在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础，对numpy，matplotlib等库有基本的了解，笔者还是AI小白，通过写博客来记录自己的学习过程，同时对所学的东西进行总结。主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记博客从tf常用的库开始，需要学习python基础的朋友推荐菜鸟教程
数据可视化：
数据分析阶段：理解和洞察数据之间的关系
算法调试阶段：发现问题，优化算法
项目总结阶段：展示项目成果
Matplotlib：第三方库，可以快速生成高质量图表
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pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib
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import matplotlib as plt #可用pyplot库绘制平面图，常用import matplotlib.pyplot as plt导入
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figure对象：创建画布
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pit.figure(figsize=(3,2),facecolor="green") #创建画布
plt.plot() #绘制空白图形
plt.show() #显示绘图
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subplot()函数——划分子图
subplot(行数,列数,子图序号)
例：将画布划分为2x2的子图区域，并绘制3个子图
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fig = plt.figure()
plt.subplot(2,2,1)
plt.subplot(2,2,2)
plt.subplot(2,2,3)
plt.show()
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运行结果：
plt.rcParams[]——设置中文字体
matplotlib库中的文字为英文，如果需要中文时容易乱码，例如：使用plt.rcParams[“font.sans-serif”] = “SimHei"使默认字体改为中文。
无法正常显示时：
添加标题
添加全局标题：suptitle(标题文字)
添加子标题：title(标题文字)
suptitle()函数的主要参数：
title()函数的主要参数：
tight_layout()函数
检查坐标轴标签、刻度标签和子图标题，自动调整子图，使之填充整个绘图区域，并消除子图之间的重叠
SUMMARIZE:
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import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"
fig = plt.figure(facecolor = "lightgrey")
plt.subplot(2,2,1)
plt.title('子图标题1')
plt.subplot(2,2,2)
plt.title('子图标题2',loc="left",color="b")
plt.subplot(2,2,3)
myfontdict = {"fontsize":12,"color":"g","rotation":30}
plt.title('子图标题3',fontdict=myfontdict)
plt.subplot(2,2,4)
plt.title('子图标题4',color = "white",backgroundcolor="black")
plt.suptitle("全局标题",fontsize=20,color="red",backgroundcolor="yellow")
plt.tight_layout(rect=[0,0,1,0.9])
plt.show()
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运行结果：
数据点在直角坐标系中的分布图
scatter()函数
text()函数
添加文字
xlabel(),ylabel()函数
设置坐标轴
增加图例
绘制标准正态分布，均匀分布的散点图
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei" #设置中文字体为默认字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #使“-”正常显示
n = 1024 #随机点个数：1024
x = np.random.normal(0,1,n) #生成数据点x坐标
y = np.random.normal(0,1,n) #生成数据点y坐标
plt.scatter(x,y,color="blue",marker=".") #绘制数据点
plt.title("标准正态分布",fontsize=20) #设置标题
plt.text(2.5,2.5,"均 值：0\n标准差：1") #显示文本
plt.xlim(-4,4) #x轴范围
plt.ylim(-4,4) #y轴范围
plt.xlabel('横坐标x',fontsize=14) #x轴名称
plt.ylabel('纵坐标y',fontsize=14) #y轴名称
plt.show() #显示
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运行结果：
在散点图的基础上，将相邻的点用线段连接，描述变量变化的趋势
plot()函数
绘制温度和湿度数据折线图
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei"
n = 24
y1 = np.random.randint(27,37,n) #生成随机数据
y2 = np.random.randint(40,60,n)
plt.plot(y1, label="温度") #绘制
plt.plot(y2, label="湿度")
plt.xlabel("小时",fontsize=12)
plt.ylabel("测量值",fontsize=12)
plt.title("24小时温度湿度统计",fontsize=16)
plt.legend()
plt.show()
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运行结果
由一系列高度不等的柱形图条纹表示数据分布的情况
bar()函数
绘制柱形图
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei" #设置中文字体为默认字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #使“-”正常显示
y1 = [32,25,32,35,45,33,17,24,20,10,32,5]
y2 = [-14,-25,-18,-35,-46,-22,-18,-3,-24,-13,-25,-28]
plt.bar(range(len(y1)),y1,width=0.8,facecolor="g",edgecolor="w",label="统计量1")
plt.bar(range(len(y2)),y2,width=0.8,facecolor='r',edgecolor='w',label="统计量2")
plt.title("柱状图",fontsize=20)
plt.legend()
plt.show()
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运行结果
http://matplotlib.org
https://matplotlib.org/genindex.html
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