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這篇文章主要介紹“Python有哪些可視化最頻繁使用的工具”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“Python有哪些可視化最頻繁使用的工具”文章能幫助大家解決問題。
Matplotlib 是 Python 的一個繪圖庫,可以繪制出高質量的折線圖、散點圖、柱狀圖、條形圖等等。它也是許多其他可視化庫的基礎。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show()
Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 數據可視化庫,專門用于繪制統計圖形,如熱圖、小提琴圖、帶誤差線的折線圖等等。
import seaborn as sns import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=df)
Plotly 是一個交互式數據可視化庫,可以繪制出高質量的折線圖、散點圖、3D 圖形等等。它支持多種編程語言,如 Python、R、JavaScript 等等。
import plotly.graph_objs as go import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y)) fig.show()
Bokeh 是一個交互式數據可視化庫,也支持多種編程語言,如 Python、R、JavaScript 等等。它可以繪制出高質量的折線圖、散點圖、柱狀圖、條形圖等等。
from bokeh.plotting import figure, show import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) p = figure(title='Sine Wave') p.line(x, y, legend_label='Sine') show(p)
Altair 是一個基于 Vega-Lite 的 Python 可視化庫,可以快速輕松地繪制出高質量的折線圖、散點圖、柱狀圖等等。
import altair as alt import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') alt.Chart(df).mark_bar().encode( x='year', y='sales', color='region' )
ggplot 是一個基于 R 語言中的 ggplot2 庫的 Python 可視化庫,可以繪制出高質量的散點圖、柱狀圖、箱線圖等等。
from ggplot import * import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') ggplot(df, aes(x='date', y='value', color='variable')) + \ geom_line() + \ theme_bw()
Holoviews 是一個 Python 可視化庫,可以創建交互式的數據可視化,支持多種類型的可視化圖形,如折線圖、散點圖、柱狀圖、熱力圖等等。
import holoviews as hv import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) hv.extension('bokeh') hv.Curve((x, y))
Plotnine 是一個基于 Python 的 ggplot2 庫的可視化庫,它可以創建高質量的數據可視化圖形,如散點圖、柱狀圖、線圖等等。
from plotnine import * import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') (ggplot(df, aes(x='year', y='sales', fill='region')) + geom_bar(stat='identity', position='dodge'))
Wordcloud 是一個用于生成詞云的 Python 庫,可以將文本中出現頻率高的詞匯以圖形的方式展示出來。
from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt text = "Python is a high-level programming language" wordcloud = WordCloud().generate(text) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()
Networkx 是一個用于創建、操作和可視化復雜網絡的 Python 庫。它支持創建多種類型的網絡結構,如有向圖、無向圖、加權圖等等。
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.DiGraph() G.add_edge('A', 'B') G.add_edge('B', 'C') G.add_edge('C', 'D') G.add_edge('D', 'A') pos = nx.spring_layout(G) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) plt.axis('off') plt.show()
關于“Python有哪些可視化最頻繁使用的工具”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識,可以關注億速云行業資訊頻道,小編每天都會為大家更新不同的知識點。
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