Wir stellen ein neues Zeichenartefakt vor: sviewgui.
Diese GUI basiert auf Matplotlib und Sie können Ihre CSV-Dateien auf viele Arten visualisieren. Hauptmerkmale:
Projektadresse: https://github.com/SojiroFukuda / sview-gui
Dieses Paket ist super einfach zu verwenden. Es hat nur eine Methode: buildGUI(). Dieser Methode können null oder ein Parameter übergeben werden. Sie können den Dateipfad der CSV-Datei als Argument verwenden oder ein DataFrame-Objekt von Pandas als Argument verwenden. Ein ähnlicher Code ist wie folgt geschrieben:
# 第一种形式 import sviewgui.sview as sv sv.buildGUI() # 第二种形式 import sviewgui.sview as sv FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv" sv.buildGUI(FILE_PATH) # 第三种形式 import sviewgui.sview as sv import pandas as pd FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv" df = pd.read_csv(FILE_PATH) sv.buildGUI(df)
Der obige Code hilft dem Fahrer nur, diese visuelle GuI-Schnittstelle zu öffnen.
Da diese Bibliothek schließlich auf der Matplotlib-Visualisierung basiert, gilt auch hier der Seaborn-Stil, da Seaborn auch auf der Matplotlib-Visualisierung basiert.
Diese Bibliothek verfügt über eine ganze Reihe abhängiger Bibliotheken, sodass Sie die folgende Codezeile direkt verwenden können, um die sviewgui-Bibliothek zu installieren.
pip install sviewgui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --ignore-installed
Ich habe das letzte --ignore-installed zuerst nicht hinzugefügt, aber es wurde ein Fehler gemeldet, der ungefähr wie folgt lautet:
ERROR: Cannot uninstall 'certifi'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
Fügen Sie das einfach hinzu, machen Sie sich keine Sorgen darüber, warum, denn ich tue es nicht Ich weiß es nicht!
Ich habe oben drei Codes zum Öffnen des grafischen GUI-Schnittstellenfensters eingeführt. Hier stelle ich nur die folgende Methode vor:
import sviewgui.sview as sv sv.buildGUI()
Der Screenshot sieht wie folgt aus:
Wenn Sie den Befehl eingeben Zeile Nach dem obigen Code wird das grafische Schnittstellenfenster im Hintergrund geöffnet. Der Initialisierungsstatus sieht ungefähr so aus:
Klicken Sie auf die obige Auswahl, um die Datenquelle auszuwählen:
Dann werden wir Klicken Sie auf die linke Menüleiste, um die entsprechenden Grafiken zu generieren. Aber es gibt eine Sache: Es scheint, dass Chinesisch nicht unterstützt wird! ! !
Wenn Sie der Meinung sind, dass dies nicht ausreicht, um die gewünschten Grafiken zu perfektionieren, können Sie den den Grafiken entsprechenden Python-Code kopieren und ihn einfach ändern.
Dann können Sie den folgenden Code nehmen und ihn einfach ändern, um schöne Matplotlib-Grafiken zu generieren.
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import cmocean #2021/07/13 08:03:18 #- Import CSV as DataFrame ---------- FILE_PATH = 'C:/Users/Administrator/Desktop/plot.csv' DATA = pd.read_csv(FILE_PATH) #- Axes Setting ---------- fig, ax = plt.subplots() ax.set_title( "x-y") ax.set_xlabel( "x") ax.set_ylabel( "x" ) ax.set_xlim(min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() ) - abs( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() )/10), max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()) + abs(max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna())/10)) ax.set_ylim( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() ) - abs( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() )/10), max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()) + abs(max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna())/10)) #- PLOT ------------------ ax.plot( DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), linewidth = 3.0, alpha =1.0, color = "#005AFF" ) plt.show()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLob! Empfehlen Sie ein Python-Artefakt, das Matplotlib zum Zeichnen aufrufen kann, ohne eine Codezeile schreiben zu müssen!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
