爬虫入门之绘图matplotlib与词云(七)
1 绘制条形图 import matplotlib # 数据可视化 from matplotlib import pyplot as plt # 配置字体 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 黑体 matplotlib.rcParams["font.family"] = "sans-serif" ''' left, x轴 height, y轴 width=0.8 ,轴宽 ''' # .bar(x轴, y轴, label=u"标签名", color="颜色") plt.bar([1], [123], label="广州", color="r") plt.bar([2], [141], label=u"北京") plt.bar([3], [11], label=u"上海") plt.bar([4], [41], label=u"深圳") plt.bar([5], [181], label=u"香港") plt.legend() # 绘图 # plt.show() plt.savefig("1.jpg") # 保存图片 2 绘制智联招聘职位岗位数量图 import urllib.request import urllib.parse import re import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # 数据可视化 matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 配置字体 matplotlib.rcParams["font.family"] = "sans-serif" header = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"} def getnumberbyname(searchname): searchname = {"kw": searchname} searchname = urllib.parse.urlencode(searchname) url = "http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?jl=%E6%B7%B1%E5%9C%B3&" + searchname + "&p=1&isadv=0" print(url, '==========') req = urllib.request.Request(url, headers=header) pagesource = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8', 'ignore') restr = "<em>(\\d+)</em>" # 正则表达式，（）只要括号内的数据 regex = re.compile(restr, re.IGNORECASE) mylist = regex.findall(pagesource) return mylist[0] # 岗位列表 pythonlist = ["python", "python 运维", "python 测试", "python 数据", "python web"] num = 0 for pystr in pythonlist: num += 1 print(pystr, eval(getnumberbyname(pystr))) # 绘制柱状图 plt.bar([num], eval(getnumberbyname(pystr)), label=pystr) plt.legend() # 绘制 plt.show() # 显示 3 词云 “词云”这个概念由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登（Rich Gordon）提出。“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。 词频 分词 语句切割 import jieba mystr = "小姐姐,我看你挺能睡的,睡我还不好" wordsplitList = jieba.cut(mystr, cut_all=True) # 切割, 全部切割 print(wordsplitList) # 返回一个生成器对象 print('/'.join(wordsplitList)) wordsplitListforSearch = jieba.cut_for_search(mystr) # 按搜索方式切割 print(wordsplitListforSearch) print('/'.join(wordsplitListforSearch)) 制作python岗位需求词云 import wordcloud 导入词云 from wordcloud import STOPWORDS # 停止词 import jieba import numpy as np # 科学计算 import matplotlib # 数据可视化 from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image # 图片处理 # 读取文本 pythonInfo = open('pythonworkinfo.txt', 'r', encoding='utf-8', errors='ignore').read() # print(pythonInfo) # 切割 pythonCut = jieba.cut(pythonInfo, cut_all=True) pythonInfoList = ' '.join(pythonCut) # 返回一个生成器对象 print(pythonInfoList) backgroud = np.array(Image.open('pig.jpg')) # 将图片格式化成RBG数组 myCloudword = wordcloud.WordCloud(font_path='simkai.ttf', # 字体路径 width=400, height=200, mask=backgroud, # 字体颜色 scale=1, # 比例 max_words=200, # 最大字数 min_font_size=4, # 最小字体 stopwords=STOPWORDS, # 默认停止词 random_state=50, # 随机角度 background_color='black', # 背景颜色 max_font_size=100 # 最大字体 ).generate(pythonInfoList) #plt.imshow(myCloudword) #plt.show() 图片展示 plt.figimage(mywordCloud) #绘制图片 plt.imsave('python.png',mywordCloud) #保存图片 精简生成词云 import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba text_from_file_with_apath = open('pythonworkinfo.txt',encoding='utf-8',errors='ignore').read() print(text_from_file_with_apath) wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all=True) wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba) my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split) plt.imshow(my_wordcloud) plt.axis("off") plt.show() #注:碰到utf-8的编码问题时候,可以去源码wordcloud.py文件中新增路径,前提下好中文字体库simkai.ttf FONT_PATH = os.environ.get("FONT_PATH", os.path.join(os.path.dirname(__file__), "simkai.ttf")) 覆盖掉默认的DroidSansMono.ttf 4 Matplotlib 绘图 1 多个subplot # subplot.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100, 201) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(data) data2 = np.arange(200, 301) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(data2) plt.show() 2 线形图 # plot.py import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [3, 6, 9], '-r') plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 9], ':g') plt.show() 这段代码说明如下： plot函数的第一个数组是横轴的值，第二个数组是纵轴的值，所以它们一个是直线，一个是折线； 最后一个参数是由两个字符构成的，分别是线条的样式和颜色。前者是红色的直线，后者是绿色的点线。 3 散点图 # scatter.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np N = 20 plt.scatter(np.random.rand(N) * 100, np.random.rand(N) * 100, c='r', s=100, alpha=0.5) plt.scatter(np.random.rand(N) * 100, np.random.rand(N) * 100, c='g', s=200, alpha=0.5) plt.scatter(np.random.rand(N) * 100, np.random.rand(N) * 100, c='b', s=300, alpha=0.5) plt.show() 这段代码说明如下： 这幅图包含了三组数据，每组数据都包含了20个随机坐标的位置 参数c表示点的颜色，s是点的大小，alpha是透明度 4 饼状图 # pie.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np labels = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] data = np.random.rand(7) * 100 plt.pie(data, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.axis('equal') plt.legend() plt.show() 这段代码说明如下： data是一组包含7个数据的随机数值 图中的标签通过labels来指定 autopct指定了数值的精度格式 plt.axis('equal')设置了坐标轴大小一致 plt.legend()指明要绘制图例（见下图的右上角） 5 条形图 # bar.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np N = 7 x = np.arange(N) data = np.random.randint(low=0, high=100, size=N) colors = np.random.rand(N * 3).reshape(N, -1) labels = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] plt.title("Weekday Data") plt.bar(x, data, alpha=0.8, color=colors, tick_label=labels) plt.show() 这段代码说明如下： 这幅图展示了一组包含7个随机数值的结果，每个数值是[0, 100]的随机数 它们的颜色也是通过随机数生成的。np.random.rand(N * 3).reshape(N, -1)表示先生成21（N x 3）个随机数，然后将它们组装成7行，那么每行就是三个数，这对应了颜色的三个组成部分。如果不理解这行代码，请先学习一下Python 机器学习库 NumPy 教程 title指定了图形的标题，labels指定了标签，alpha是透明度 6 直方图 # hist.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = [np.random.randint(0, n, n) for n in [3000, 4000, 5000]] labels = ['3K', '4K', '5K'] bins = [0, 100, 500, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000] plt.hist(data, bins=bins, label=labels) plt.legend() plt.show() 上面这段代码中，[np.random.randint(0, n, n) for n in [3000, 4000, 5000]]生成了包含了三个数组的数组，这其中： 第一个数组包含了3000个随机数，这些随机数的范围是 [0, 3000) 第二个数组包含了4000个随机数，这些随机数的范围是 [0, 4000) 第三个数组包含了5000个随机数，这些随机数的范围是 [0, 5000)
