python可視化模塊

① python數據可視化--可視化概述

數據可視化是python最常見的應用領域之一，數據可視化是藉助圖形化的手段將一組數據以圖形的形式表達出來，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的數據處理過程。

在學術界有一句話廣為流傳，A picture worths thousand words，就是一圖值千言。在課堂上，我經常舉的例子就是大家在刷朋友圈的時候如果看到有人轉發一篇題目很吸引人的文章時，我們都會點擊進去，可能前幾段話會很認真地看，文章很長的時候後面就會一目十行，失去閱讀的興趣。

所以將數據、表格和文字等內容用圖表的形式表達出來，既能提高讀者閱讀的興趣，還能直觀表達想要表達的內容。

python可視化庫有很多，下面列舉幾個最常用的介紹一下。

matplotlib

它是python眾多數據可視化庫的鼻祖，也是最基礎的底層數據可視化第三方庫，語言風格簡單、易懂，特別適合初學者入門學習。

seaborn

Seaborn是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能製作具有更多特色的圖。應該把Seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。

pyecharts

pyecharts是一款將python與echarts結合的強大的數據可視化工具，生成的圖表精巧，交互性良好，可輕松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到眾多開發者的認可。

bokeh

bokeh是一個面向web瀏覽器的互動式可視化庫，它提供了多功能圖形的優雅、簡潔的構造，並在大型數據集或流式數據集上提供高性能的交互性。

python這些可視化庫可以便捷、高效地生成豐富多彩的圖表，下面列舉一些常見的圖表。

柱形圖

條形圖

坡度圖

南丁格爾玫瑰圖

雷達圖

詞雲圖

散點圖

等高線圖

瀑布圖

相關系數圖

散點曲線圖

直方圖

箱形圖

核密度估計圖

折線圖

面積圖

日歷圖

餅圖

圓環圖

馬賽克圖

華夫餅圖

還有地理空間型等其它圖表，就不一一列舉了，下節開始我們先學習matplotlib這個最常用的可視化庫。

② Python中數據可視化經典庫有哪些

Python有很多經典的數據可視化庫，比較經典的數據可視化庫有下面幾個。

matplotlib

是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序介面。

pyplot 是 matplotlib 的一個模塊，它提供了一個類似 MATLAB 的介面。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

優點：繪圖質量高，可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單，易於理解和擴展，使繪圖變得輕松，通過Matplotlib可以很輕松地畫一些或簡單或復雜的圖形，幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等，最重要的是免費和開源。

優點：用於創建、操縱和研究復雜網路的結構、以及學習復雜網路的結構、功能及其動力學。

上面是我的回答，希望對您有所幫助！

③ 怎樣用python進行數據可視化

用python進行數據可視化的方法：可以利用可視化的專屬庫matplotlib和seaborn來實現。基於python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。
我們只需藉助可視化的兩個專屬庫（libraries），俗稱matplotlib和seaborn即可。
（推薦教程：Python入門教程）
下面我們來詳細介紹下：
Matplotlib：基於Python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。這對在跨平台互動環境中發布高質量圖片很有用。它也可用於動畫。
Seaborn：Seaborn是一個Python中用於創建信息豐富和有吸引力的統計圖形庫。這個庫是基於matplotlib的。Seaborn提供多種功能，如內置主題、調色板、函數和工具，來實現單因素、雙因素、線性回歸、數據矩陣、統計時間序列等的可視化，以讓我們來進一步構建復雜的可視化。

④ Python中數據可視化的兩個庫！

1、Matplotlib

Matplotlib是最全面的Python數據可視化庫。

有人認為Matplotlib的界面很難看，但筆者認為，作為最基礎的Python數據可視化庫，Matplotlib能為使用者的可視化目標提供最大的可能性。

使用JavaScript的開發者們也有各自偏好的可視化庫，但當所處理的任務中涉及大量不被高級庫所支持的定製功能時，開發者們就必須用到D3.js。Matplotlib也是如此。

2、Plotly

雖然堅信要進行數據可視化，就必須得掌握Matplotlib，但大多數情況下讀者更願意使用Plotly，因為使用Plotly只需要寫最少的代碼就能得出最多彩繽紛的圖像。

無論是想構造一張3D表面圖，或是一張基於地圖的散點圖，又或是一張交互性動畫圖，Plotly都能在最短的時間內滿足要求。

Plotly還提供一個表格工作室，使用者可以將自己的可視化上傳到一個在線存儲庫中以便未來進行編輯。

更多Python知識，請關注Python視頻教程！

⑤ Python數據分析：可視化

本文是《數據蛙三個月強化課》的第二篇總結教程，如果想要了解 數據蛙社群 ，可以閱讀 給DataFrog社群同學的學習建議 。溫馨提示：如果您已經熟悉python可視化內容,大可不必再看這篇文章，或是之挑選部分文章

對於我們數據分析師來說，不僅要自己明白數據背後的含義，而且還要給老闆更直觀的展示數據的意義。所以，對於這項不可缺少的技能，讓我們來一起學習下吧。

畫圖之前，我們先導入包和生成數據集

我們先看下所用的數據集

折線圖是我們觀察趨勢常用的圖形，可以看出數據隨著某個變數的變化趨勢，默認情況下參數 kind="line" 表示圖的類型為折線圖。

對於分類數據這種離散數據，需要查看數據是如何在各個類別之間分布的，這時候就可以使用柱狀圖。我們為每個類別畫出一個柱子。此時，可以將參數 kind 設置為 bar 。

條形圖就是將豎直的柱狀圖翻轉90度得到的圖形。與柱狀圖一樣，條形圖也可以有一組或多種多組數據。

水平條形圖在類別名稱很長的時候非常方便，因為文字是從左到右書寫的，與大多數用戶的閱讀順序一致，這使得我們的圖形容易閱讀。而柱狀圖在類別名稱很長的時候是沒有辦法很好的展示的。

直方圖是柱形圖的特殊形式，當我們想要看數據集的分布情況時，選擇直方圖。直方圖的變數劃分至不同的范圍，然後在不同的范圍中統計計數。在直方圖中，柱子之間的連續的，連續的柱子暗示數值上的連續。

箱線圖用來展示數據集的描述統計信息，也就是[四分位數]，線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱子的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。此時可以將參數 kind 設置為 box。

如果想要畫出散點圖，可以將參數 kind 設置為 scatter，同時需要指定 x 和 y。通過散點圖可以探索變數之間的關系。

餅圖是用面積表示一組數據的佔比，此時可以將參數 kind 設置為 pie。

我們剛開始學習的同學，最基本應該明白什麼數據應該用什麼圖形來展示，同學們來一起總結吧。

⑥ Python有哪些數據可視化方法

這里介紹2種python可視化的方法，分別是seaborn和pyecharts，這2個庫簡單易學、容易上手，可以快速繪制出簡潔、漂亮的圖表，而且代碼量少，使用起來非常方便，下面我簡單介紹一下這2個庫的安裝和使用，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

seaborn：這是一個基於matplotlib的可視化庫，是對matplotlib的更高級封裝，極大地方便了我們的數據可視化，省去了許多matplotlib默認參數的配置，代碼量少，而且制圖漂亮，下面我簡單介紹一下這個庫：

1.安裝seaborn，這個直接在cmd窗口中輸入命令「pipinstallseaborn」就行，如下：

2.安裝成功後，我們可以進行一下簡單的測試了，主要鎮爛拍代碼如下（官方示例）：

程序運行截圖如下，制圖效果還不錯：

3.至於更多的示例的話，可以查看一下官御羨網的教程，種類繁多，注釋清楚，介紹詳細，很適合開發者來學習：

pyecharts：這個是echarts的一個python介面，藉助echarts，我們可以快速繪制出簡潔、漂亮的可視化圖表。易學易懂、上手簡單、使用方便，非常適合數據可視化，下面我簡單介紹一下這個庫：

1.下載安裝pyecharts，這個直接在cmd窗口輸入命令「pipinstallpyecharts」就行，如下：

2.安裝成功後，我們就可以進行簡單的測試了，主要代碼如下：

程序運行截圖如下：

更多示例，也可以參考一下pyecharts官網教程，相關參數和代碼都有很詳細解釋、說明，非常適合初學者來學習。

至此，2種python可視化的方法歷笑就介紹完畢了。總的來說，這2個可視化庫使用起來都非常方便，簡單易學、容易上手，感興趣的話，可以參考一下官網教程，嘗試一下，當然，你也可以使用matplotlib，ggplot2等可視化庫，只要適合自己的項目，都行，網上也有相關教程和資料，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

⑦ python可視化界面怎麼做

這個非常簡單，PyQt就可以輕松實現，一個基於Qt的介麵包，可以直接拖拽控制項設計UI界面，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用，感興趣的朋友可以自己嘗試一下：

1.首先，安早坦裝PyQt模塊，這個直接在cmd窗口輸入命令「pipinstallpyqt5」就行，如下，整個模塊比較大，下載過程需要等待一會兒，保持聯網：

2.安裝完成後，我們就可以直接打開Qt自帶的QtDesigner設計師設計界面了，這里默認會安裝到site-packages->PyQt5->Qt->bin目錄，打開後的界面如下，可以直接新建對話框等窗口，所有的控制項都可以直接拖拽，編輯屬性，非常方便：

3.這里我簡單的設計了一個登錄窗口，2個輸入框和2個按鈕，如下，這里可以直接使用QSS對界面進行美化（設置styleSheet屬性即可），類似網頁的CSS，如果你有一定的前端基礎，那麼美化起來會非常容易：

設計完成後，還只是一個ui文件，不是現成的Python代碼，還需要藉助pyuic5工具（也在bin目錄下）才能將ui文件轉化為Python代碼，切換到ui文件所在目錄，輸入命令「pyuic5-ologin.pylogin.ui」即可（這里替換成你的ui文件），轉化成功後的Python代碼如下（部分截圖）：

還需要在最下面添加一個main函數，創建上面Ui_Form類對象顯示窗口即可，如下：

最後點擊運行程序，效果如下，和剛才設計的界面效果一模一樣：

至此，我們就完成了利用Python的PyQt模塊直接拖拽控制項來設計UI界面。總的來說，整個過程非常簡單，只要你有一定的Python基礎，熟悉一下操作過桐薯程，很快就能掌握的，當然，還有許多其他UI開發模塊，像tkinter，wxPython，Eric6等，也都非常不錯，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留局睜者言進行補充。