这篇文章将为大家详细讲解有关如何利用Python实现数据导入和可视化，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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数据导入和可视化
通常，数据分析的第一步由获取数据和导入数据到我们的工作环境组成。我们可以使用以下的Python代码简单的下载数据：
Python
import urllib2 url = 'http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv' u = urllib2.urlopen(url) localFile = open('iris.csv'', 'w') localFile.write(u.read()) localFile.close() |
在以上的代码片段中，我们使用了urllib2类库以获取伯克利大学网站的一个文件，并使用标准类库提供的File对象把它保存到本地磁盘。数据包含鸢尾花（iris）数据集，这是一个包含了三种鸢尾花（山鸢尾、维吉尼亚鸢尾和变色鸢尾）的各50个数据样本的多元数据集，每个样本都有四个特征（或者说变量），即花萼（sepal）和花瓣（petal）的长度和宽度。以厘米为单位。
数据集以CSV(逗号分割值）的格式存储。CSV文件可以很方便的转化并把其中的信息存储为适合的数据结构。此数据集有5列（译者注：原文是行，但这里应该是列的意思），前4列包含着特征值，最后一列代表着样本类型。CSV文件很容易被numpy类库的genfromtxt方法解析：
Python
from numpy import genfromtxt, zeros # read the first 4 columns data = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3)) # read the fifth column target = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(4),dtype=str) |
在上面的例子中我们创建了一个包含特征值的矩阵以及一个包含样本类型的向量。我们可以通过查看我们加载的数据结构的shape值来确认数据集的大小：
Python
print data.shape (150, 4) print target.shape (150,) |
我们也可以查看我们有多少种样本类型以及它们的名字：
Python
print set(target) # build a collection of unique elements set(['setosa', 'versicolor', 'virginica']) |
当我们处理新数据的时候，一项很重要的任务是尝试去理解数据包含的信息以及它的组织结构。可视化可以灵活生动的展示数据，帮助我们深入理解数据。
使用pylab类库（matplotlib的接口）的plotting方法可以建一个二维散点图让我们在两个维度上分析数据集的两个特征值：
Python
from pylab import plot, show plot(data[target=='setosa',0],data[target=='setosa',2],'bo') plot(data[target=='versicolor',0],data[target=='versicolor',2],'ro') plot(data[target=='virginica',0],data[target=='virginica',2],'go') show() |
上面那段代码使用第一和第三维度（花萼的长和宽），结果如下图所示： 
在上图中有150个点，不同的颜色代表不同的类型；蓝色点代表山鸢尾，红色点代表变色鸢尾，绿色点代表维吉尼亚鸢尾。
另一种常用的查看数据的方法是分特性绘制直方图。在本例中，既然数据被分为三类，我们就可以比较每一类的分布特征。下面这个代码可以绘制数据中每一类型的第一个特性（花萼的长度）：
Python
from pylab import figure, subplot, hist, xlim, show xmin = min(data[:,0]) xmax = max(data[:,0]) figure() subplot(411) # distribution of the setosa class (1st, on the top) hist(data[target=='setosa',0],color='b',alpha=.7) xlim(xmin,xmax) subplot(412) # distribution of the versicolor class (2nd) hist(data[target=='versicolor',0],color='r',alpha=.7) xlim(xmin,xmax) subplot(413) # distribution of the virginica class (3rd) hist(data[target=='virginica',0],color='g',alpha=.7) xlim(xmin,xmax) subplot(414) # global histogram (4th, on the bottom) hist(data[:,0],color='y',alpha=.7) xlim(xmin,xmax) show() |
结果如下图：
根据上图的直方图，我们可以根据数据类型区分理解数据的特征。
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