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!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

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)

Topik panas

Tutorial Java
1672
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
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 vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles