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PYTHON从入门到实践-15数据可视化

news 2025/7/27 5:19:37

数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它能够将抽象的数据转化为直观的图形，帮助我们更好地理解数据特征和发现潜在规律。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和Plotly库进行数据可视化，并通过掷骰子的概率模拟案例展示可视化的实际应用。

一、Matplotlib基础可视化

Matplotlib是Python中最基础也是最常用的数据可视化库之一。我们先从一个简单的平方数可视化开始：

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import matplotlib.pyplot as pltinput_values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
squares = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]plt.style.use('dark_background')  # 使用暗色背景主题
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(input_values, squares, linewidth=3)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_title('Average square number')
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()

这段代码展示了如何创建一个简单的折线图，并设置了图表标题、坐标轴标签等基本元素。Matplotlib提供了多种内置样式，通过plt.style.available可以查看所有可用的样式。

二、Plotly交互式可视化

Plotly是一个强大的交互式可视化库，特别适合创建复杂的统计图表。下面我们使用Plotly来模拟掷骰子的概率分布。

1. 单骰子模拟

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import random
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplotsdef roll_dice(num_rolls, dice_sides=6):return [random.randint(1, dice_sides) for _ in range(num_rolls)]def analyze_results(results, dice_sides=6):counts = {i: 0 for i in range(1, dice_sides + 1)}for result in results:counts[result] += 1frequencies = {k: v / len(results) for k, v in counts.items()}return counts, frequenciesdef simulate_dice_rolls(num_rolls=1000, dice_sides=6):results = roll_dice(num_rolls, dice_sides)counts, frequencies = analyze_results(results, dice_sides)fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=('出现次数', '出现频率'))fig.add_trace(go.Bar(x=list(counts.keys()), y=list(counts.values()),name='出现次数', marker_color='skyblue'),row=1, col=1)fig.add_trace(go.Bar(x=list(frequencies.keys()), y=list(frequencies.values()),name='出现频率', marker_color='lightgreen'),row=1, col=2)fig.update_layout(title=f'模拟掷{dice_sides}面骰子 {num_rolls}次的结果',showlegend=False,xaxis_title='骰子点数',yaxis_title='出现次数',xaxis2_title='骰子点数',yaxis2_title='出现频率',template='plotly_white')fig.show()simulate_dice_rolls(num_rolls=1000, dice_sides=6)

这段代码模拟了1000次掷骰子的结果，并同时展示了每个点数出现的次数和频率。通过子图的方式，我们可以直观地比较绝对数量和相对频率。

2. 双骰子模拟

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def roll_dice(num_rolls):results = []for _ in range(num_rolls):die1 = random.randint(1, 6)die2 = random.randint(1, 6)total = die1 + die2results.append((die1, die2, total))return resultsnum_rolls = 1000
results = roll_dice(num_rolls)
totals = [result[2] for result in results]sum_counts = {i: 0 for i in range(2, 13)}
for total in totals:sum_counts[total] += 1fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=('骰子和分布', '单个骰子点数分布'))fig.add_trace(go.Bar(x=list(sum_counts.keys()), y=list(sum_counts.values()),name='骰子和', marker_color='skyblue'),row=1, col=1
)die1_results = [result[0] for result in results]
die2_results = [result[1] for result in results]
all_die_results = die1_results + die2_resultsdie_counts = {i: all_die_results.count(i) for i in range(1, 7)}fig.add_trace(go.Bar(x=list(die_counts.keys()), y=list(die_counts.values()),name='单个骰子点数', marker_color='lightgreen'),row=1, col=2
)fig.update_layout(title_text=f'模拟掷两个骰子 {num_rolls} 次的结果',showlegend=False,xaxis_title='骰子和',yaxis_title='出现次数',xaxis2_title='骰子点数',yaxis2_title='出现次数'
)fig.show()

双骰子模拟展示了两个骰子点数之和的分布以及单个骰子的点数分布。从结果中我们可以观察到骰子和的分布呈现出对称的钟形曲线，而单个骰子的点数则保持均匀分布。