python有幾種可視化圖形庫(kù)?

對(duì)于編程的印象，很多人還是停留在程序代碼上。其實(shí)我們?cè)缇涂梢赃\(yùn)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(kù)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(kù)，同時(shí)帶來(lái)散點(diǎn)圖的代碼示例練習(xí)。

一、可視化圖形庫(kù)

1.seaborn是基于matplotlib的高級(jí)版，主要針對(duì)的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)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(shí)支持Python和R語(yǔ)言，并且實(shí)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(shí)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(gè)開(kāi)源項(xiàng)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(yǔ)法更簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)效果更佳出眾。

4.bokeh是python中一款基于網(wǎng)頁(yè)的畫圖工具庫(kù),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(diǎn)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(diǎn)圖

plt.scatter(x,y,marker='x')

plt.show()

#用Seaborn畫散點(diǎn)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(kù)介紹，大家在了解了這些基礎(chǔ)的圖形庫(kù)后，就可以進(jìn)行對(duì)應(yīng)的下載。已經(jīng)安裝好的小伙伴，就可以開(kāi)始畫散點(diǎn)圖了。更多Python學(xué)習(xí)教程請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。