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2021-06-01 09:32:01
今天介紹Python當中十大視覺化工具,每一個都獨具特色,驚豔一方。
Matplotlib 是 Python 的一個繪相簿,可以繪製出高質量的折線圖、散點圖、柱狀圖、條形圖等等。它也是許多其他視覺化庫的基礎。
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 是基於 Matplotlib 的 Python 資料視覺化庫,專門用於繪製統計圖形,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 是一個互動式資料視覺化庫,可以繪製出高質量的折線圖、散點圖、3D 圖形等等。它支援多種程式語言,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 是一個互動式資料視覺化庫,也支援多種程式語言,如 Python、R、JavaScript 等等。它可以繪製出高質量的折線圖、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 是一個基於 Vega-Lite 的 Python 視覺化庫,可以快速輕鬆地繪製出高質量的折線圖、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 是一個基於 R 語言中的 ggplot2 庫的 Python 視覺化庫,可以繪製出高質量的散點圖、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 視覺化庫,可以建立互動式的資料視覺化,支援多種型別的視覺化圖形,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 是一個基於 Python 的 ggplot2 庫的視覺化庫,它可以建立高質量的資料視覺化圖形,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 是一個用於生成詞雲的 Python 庫,可以將文字中出現頻率高的詞彙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 是一個用於建立、操作和視覺化複雜網路的 Python 庫。它支援建立多種型別的網路結構,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()
好啦,以上就是精心挑選的 Python 視覺化庫,大家最好自己動手體驗一下哦!
到此這篇關於Python視覺化最頻繁使用的10大工具的文章就介紹到這了,更多相關Python視覺化工具內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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