black’)
ax.set_xlabel(‘x轴’)
ax.set_ylabel(‘y轴’)
ax.set_zlabel(‘z轴’)
ax.set_title(‘37 3D散点图’,fontproperties=‘simhei’,fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()

from matplotlib.animation import FuncAnimation
x=np.arange(0,2np.pi,0.01)
fig,ax=plt.subplots()
line,=ax.plot(x,np.sin(x))
def animate(i):
line.set_ydata(np.sin(x+i/10.0))
return line
def init():
line.set_ydata(np.sin(x))
return line
ani=FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=100,init_func=init,interval=20,blit=False)
plt.show()

from matplotlib.animation import ArtistAnimation
x=np.arange(0,2np.pi,0.01)
fig,ax=plt.subplots()
arr=[]
for i in range(5):
line=ax.plot(x,np.sin(x+i))
arr.append(line)
ani=ArtistAnimation(fig=fig,artists=arr,repeat=True)
plt.show()

xx=np.array([13,5,25,13,9,19,3,39,13,27])
yy=np.array([4,38,16,26,7,19,28,10,17,18])
zz=np.array([7,19,6,12,25,25,23,25,10,15])
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection=‘3d’)
star=ax.scatter(xx,yy,zz,c=‘#C71585’,marker='’,s=160,linewidth=1,edgecolor=‘black’)
def animate(i):
if i % 2:
color=‘#C71585’
else:
color=‘white’
next_star=ax.scatter(xx,yy,zz,c=color,marker=‘*’,s=160,linewidth=1,edgecolor=‘black’)
return next_star
def init():
return star
ani=FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=None,init_func=init,interval=1000,blit=False)
ax.set_xlabel(‘x轴’)
ax.set_ylabel(‘y轴’)
ax.set_zlabel(‘z轴’)
ax.set_title(‘37 3D散点图’,fontproperties=‘simhei’,fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()

polygon = mpathes.RegularPolygon((0.5,0.5),6,0.2,color=‘g’)
ax=plt.axes((0.3,0.3,0.5,0.5))
ax.add_patch(polygon)
ax.axis(‘off’)
plt.title(‘37’)
plt.show()

xy=np.array([0.5,0.5])
polygon=mpathes.RegularPolygon(xy,5,0.2,color=‘y’)
ax=plt.axes((0.3,0.3,0.5,0.5))
ax.add_patch(polygon)
ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘left’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘right’].set_color(‘none’)
plt.title(‘37’)
plt.show()

xy=np.array([0.5,0.5])
polygon=mpathes.RegularPolygon(xy,5,0.2,color=‘y’)
ax=plt.axes((0.3,0.3,0.5,0.5))
ax.add_patch(polygon)
ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘left’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘right’].set_color(‘none’)
ax.yaxis.set_ticks_position(‘none’)
ax.set_yticklabels([])
plt.title(‘37’)
plt.show()

xy=np.array([0.5,0.5])
polygon=mpathes.RegularPolygon(xy,5,0.2,color=‘y’)
ax=plt.axes((0.3,0.3,0.5,0.5))
ax.add_patch(polygon)
ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘right’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘left’].set_position((‘data’,0.5))
ax.spines[‘bottom’].set_position((‘data’,0.5))
plt.title(‘37’)
plt.show()xy=np.array([0.5,0.5])
polygon=mpathes.RegularPolygon(xy,5,0.2,color=‘y’)
ax=plt.axes((0.3,0.3,0.5,0.5))
ax.add_patch(polygon)
ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘right’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘left’].set_position((‘data’,0.5))
ax.spines[‘bottom’].set_position((‘data’,0.5))
plt.title(‘37’)
plt.show()

import numpy as np
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter, HourLocator
plt.rcParams[“font.sans-serif”] = [“SimHei”]
plt.rcParams[“axes.unicode_minus”] = False
dates = [‘201910240’,‘2019102402’,‘2019102404’,‘2019102406’,
‘2019102408’,‘2019102410’,‘2019102412’, ‘2019102414’,
‘2019102416’,‘2019102418’,‘2019102420’,‘2019102422’,‘201910250’ ]
x_date = [datetime.strptime(d, ‘%Y%m%d%H’) for d in dates]
y_data = np.array([7, 9, 11, 14, 8, 15, 22, 11, 10, 11, 11, 13, 8])
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes((0.0, 0.0, 1.0, 1.0))
ax.plot(x_date, y_data, ‘->’, ms=8, mfc=‘#FF9900’)
ax.set_title(‘深圳市24小时的平均风速 37’)
ax.set_xlabel(‘时间（h）’)
ax.set_ylabel(‘平均风速(km/h)’)
date_fmt = DateFormatter(‘%H:%M’)
ax.xaxis.set_major_formatter(date_fmt)
ax.xaxis.set_major_locator(HourLocator(interval=2))
ax.tick_params(direction=‘in’, length=6, width=2, labelsize=12)
ax.xaxis.set_tick_params(labelrotation=45)
ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘right’].set_color(‘none’)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[“font.sans-serif”] = [“SimHei”]
plt.rcParams[“axes.unicode_minus”] = False
x_data = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 100)
y_one = np.sin(x_data)
y_two = np.cos(x_data)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes((0.2, 0.2, 0.7, 0.7))
ax.plot(x_data, y_one, label='正弦曲线 ')
ax.plot(x_data, y_two, label=‘余弦曲线 ‘)
ax.legend()
ax.set_xlim(-2 * np.pi, 2 * np.pi)
ax.set_xticks([-2 * np.pi, -3 * np.pi / 2, -1 * np.pi, -1 * np.pi / 2,
0, np.pi / 2, np.pi, 3 * np.pi / 2, 2 * np.pi])
ax.set_xticklabels([’ − 2 π -2\pi −2π’, ‘ − 3 π / 2 -3\pi/2 −3π/2’, ‘ − π -\pi −π’, ' − π / 2 -\pi/2 −π/2 ', ‘ 0 0 0’,
‘ π / 2 \pi/2 π/2’, ‘ π \pi π’, ‘ 3 π / 2 3\pi/2 3π/2’, ‘ 2 π 2\pi 2π’])
ax.set_yticks([-1.0, -0.5, 0.0, 0.5, 1.0])
ax.set_yticklabels([-1.0, -0.5, 0.0, 0.5, 1.0])
ax.spines[‘right’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)
ax.spines[‘left’].set_position((‘data’, 0))
ax.spines[‘bottom’].set_position((‘data’, 0))
plt.title(‘37’)
plt.show()