Einführung in gängige Bibliotheken und Erweiterungen für Python-Zeichnungsdiagramme

Python ist eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Programmiersprache, die dank ihrer umfangreichen Diagrammbibliothek die Datenvisualisierung erleichtert. In diesem Artikel stellen wir mehrere häufig verwendete Python-Bibliotheken zum Zeichnen von Diagrammen und einige ihrer Erweiterungen vor und stellen außerdem einige spezifische Codebeispiele bereit.

1. Matplotlib
   Matplotlib ist eine der klassischsten und am weitesten verbreiteten Diagrammbibliotheken in Python. Es bietet eine Vielzahl von Diagrammtypen, darunter Liniendiagramme, Streudiagramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme und mehr. Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man mit Matplotlib ein einfaches Liniendiagramm zeichnet:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title('简单折线图')
plt.show()

2. Seaborn
   Seaborn ist eine auf Matplotlib basierende statistische Grafikbibliothek, die einige erweiterte Diagrammtypen bietet und im Standardstil schöner ist. Hier ist ein Beispielcode für ein Streudiagramm mit Trendlinien und Konfidenzintervallen mit Seaborn:

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
plt.xlabel('总账单')
plt.ylabel('小费')
plt.title('账单金额和小费之间的关系')
plt.show()

3. Plotly
   Plotly ist eine interaktive Diagrammzeichnungsbibliothek, mit der schöne und interaktive Diagramme erstellt werden können. Es unterstützt das Zeichnen verschiedener Arten von Diagrammen, einschließlich Streudiagrammen, Balkendiagrammen, Flächendiagrammen usw. Hier ist ein Beispielcode zum Zeichnen eines Histogramms mit Plotly:

import plotly.express as px

df = px.data.tips()

fig = px.bar(df, x='day', y='total_bill', color='sex', barmode='group')
fig.show()

4. ggplot
   ggplot ist eine Python-Implementierung, die auf dem berühmten ggplot2-Paket in der R-Sprache basiert und eine einfache und flexible Möglichkeit bietet, verschiedene Diagrammtypen zu zeichnen. Das Folgende ist ein Beispielcode für ein mit ggplot erstelltes Streudiagramm:

from ggplot import *

df = mpg

ggplot(aes(x='displ', y='hwy', color='class'), data=df) +
    geom_point() +
    xlab('发动机排量') +
    ylab('高速公路里程') +
    ggtitle('散点图') +
    theme_bw()

Das Obige ist nur eine kurze Einführung in mehrere gängige Python-Bibliotheken zum Zeichnen von Diagrammen. Tatsächlich gibt es viele andere Bibliotheken wie Bokeh, Altair, Pygal. usw. Je nach Bedarf können Sie verschiedene Bibliotheken zum Zeichnen von Diagrammen auswählen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Python-Diagrammzeichnungsbibliothek umfangreiche Funktionen und flexible Optionen bietet, die es uns ermöglichen, Daten durch Visualisierung besser zu verstehen und anzuzeigen. Mithilfe dieser Bibliotheken können wir problemlos verschiedene Arten von Diagrammen erstellen und diese auch an unsere Bedürfnisse anpassen. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern helfen kann, ein erstes Verständnis der Python-Diagrammzeichnungsbibliothek zu erlangen und ihren Eindruck durch die bereitgestellten Codebeispiele zu vertiefen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in gängige Bibliotheken und Erweiterungen für Python-Zeichnungsdiagramme. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!