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Présentation d'un nouvel artefact de dessin : sviewgui.

sviewgui introduction

Cette interface graphique est basée sur matplotlib et vous pouvez visualiser vos fichiers csv de plusieurs manières. Caractéristiques principales :

• Ⅰ Types de nuages ​​de points, de tracés linéaires, de tracés de densité, d'histogrammes et de diagrammes en boîtes
• Ⅱ Taille du marqueur, largeur de ligne, nombre de bacs d'histogramme et paramètres de carte de couleurs (de cmocean) ;
  
• Ⅲ Enregistrez l'image au format PDF modifiable ;
  #🎜 🎜# Ⅳ Le code ; pour dessiner des graphiques est disponible afin qu'il puisse être réutilisé et modifié en dehors de sviewgui
• 
  
Adresse du projet : https://github.com/SojiroFukuda/sview -gui# ; 🎜🎜#

Ce package est super simple à utiliser, il n'a qu'une seule méthode : buildGUI(). Cette méthode peut recevoir zéro ou un paramètre. Vous pouvez utiliser le chemin du fichier csv comme argument ou utiliser un objet DataFrame de pandas comme argument. Un code similaire est écrit comme suit :

# 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)

Le code ci-dessus aide uniquement le pilote à ouvrir cette interface visuelle GuI.

Enfin, puisque cette bibliothèque est basée sur la visualisation matplotlib, le style seaborn s'applique également ici, car seaborn est également basé sur la visualisation matplotlib.

installation de sviewgui

Cette bibliothèque a un certain nombre de bibliothèques dépendantes, vous pouvez donc directement utiliser la ligne de code suivante pour installer la bibliothèque sviewgui .

pip install sviewgui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --ignore-installed

Je n'ai pas ajouté le dernier --ignore-installed au début, mais une erreur a été signalée. L'erreur est à peu près la suivante :

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.

#🎜🎜. #Tout ira bien jusqu'à ce que j'ajoute ceci, ne vous inquiétez pas de savoir pourquoi, car je ne sais pas non plus !

sviewgui utilise

Ci-dessus j'ai introduit 3 codes pour ouvrir la fenêtre de l'interface graphique GUI. Ici, je présente uniquement la méthode suivante : #🎜🎜. #

import sviewgui.sview as sv
sv.buildGUI()

La capture d'écran est la suivante :

Lorsque vous entrez le code ci-dessus sur la ligne de commande, le pilote ouvert en arrière-plan L'état d'initialisation de cette fenêtre d'interface graphique ressemble à ceci :

Cliquez sur la sélection ci-dessus pour sélectionner la source de données :

Ensuite, nous pouvons cliquer sur la barre de menu de gauche pour générer les graphiques correspondants. Mais il y a une chose, on dirait qu'il ne supporte pas le chinois ! ! !

Si vous estimez que cela ne suffit pas pour compléter les graphiques souhaités, vous pouvez copier le code Python correspondant aux graphiques et modifiez-le simplement.

Ensuite, vous pouvez prendre le code suivant et le modifier simplement pour générer de superbes graphiques Matplotlib.

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()

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!