Jadual Kandungan
101 Buku
Ciptaan Kami
Kami berada di Sederhana
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Perpustakaan Python untuk Visualisasi Data Lanjutan: Panduan Pembangun

Perpustakaan Python untuk Visualisasi Data Lanjutan: Panduan Pembangun

Jan 11, 2025 am 11:40 AM

owerful Python Libraries for Advanced Data Visualization: A Developer

Sebagai pengarang yang prolifik, saya menggalakkan anda untuk meneroka buku saya di Amazon. Ingat untuk mengikuti saya di Medium untuk sokongan dan kemas kini yang berterusan. Terima kasih atas sokongan anda yang tidak ternilai!

Penggambaran data yang berkesan adalah penting untuk analisis data dan komunikasi yang jelas. Sebagai pengaturcara Python, saya telah mendapati bahawa senjata alat visualisasi yang kuat amat diperlukan. Artikel ini menyerlahkan tujuh perpustakaan Python yang berkuasa yang telah meningkatkan keupayaan pembentangan data saya dengan ketara.

Matplotlib, perpustakaan asas, menawarkan fleksibiliti yang tiada tandingan untuk mencipta plot statik tersuai. Kawalan butirannya tidak ternilai untuk visualisasi yang tepat. Contoh plot baris mudah:

<code>import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.show()</code>
Salin selepas log masuk

Seaborn, dibina di atas Matplotlib, cemerlang dalam visualisasi statistik, menyediakan antara muka mesra pengguna untuk mencipta grafik statistik yang menarik secara visual. Ia amat membantu apabila berurusan dengan set data yang mengandungi berbilang pembolehubah. Plot serakan dengan contoh garis regresi:

<code>import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.title('Tip vs Total Bill')
plt.show()</code>
Salin selepas log masuk

Untuk visualisasi interaktif yang boleh digunakan web, Plotly ialah pilihan pilihan saya. Kekuatannya terletak pada penciptaan papan pemuka dan membolehkan penerokaan data pengguna. Contoh plot baris interaktif:

<code>import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))
fig.update_layout(title='Interactive Sine Wave', xaxis_title='x', yaxis_title='sin(x)')
fig.show()</code>
Salin selepas log masuk

Altair, perpustakaan deklaratif berdasarkan Vega dan Vega-Lite, menawarkan pendekatan intuitif untuk mencipta visualisasi yang berkuasa, terutamanya plot berbilang paparan yang kompleks. Contoh plot berselerak:

<code>import altair as alt
from vega_datasets import data

source = data.cars()

chart = alt.Chart(source).mark_circle().encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color='Origin',
    tooltip=['Name', 'Origin', 'Horsepower', 'Miles_per_Gallon']
).interactive()

chart.save('interactive_scatter_plot.html')</code>
Salin selepas log masuk

Vispy menyediakan visualisasi 2D dan 3D berprestasi tinggi, dipercepatkan GPU, sesuai untuk set data besar atau aplikasi masa nyata. Contoh plot serakan 3D yang mudah:

<code>import numpy as np
from vispy import app, scene

canvas = scene.SceneCanvas(keys='interactive', size=(800, 600), show=True)

view = canvas.central_widget.add_view()

# generate data
pos = np.random.normal(size=(1000, 3), scale=0.2)
colors = np.random.uniform(low=0.5, high=1, size=(1000, 3))

# create scatter visual
scatter = scene.visuals.Markers()
scatter.set_data(pos, edge_color=None, face_color=colors, size=5)

view.add(scatter)

view.camera = 'turntable'

app.run()</code>
Salin selepas log masuk

Pygal mencipta carta SVG berskala yang cantik dan mudah dibenamkan dalam aplikasi web. Contoh carta bar:

<code>import pygal

bar_chart = pygal.Bar()
bar_chart.title = 'Browser usage evolution (in %)'
bar_chart.x_labels = map(str, range(2002, 2013))
bar_chart.add('Firefox', [None, None, 0, 16.6, 25, 31, 36.4, 45.5, 46.3, 42.8, 37.1])
bar_chart.add('Chrome', [None, None, None, None, None, None, 0, 3.9, 10.8, 23.8, 35.3])
bar_chart.add('IE', [85.8, 84.6, 84.7, 74.5, 66, 58.6, 54.7, 44.8, 36.2, 26.6, 20.1])
bar_chart.add('Others', [14.2, 15.4, 15.3, 8.9, 9, 10.4, 8.9, 5.8, 6.7, 6.8, 7.5])
bar_chart.render_to_file('bar_chart.svg')</code>
Salin selepas log masuk

Yellowbrick ialah pilihan saya untuk projek pembelajaran mesin, memperluaskan Scikit-Learn untuk visualisasi pemilihan model. Contoh matriks kekeliruan:

<code>from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
from yellowbrick.classifier import ConfusionMatrix
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearSVC()
cm = ConfusionMatrix(model, classes=iris.target_names)
cm.fit(X_train, y_train)
cm.score(X_test, y_test)
cm.show()</code>
Salin selepas log masuk

Pemilihan perpustakaan bergantung pada keperluan projek. Matplotlib menyediakan penyesuaian terperinci, Seaborn menawarkan lalai yang menyenangkan dari segi estetik, Plotly mengendalikan visualisasi web interaktif, Altair menggunakan pendekatan tatabahasa grafik deklaratif, Vispy cemerlang dengan set data dan 3D yang besar, Pygal menghasilkan SVG berskala, dan Yellowbrick membantu dengan penilaian model pembelajaran mesin. Menggabungkan perpustakaan ini, terutamanya dalam buku nota Jupyter, meningkatkan analisis data interaktif dan perkongsian kolaboratif. Khalayak dan jenis data juga mempengaruhi pemilihan perpustakaan.

Menguasai perpustakaan ini dengan ketara meningkatkan komunikasi data. Medan visualisasi data sentiasa berkembang, jadi kekal semasa adalah kunci. Percubaan digalakkan—matlamat utama ialah komunikasi cerapan data yang jelas dan berkesan.

Ringkasnya, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair, Vispy, Pygal dan Yellowbrick menawarkan kit alat yang mantap untuk visualisasi data lanjutan, memenuhi keperluan dan jenis projek yang pelbagai. Selamat menggambarkan!


101 Buku

101 Buku ialah sebuah rumah penerbitan dikuasakan AI yang diasaskan bersama oleh pengarang Aarav Joshi. Teknologi AI kami mengekalkan kos yang rendah—sesetengah buku serendah $4—menjadikan pengetahuan berkualiti boleh diakses.

Cari buku kami Kod Bersih Golang di Amazon.

Kekal dimaklumkan tentang kemas kini dan keluaran baharu. Cari Aarav Joshi di Amazon untuk mendapatkan lebih banyak tajuk dan tawaran istimewa!

Ciptaan Kami

Teroka projek kami yang lain:

Pusat Pelabur | Pusat Pelabur (Bahasa Sepanyol) | Investor Central (Jerman) | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS


Kami berada di Sederhana

Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden

Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan Python untuk Visualisasi Data Lanjutan: Panduan Pembangun. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles