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手把手教你用Matplotlib进行数据可视化

2020-12-17 14:39来源:51cto
导读: 本文摘编自《机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)》,经出版方授权发布。

本文摘编自《机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)》,经出版方授权发布。

手把手教你用Matplotlib进行数据可视化

01 导入Matplotlib

如果你安装了完整的Python Anaconda,那么你已经安装了Matplotlib,可以开始了。否则,你可能要访问官网获取安装说明。

http://matplotlib.org

就像我们用缩写np来表示NumPy一样,我们也会用一些标准的缩写来表示Matplotlib导入:

import matplotlib as mpl   import matplotlib.pyplot as plt 

plt是我们最常用的一个接口。

02 生成一个简单的图形

言归正传,让我们创建第一个图形。

假设我们要绘制正弦函数sin(x)的一个简单线图。我们希望函数求x轴(0≤x≤10)上的所有值。我们将使用NumPy的linspace函数在x轴上创建一个线性空间,x值从0到10,共100个样本点:

import numpy as np  x = np.linspace(0, 10, 100) 

我们可以使用NumPy的sin函数求sin函数的所有x值,并通过调用plt的plot函数可视化结果:

plt.plot(x, np.sin(x)) 

你亲自试过了吗?发生什么了?有什么发现吗?

问题是,这取决于你在何处运行这个脚本,你可能什么都看不到。以下是可以考虑的可能性:

1. 从.py脚本绘图

如果你正从一个脚本运行matplotlib,那么你只需要调用plt,如下所示:

plt.show() 

调用后,图形就会显示出来!

2. 从IPython shell绘图

这实际上是以交互方式运行matplotlib的最便捷的方式之一。要显示绘图,你需要在启动IPython之后,调用%matplotlib魔术命令:

%matplotlib  Using matplotlib backend: Qt5Agg   import matplotlib.pyplot as plt 

然后,所有图都会自动显示出来,不必每次都调用plt.show()。

3. 从Jupyter Notebook绘图

如果你从基于浏览器的Jupyter Notebook上查看这段代码,你需要使用同样的%matplotlib魔术命令。可是,你还可以选择将图形直接嵌入notebook中,这有两种可能的结果:

 %matplotlib notebook将生成的交互式图嵌入notebook中。  %matplotlib inline将生成的静态图嵌入notebook中。

我们通常会选择内联选项:

%matplotlib inline 

现在,让我们再试一次:

plt.plot(x, np.sin(x)) 

上述命令给出的输出如图2-4所示。

手把手教你用Matplotlib进行数据可视化

▲图2-4 应用内联选项生成的图

稍后,如果你想保存图表,可以直接从IPython或Jupyter Notebook的选项中保存:

plt.savefig('figures/02.03-sine.png') 

只要保证使用所支持的文件后缀即可,例如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

在导入matplotlib之后,运行plt.style.use(style_name),你可以更改绘图的样式。在plt.style.available中列出了所有可用的样式。例如,试试plt.style.use('fivethirtyeight')、plt.style.use('ggplot')或者plt.style.use('seaborn-dark')。为了增加乐趣,可以运行plt.xkcd(),再尝试绘制其他内容。

03 可视化外部数据集的数据

作为本文的最后一个测试,让我们可视化一些来自外部数据集的数据,例如scikit-learn的digits数据集。

具体来说,我们将需要3个可视化工具:

 用于实际数据的scikit-learn  用于数据处理的NumPy  Matplotlib

首先,让我们导入所有这些可视化工具:

import numpy as np  from sklearn import datasets  import matplotlib.pyplot as plt  %matplotlib inline 

第一步是实际加载数据:

digits = datasets.load_digits() 

如果我们没有记错的话,digits应该有2个不同的字段:一个是data字段,包含实际的图像数据;另一个是target字段,包含图像标签。

与其相信我们的记忆,不如让我们研究一下digits对象。这通过输入字段名称、添加句点、再按下Tab键—digits.来实现。这会显示出digits对象还包含了一些其他字段,例如一个名为images的字段。images和data这2个字段似乎只是形状不同:

print(digits.data.shape)  print(digits.images.shape) 

输出结果:

(1797, 64)  (1797, 8, 8) 

在这两个例子中,第一维都对应于数据集中的图像数。但是data将所有像素排列在一个大的向量中,而images则保留了每个图像的8×8空间排列。

因此,如果我们想绘制单张图像,images字段可能更合适。首先,使用NumPy的数组切割,从数据集中抓取一张图像:

img = digits.images[0, :, :] 

这里,我们说想要抓取长为1797项的数组中的第一行,以及所有对应的8×8=64个像素。然后,我们可以使用plt的imshow函数绘制图像:

plt.imshow(img, cmap='gray')  plt.savefig('figures/02.04-digit0.png') 

上述命令给出的输出如图2-5所示。请注意,图像是模糊的,因为我们将该图像调整到了更大的尺寸。原始图像的大小只有8×8。

手把手教你用Matplotlib进行数据可视化

▲图2-5 生成单张图像的示例结果

此外,我们还可以使用cmap参数指定一个彩图。在默认情况下,Matplotlib使用MATLAB的默认彩图jet。可是,对于灰度图像,gray彩图更有意义。

最后,我们可以利用plt的subplot函数绘制一组数字样本。subplot函数与在MATLAB中一样,我们指定行数、列数以及当前子图的索引(从1开始)。我们将使用一个for循环遍历数据集中的前10个图像,每个图像都有自己的子图:

plt.figure(figsize=(14, 4))  for image_index in range(10):      # images are 0-indexed, subplots are 1-indexed      subplot_index = image_index + 1      plt.subplot(2, 5, subplot_index)      plt.imshow(digits.images[image_index, :, :], cmap='gray') 

生成的输出如图2-6所示。

手把手教你用Matplotlib进行数据可视化

▲图2-6 生成包含10个数字的一组子图

对于各种数据集,另一个很好的资源是本书作者迈克尔·贝耶勒的母校加州大学欧文分校的机器学习资源库:

http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

关于作者:阿迪蒂亚·夏尔马(Aditya Sharma),罗伯特·博世(Robert Bosch)公司的一名高级工程师,致力于解决真实世界的自动计算机视觉问题。曾获得罗伯特·博世公司2019年人工智能编程马拉松的首名。

维什韦什·拉维·什里马利(Vishwesh Ravi Shrimali),于2018年毕业于彼拉尼博拉理工学院(BITS Pilani)机械工程专业。此后一直在BigVision LLC从事深度学习和计算机视觉方面的工作,还参与了官方OpenCV课程的创建。

迈克尔·贝耶勒(Michael Beyeler),是华盛顿大学神经工程和数据科学的博士后研究员,致力于仿生视觉的计算模型研究,以为盲人植入人工视网膜(仿生眼睛),改善盲人的感知体验。他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。

  

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