python等值線圖

A. python中除了matplotlib外還有哪些數據可視化的庫

數據可視化是展示數據、理解數據的有效手段，常用的Python數據可視化庫如下：
1.Matplotlib：第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
2.Seaborn：利用Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表，與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
3.ggplot：基於R的一個作圖庫的ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
4.Bokeh：與ggplot很相似，但與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
5.Plotly：可以通過Python notebook使用，與bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
6.pygal：與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
7.geoplotlib：用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖等，必須安裝Pyglet方可使用。
8.missingno：用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。

B. python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
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C. 數據分析 地圖 熱力圖 什麼軟體

網路地圖、高德地圖、谷歌地圖、騰訊地圖、Arcgis軟體提供數據分析、地圖、熱力圖。

1、網路地圖：

網路地圖熱力圖功能，展示該地區人員密度。在這部分中，關鍵就是數據的獲取(坐標信息)。熱力圖能告訴用戶頁面的哪些部分吸引了大多數訪客的注意，這對web數據分析非常有用。

2、高德地圖：

高德熱力圖是利用獲取的手機基站定位該區域的用戶數量,通過用戶數量渲染地圖顏色。實現展示該地區人的密度，關鍵就是數據的獲取(坐標信息)。

3、谷歌地圖：

提供包括局部詳細的衛星照片，此款服務可以提供含有全球城市政區和交通以及商業信息的矢量地圖、不同解析度的衛星照片和可以用來顯示地形和等高線地形視圖。

4、騰訊地圖：

這是由騰訊公司推出的一種互聯網地圖服務。用戶可以從地圖中看到普通的矩形地圖、衛星地圖和街景地圖以及室內景(詳見下面)。用戶可以使用地圖查詢銀行、醫院、賓館、公園等地理位置，有助用戶的平時生活出行所需。

5、Arcgis：

ArcGIS產品線為用戶提供一個可伸縮的，全面的GIS平台。ArcObjects包含了許多的可編程組件，從細粒度的對象（例如單個的幾何對象）到粗粒度的對象（例如與現有ArcMap文檔交互的地圖對象）涉及面極廣，這些對象為開發者集成了全面的GIS功能。

D. Python之神奇的繪圖庫matplotlib

matplotlib是Python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合互動式地進行制圖。本文將以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的幾種圖。其中包括填充圖、散點圖(scatter plots)、. 條形圖(bar plots)、等高線圖(contour plots)、 點陣圖和3D圖，下面來一起看看詳細的介紹：

一、填充圖

參考代碼

簡要分析

這里主要是用到了fill_between函數。這個函數很好理解，就是傳入x軸的數組和需要填充的兩個y軸數組；然後傳入填充的范圍，用where=來確定填充的區域；最後可以加上填充顏色啦，透明度之類修飾的參數。

相關推薦：《Python教程》

效果圖

二、散點圖(scatter plots)

參考代碼

簡要分析

1.首先介紹一下numpy 的normal函數，很明顯，這是生成正態分布的函數。這個函數接受三個參數，分別表示正態分布的平均值，標准差，還有就是生成數組的長度。很好記。

2.然後是arctan2函數，這個函數接受兩個參數，分別表示y數組和x數組，然後返回對應的arctan(y/x)的值，結果是弧度制。

3.接下來用到了繪制散點圖的scatter方法，首先當然是傳入x和y數組，接著s參數表示scale，即散點的大小；c參數表示color，我給他傳的是根據角度劃分的一個數組，對應的就是每一個點的顏色（雖然不知道是怎麼對應的，不過好像是一個根據數組內其他元素進行的相對的轉換，這里不重要了，反正相同的顏色賦一樣的值就好了）；最後是alpha參數，表示點的透明度。scatter函數的高級用法可以參見官方文檔scatter函數或者help文檔，最後設置下坐標范圍就好了。

效果圖

三、等高線圖(contour plots)

參考代碼

簡要分析

1.首先要明確等高線圖是一個三維立體圖，所以我們要建立一個二元函數f，值由兩個參數控制，(注意，這兩個參數都應該是矩陣)。

2.然後我們需要用numpy的meshgrid函數生成一個三維網格，即，x軸由第一個參數指定，y軸由第二個參數指定。並返回兩個增維後的矩陣，今後就用這兩個矩陣來生成圖像。

3.接著就用到coutourf函數了，所謂contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描邊；這個函數主要是接受三個參數，分別是之前生成的x、y矩陣和函數值；接著是一個整數，大概就是表示等高線的密度了，有默認值；然後就是透明度和配色問題了，cmap的配色方案這里不多研究。

4.隨後就是contour函數了，很明顯，這個函數是用來描線的。用法可以類似的推出來，不解釋了，需要注意的是他返回一個對象，這個對象一般要保留下來個供後續的加工細化。

5.最後就是用clabel函數來在等高線圖上表示高度了，傳入之前的那個contour對象；然後是inline屬性，這個表示是否清除數字下面的那條線，為了美觀當然是清除了，而且默認的也是1；再就是指定線的寬度了。

效果圖

E. 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！

F. python中怎麼在等高線圖中添加參考線

#導入模塊

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#建立步長為0.01，即每隔0.01取一個點

step = 0.01

x = np.arange(-10,10,step)

y = np.arange(-10,10,step)

#也可以用x = np.linspace(-10,10,100)表示從-10到10，分100份

#將原始數據變成網格數據形式

X,Y = np.meshgrid(x,y)

#寫入函數，z是大寫

Z = X**2+Y**2

#填充顏色，f即filled

plt.contourf(X,Y,Z)

#畫等高線

contour = plt.contour(X,Y,Z)

#平行於坐標系的參考線

plt.axhline(y=2.5,c='red',ls='--',lw=3)

plt.axvline(x=2,c='green',ls='--',lw=3)

#等高線上標明z（即高度）的值，默認是保留3個小數，可以如下保留四位

plt.clabel(contour,fontsize=10,colors=('k','r'),fmt='%.2f')

plt.show()

差不多就這樣吧，有問題的話再留言吧