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python的可视化程序

python
2024-05-08 12:28:46
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本文目录一览

1、python怎样数据可视化3d
2、python的数据可视化库有哪些
3、Python中数据可视化的两个库！

1、python怎样数据可视化3d

导入随机

  导入numpy为np

  导入matplotlib为mpl

  导入matplotlib.pyplot为plt

  导入matplotlib.datesasmdates

  frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

  mpl.rcParams['font.size']=10

  figure=plt.figure()

  ax=Fig.add_subplot(111,projection='3d')

  对于[2011,2012,2013,2014]中的z:

  xs=xrange(1,13)

  ys=1000*np.random.rand(12)

  color=plt.cm.Set2(random.choice(xrange(plt.cm.Set2.N))))

  ax.bar(xs,ys,zs=z,zdir='y',color=color,alpha=0.8)

  ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixLocator(xs))

  ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))

  ax.set_xlabel('月')

  ax.set_ylabel('年)')

  ax.set_zlabel('SalesNet[usd]')

  plt.show()

渲染：

使用ptyhon函数matplotlib3D绘制一些3D视觉图

2、python的数据可视化库有哪些

Python有很多数据可视化库，以下是一些最常用的库：

1.Matplotlib：Matplotlib是一个非常流行的Python数据可视化库，支持多种图表类型，如折线图、条形图、散点图、饼图等。它还支持CSV、Excel和数据库等多种数据格式。

2.Seaborn：Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了很多预定义的样式和布局，使数据可视化更加直观、美观。

3.Plotly：Plotly是一个功能强大的数据可视化库，支持创建各种复杂的图形，包括动画、交互式图形和3D图形。 Plotly还支持将图表发布到网络上。

4.Bokeh：Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库。它支持多种数据格式，包括CSV、Excel和数据库。 Bokeh还支持在网络浏览器中查看图形。

5.Pandas：Pandas虽然不是一个专门的数据可视化库，但是它是一个强大的数据分析库，提供了很多数据可视化的功能，比如创建条形图、散点图、热图等

6.Pyecharts：Pyecharts是一个基于Echarts的Python数据可视化库。它支持多种图表类型，例如折线图、条形图、散点图、地图等。它还支持将图表导出为图像文件。

这些库各有优势和适用场景，您可以根据自己的需求选择最适合自己的库进行数据可视化。同时，这些库还拥有丰富的文档和示例，帮助您更好地理解和使用它们。

3、Python中数据可视化的两个库！

1.Matplotlib
Matplotlib是Python中许多数据可视化库的创建者。其设计风格与MATLAB这种20世纪80年代设计的商业编程语言非常相似，并且具有许多强大而复杂的可视化功能。 Matplotlib包含许多不同类型的API，您可以使用它们来绘制图表并以各种方式自定义它们。
2.Seaborn
Seaborn是一个基于Matplotlib的高级封装可视化库，支持交互界面，使图标绘制功能更加简单，图表颜色更加美观。统计图表丰富多样。
3.ggplot
ggplot是一个基于Matplotlib的库，旨在以覆盖层的形式简化图形的绘制。例如，先绘制坐标轴的图层，然后绘制点的图层，最后绘制线条的图层，这样就不太适合个性化的自定义图形。此外，ggplot2还准备了R语言的接口。该API不适合Python，但适合R语言，功能非常强大。
4.Bokeh
Bokeh是一个交互式可视化库，支持使用Web浏览器进行显示，使您可以快速轻松地将大型数据集转换为高性能的交互式结构。
5.Pygal
Pygal是一个可扩展的矢量图库，用于创建可在浏览器中打开的SVG格式的图表。该图表可以在各种比例的屏幕上自动调整大小，以方便用户交互。
6.Pyecharts
Pyecharts是一个用于创建ECharts的库。创建的EChart以其出色的交互性和精巧的设计获得了众多开发者的认可。