python有幾種可視化圖形庫?
對于編程的印象,很多人還是停留在程序代碼上。其實我們早就可以運用代碼,繪制出我們想要的數(shù)據(jù)圖片,然后更多的應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析中。目前python可視化圖庫已經(jīng)發(fā)展的非常全面,其中的種類也比較多,這里給大家分享一些常用的圖形庫,同時帶來散點圖的代碼示例練習(xí)。
一、可視化圖形庫
1.seaborn是基于matplotlib的高級版,主要針對的數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的變量特征選取,可以用非常短小的代碼就可以畫出多維變量的可視化圖形。
2.plotly同時支持Python和R語言,并且實現(xiàn)了在線導(dǎo)入數(shù)據(jù)做可視化并保存內(nèi)容在云端server的功能。做演示的時候,只需要在本地的jupyternotebook與plotlyserver建立通信,即可調(diào)用已經(jīng)做好的可視化內(nèi)容做展示。
3.pyecharts是基于百度echarts的一個開源項目,也是我經(jīng)常使用的交互可視化的工具,相比bokeh和plotly,pyecharts的語法更簡單,實現(xiàn)效果更佳出眾。
4.bokeh是python中一款基于網(wǎng)頁的畫圖工具庫,可以用于網(wǎng)站的可視化展示,具有交互性。
二、可視化圖形代碼
散點圖
importnumpyasnp
importpandasaspd
importmatplotlib.pyplotasplt
importseabornassns
#數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
N=1000
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
#用Matplotlib畫散點圖
plt.scatter(x,y,marker='x')
plt.show()
#用Seaborn畫散點圖
df=pd.DataFrame({'x':x,'y':y})
sns.jointplot(x="x",y="y",data=df,kind='scatter');
plt.show()
以上就是python教程中python的可視化圖形庫介紹,大家在了解了這些基礎(chǔ)的圖形庫后,就可以進行對應(yīng)的下載。已經(jīng)安裝好的小伙伴,就可以開始畫散點圖了。更多Python學(xué)習(xí)教程請關(guān)注IT培訓(xùn)機構(gòu):千鋒教育。