Python 그리기 차트용 공통 라이브러리 및 확장 소개

Python은 풍부한 차트 라이브러리 덕분에 데이터 시각화를 더 쉽게 만들어주는 강력하고 사용하기 쉬운 프로그래밍 언어입니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 여러 Python 차트 그리기 라이브러리와 일부 확장을 소개하고 몇 가지 특정 코드 예제도 제공합니다.

1. Matplotlib
   Matplotlib는 Python에서 가장 고전적이고 널리 사용되는 차트 라이브러리 중 하나입니다. 꺾은선형 차트, 분산형 차트, 막대형 차트, 원형 차트 등 다양한 차트 유형을 제공합니다. 다음은 Matplotlib를 사용하여 간단한 선 차트를 그리는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.

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
   Seaborn은 Matplotlib 위에 구축된 통계 그래픽 라이브러리로, 일부 고급 차트 유형을 제공하고 기본 스타일이 더 아름답습니다. 다음은 Seaborn을 사용하여 추세선과 신뢰 구간이 포함된 산점도에 대한 예제 코드입니다.

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
   Plotly는 아름답고 대화형 차트를 만드는 데 사용할 수 있는 대화형 차트 그리기 라이브러리입니다. 산점도, 막대 차트, 영역 차트 등 다양한 유형의 차트 그리기를 지원합니다. 다음은 Plotly를 사용하여 히스토그램을 그리는 샘플 코드입니다.

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
   ggplot은 R 언어의 유명한 ggplot2 패키지를 기반으로 하는 Python 구현으로, 다양한 유형의 차트를 그리는 간단하고 유연한 방법을 제공합니다. 다음은 ggplot을 사용하여 그린 산점도의 샘플 코드입니다.

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()

위는 몇 가지 일반적인 Python 차트 그리기 라이브러리에 대한 간략한 소개일 뿐입니다. 실제로 Bokeh, Altair, Pygal과 같은 다른 라이브러리도 많이 있습니다. 등. 다양한 요구 사항에 따라 다양한 라이브러리를 선택하여 차트를 그릴 수 있습니다.

요약하자면 Python 차트 그리기 라이브러리는 풍부한 기능과 유연한 옵션을 제공하므로 시각화를 통해 데이터를 더 잘 이해하고 표시할 수 있습니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 다양한 유형의 차트를 쉽게 만들 수 있으며 필요에 따라 차트를 사용자 정의하고 조정할 수도 있습니다. 이 기사가 독자들이 Python 차트 그리기 라이브러리에 대한 사전 이해를 갖고 제공된 코드 예제를 통해 깊은 인상을 받는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Python 그리기 차트용 공통 라이브러리 및 확장 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!