本文的目的是帮助您开始在 python 中绘制数据。 我们将创建一个条形图来绘制给定文本文件中字符的频率。 在这种情况下，文本文件包含了《了不起的盖茨比》的内容。
第 1 步：创建您的虚拟环境
这个项目的环境会比较小。 虚拟环境允许您向工作区添加额外的功能，而不会影响计算机的其余部分！
创建一个目录并在代码编辑器和终端（运行命令的地方）中打开它。
让我们运行：
$ python3 -m venv venv $ source venv/bin/activate
我们可以安装我们必要的依赖项
$ pip3 install matplotlib
我们还要创建两个文件，read.txt 和 wordcount.py。
我们将使用 wordcount.py 来分析 read.txt 中的文本。
第 2 步：阅读文本
我们可以比较简单的开始，
import matplotlib.pyplot as plt # plot
from collections import OrderedDict # this will be used for sorting later
file = open('read.txt')
text = file.read()
file.close()- 首先，它导入我们的绘图和排序库
- 其次，我们使用内置的 open 函数，它允许我们打开一个文件进行读写
- 然后我们读取文件里面的文本并将其存储到文本变量中
- 最后，我们关闭文件，因为我们不再使用它了
这就是我们“读取”文件并将内容存储在变量中所需的全部内容。
第 3 步：分析字符
我们可以跟踪字符的最好方法是使用 python 字典（在其他编程语言中称为 hashmap）。
字典是一种非常有用的数据存储方式。 就像真正的字典一样，它会有一个“单词”列表，您可以查看单词以查看定义。
在编程中，这个概念被推广到“键/值”对。 这意味着我们可以设置字典，当我向字典询问“a”时，它将返回“a”出现的总次数。
所以让我们编码吧！
charDict = {} # dictionaries are defined by curly braces
def count_letter(character):
character = character.lower()
if character.isspace():
return
if character in charDict:
charDict[character] = charDict[character] + 1
else:
charDict[character] = 1
# loop through text
for i in text:
count_letter(i)
charDict = OrderedDict(sorted(charDict.items()))让我们回顾一下这里发生了什么。
- 首先我们定义一个空字典
- 接下来我们使用 def 关键字定义一个函数。 这个函数接受一个变量“字符”，检查它是否是一个空格（空格、制表符、换行符）。 您可以为您的选择添加其他标准，例如 isalpha() 以确定字符是否为字母
- 然后检查它是否已经在字典中。 如果它在字典中，它会将值更改为之前的值加 1（因为我们正在计算这个字符），否则它将在字典中添加一个初始计数为 1 的新条目
- 然后我们遍历文本变量中的每个字符，其中“i”代表一个单独的字符，我们保存并运行我们的函数来计算它们
- 最后，我们使用 OrderdedDict 导入按字母顺序对字典进行排序
第4步：画出来！
现在我们的数据集已创建，让我们将其组织成轴并绘制它！
我们将创建一个列表来表示每个轴
num_list = []
char_list = []
这些列表将相互对应，因此如果 char_list 中的第 1 项是“a”，则 num_list 中的第 1 项将是相应的频率。 让我们也把它编码出来。
char_list = [] # character num_list = [] # frequency # create x and y axes for x,y in charDict.items(): char_list.append(x) num_list.append(y)
我们使用两个变量循环遍历我们创建的字典中的键/值对，然后将它们添加到我们的数据列表中。
最后让我们使用 matplotlib 创建并保存这个条形图。
fig = plt.figure() # create a new figure
ax = fig.add_subplot() # create a new bar graph within the figure
fig.canvas.manager.set_window_title('The Great Gatsby') # title of window
ax.bar(char_list, num_list) # add the data to the graph
plt.savefig('chars.png') # download an image of the bar graph
plt.show() # show the image- 首先，我们创建一个新图形。 图为整体窗口
- 向图中添加绘图
- 使用我们选择的数据添加条形图
- 下载图片
- 显示图像
是时候测试它了!
使用下面的代码运行您的文件，为我们的结果做好准备！
html5基于TweenMax来制作拖拽图片预览动画特效。拖拽效果使用的是Draggabilly插件。这是一款html5和CSS3可拖拽的横向图片预览布局。该布局将所有图片在屏幕中央进行横向排布，可以通过鼠标前后拖拽图片。当点击图片的标号数字时，隐藏所有的缩略图，在屏幕上显示当前被点击的图片放大，文本内容展示效果。
$ python3 wordcount.py
所以要回答我在文章开头提出的问题，字母 e 在《了不起的盖茨比》中被使用了超过 25,000 次！ 哇！
结论
在本文结束时，我希望您对 matplotlib 和数据科学有所了解。
