Python 描画チャートの一般的なライブラリと拡張機能の紹介

Python は強力で使いやすいプログラミング言語であり、豊富なグラフ作成ライブラリのおかげでデータの視覚化が容易になります。この記事では、一般的に使用されるいくつかの Python チャート描画ライブラリとその拡張機能の一部を紹介し、具体的なコード例もいくつか示します。

1. Matplotlib
   Matplotlib は、Python で最も古典的で広く使用されているグラフ作成ライブラリの 1 つです。折れ線グラフ、散布図、棒グラフ、円グラフなど、さまざまな種類のグラフが用意されています。以下は、Matplotlib を使用して単純な折れ線グラフを描画する方法を示す簡単な例です:

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 は、Matplotlib 上に構築された統計グラフィック ライブラリです。タイプとより美しいデフォルトのスタイルが提供されます。以下は、Seaborn を使用して描画された傾向線と信頼区間を含む散布図のコード例です。

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 は、美しく、美しいチャートを作成できる対話型のチャート描画ライブラリです。インタラクティブなチャート。散布図、棒グラフ、面グラフなど、さまざまなタイプのグラフの描画をサポートします。以下は、Plotly を使用してヒストグラムを描画するためのコード例です。

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 は、R 言語の有名な ggplot2 パッケージに基づく Python 実装であり、単純な And を提供します。さまざまなタイプのチャートを柔軟に描画する方法。以下は、ggplot を使用して描画された散布図のサンプル コードです:

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()

上記は、いくつかの一般的な Python チャート描画ライブラリの簡単な紹介です。実際には、他にも多くのライブラリがあります。ボケ、アルタイル、ピガルなど。さまざまなニーズに応じて、チャートを描画するためにさまざまなライブラリを選択できます。

要約すると、Python チャート描画ライブラリは豊富な機能と柔軟なオプションを提供し、視覚化を通じてデータをより深く理解し、表示できるようにします。これらのライブラリを使用すると、さまざまな種類のチャートを簡単に作成でき、ニーズに応じてカスタマイズおよび調整することもできます。この記事が、読者が Python チャート描画ライブラリについて予備的に理解し、提供されるコード例を通じて印象を深めるのに役立つことを願っています。

以上がPython 描画チャートの一般的なライブラリと拡張機能の紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。