python绘图库工具

1. python中如何安装图形库

Matplotlib是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作。
下面我们就来看一下python中安装图形库的方法：
Matplotlib的下载地址：https://pypi.python.org/pypi/matplotlib
下载对应whl文件，whl文件是py库安装文件，这点有点类似Linux环境下的软件安装，我们先要配置一个下pip命令的环境变量。
首先找到py安装路径下的script文件夹。
然后这个路径，添加到环境变量中。
然后在cmd中使用pip install <包名>命令安装下载的包即可。
更多Python知识请关注Python视频教程栏目。

2. Python中数据可视化经典库有哪些

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。

matplotlib

是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。

优点：用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。

上面是我的回答，希望对您有所帮助！

3. Python 的实时绘图库选哪个好

• Matplotlib
  速度慢，适用于绘制高质量的图像，但不适用于快速的实时绘图。PyQtGraph官网
  对此评论为：If you are doing anything requiring rapid plot updates, video, or
  realtime interactivity, matplotlib is not the best choice.

• PyQwt
  不支持PyQt5，还有就是不再维护了，PyQtGraph官网
  对此评论为：Its main drawback is that it is currently unmaintained and can be
  difficult to get working on a variety of platforms. Hopefully in the
  future it may find a new maintainer, but until then it may be best to
  avoid PyQwt.

• PyQtGraph
  使用Python编写，支持PyQt4和PyQt5，最新发布版本为0.10.0停留在2016年。

• PythonQwt
  使用Python编写，支持PyQt4和PyQt5，PythonQwt的GitHub主页
  对此介绍为：The PythonQwt package is a 2D-data plotting library using Qt
  graphical user interfaces for the Python programming language. It is
  compatible with both PyQt4 and PyQt5.

• guiqwt
  和PythonQwt是同一作者，基于PythonQwt做了功能扩展，最新发布版本为3.0.3停留在2016年。

4. python导入绘图库的代码

1.导入绘图库importmatplotlib.pyplotaspltimportn...
2.创建画板figure=plt.figure(figsize=(10,10))
3.创建子图subplot/Axes,生成2行1列的子图灶滚世备世# 第一行第一列绘制sin图形,...
4.准隐肢备数据

5. 怎样用python画图，为什么代码写好运行时错误

python绘图（可视化）的模块非常多，下面我简单介绍几个不错的绘图库，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

matplotlib
这是python中专门用于绘图的一个模块，功能强大，制图种类繁多，使用也最广泛，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：

1.首先，安装matplotlib模块，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install matplotlib”就行，如下：

2.安装完成后，我们就可以编写代码进行一下简单测试了，代码如下，一个稍微复杂的曲线图：

程序运行效果如下，看着还是非常不错的：

3.更多示例的话，可以参考一下官网教程，介绍的非常详细，柱状图、散点图、饼图等都有，非常适合初学者学习入门：

seaborn
这是一个基于matplotlib的绘图库，是matplotlib的高级封装，代码量更少，使用起来也更方便，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：

1.首先，安装seaborn模块，这个也直接输入安装命令“pip install seaborn”就行，如下，很快就能安装完成：

2.安装完成后，我们就可以直接编写代码来测试一下这个模块了，代码如下，一个折线图集合：

程序运行截图如下，效果也非常不错：

3.更多示例的话，也直接参考官网教程就行，介绍的非常详细，很适合初学者入门学习：

pyecharts
这是echarts的一个python接口，借助于echarts强大的可视化功能，python也可以快速构建、绘制各种各样的图表，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：

1.首先，安装pyecharts模块，这个也直接输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：

2.安装完成后，我们就可以编写代码来进行下测试了，测试代码如下，一个简单的3D散点图：

程序运行截图如下（基于浏览器进行显示），效果还是非常不错的：

至此，我们就完成了利用python来进行绘图（可视化）。总的来说，这3个绘图模块使用起来都非常不错，对于大多数图表绘制来说，完全可以满足需求，当然，还有许多其他绘图模块，像ggplot等，也都非常不错，网上也有相关教程，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

python画图有很多扩展可以用，比如matplotlib、turtle、pychart等等，看你需要什么方面了，不同的需求需要用不同的工具。如果做界面还有pyqt、tkinter等等，做 游戏 还有pygame等等。

python报错需要查看报错信息，进行调试才能正常运行

6. Python之神奇的绘图库matplotlib

matplotlib是Python最着名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和3D图，下面来一起看看详细的介绍：

一、填充图

参考代码

简要分析

这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。

相关推荐：《Python教程》

效果图

二、散点图(scatter plots)

参考代码

简要分析

1.首先介绍一下numpy 的normal函数，很明显，这是生成正态分布的函数。这个函数接受三个参数，分别表示正态分布的平均值，标准差，还有就是生成数组的长度。很好记。

2.然后是arctan2函数，这个函数接受两个参数，分别表示y数组和x数组，然后返回对应的arctan(y/x)的值，结果是弧度制。

3.接下来用到了绘制散点图的scatter方法，首先当然是传入x和y数组，接着s参数表示scale，即散点的大小；c参数表示color，我给他传的是根据角度划分的一个数组，对应的就是每一个点的颜色（虽然不知道是怎么对应的，不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换，这里不重要了，反正相同的颜色赋一样的值就好了）；最后是alpha参数，表示点的透明度。scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档，最后设置下坐标范围就好了。

效果图

三、等高线图(contour plots)

参考代码

简要分析

1.首先要明确等高线图是一个三维立体图，所以我们要建立一个二元函数f，值由两个参数控制，(注意，这两个参数都应该是矩阵)。

2.然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格，即，x轴由第一个参数指定，y轴由第二个参数指定。并返回两个增维后的矩阵，今后就用这两个矩阵来生成图像。

3.接着就用到coutourf函数了，所谓contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描边；这个函数主要是接受三个参数，分别是之前生成的x、y矩阵和函数值；接着是一个整数，大概就是表示等高线的密度了，有默认值；然后就是透明度和配色问题了，cmap的配色方案这里不多研究。

4.随后就是contour函数了，很明显，这个函数是用来描线的。用法可以类似的推出来，不解释了，需要注意的是他返回一个对象，这个对象一般要保留下来个供后续的加工细化。

5.最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了，传入之前的那个contour对象；然后是inline属性，这个表示是否清除数字下面的那条线，为了美观当然是清除了，而且默认的也是1；再就是指定线的宽度了。

效果图

7. Python科学计算常用的工具包有哪些

1、 NumPy

NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包，最常用的也许是它的N维数组对象，其他还包括一些成熟的函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

2、SciPy：Scientific Computing Tools for Python

“SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。”—-引用自“Python机器学习库”

3、 Matplotlib

matplotlib 是python最着名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验，总之用过了都说好。

关于Python科学计算常用的工具包有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

8. 用Python画图

今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？

搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图

第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。

  它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹

第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度

然后呢？ 循环重复就画出来这个图了

好玩吧。

有需要仔细研究的可以看下这篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。

Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。

Matplotlib是python最着名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

使用起来也挺简单，

首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。

然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。

接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 这篇文章里介绍的很详细。

现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。

我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？

假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：

这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下图：

自己画的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

图形如下：

但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。

继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制

fig = plt.figure() # 多图

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 绘制第一个图比特币价格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签

# 第二个直接对称就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 绘制第二个图Ahr999指数，红色

ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格

fig.legend(loc="center")#图例

plt.show()

跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。

这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。

有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。

9. 这几个常用的python库你需要知道

python可以说是近几年最火热、最实用的、最容易上手的工具之一了。功能强大、应用广泛，可以帮你搜集工作数据，还能帮你下载音乐，电影，于是就掀起了一波学习python的大潮，小编也毫不犹豫的加入了。但是对于向小编一样的小白来说，刚开始学习还是有些困难的，需要首先了解python的一些基础知识。所以小编就整理了一些常用的python库，希望对正在学习python的小伙伴有所帮助。
1.Matplotlib
Matplotlib是一个用于创建二维图和图形的底层库。借由它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。matplotlib能够与很多流行的绘图库结合使用。
2.Seaborn
Seaborn本质上是一个基于matplotlib库的高级API。它包含更适合处理图表的默认设置。此外，还有丰富的可视化库，包括一些复杂类型，如时间序列、联合分布图(jointplots)和小提琴图(violindiagrams)。
3.Plotly
Plotly是一个流行的库，它可以让你轻松构建复杂的图形。该软件包适用于交互式Web应用程，可实现轮廓图、三元图和三维图等视觉效果
4.Bokeh
Bokeh库使用JavaScript小部件在浏览器中创建交互式和可缩放的可视化。该库提供了多种图表集合，样式可能性(stylingpossibilities)，链接图、添加小部件和定义回调等形式的交互能力，以及许多更有用的特性。
5.Pydot
Pydot是用纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生成复杂的定向图和无向图，能够显示图形的结构，对于构建神经网络和基于决策树的算法时非常有效。
6.pyecharts
是基于网络开源的Echarts而开发的Python可视化工具。
pyecharts功能非常强大，支持多达400+地图;支持JupyterNotebook、JupyterLab;能够轻松集成至Flask，Sanic，Django等主流Web框架
7.AutoViz
数据可视化，大多数都需要把数据读取到内存中，然后对内存中的数据进行可视化。但是，对于真正令人头疼的是一次又一次的开发读取离线文件的数据接口。
而AutoViz就是用于解决这个痛点的，它真正的可以做到1行代码轻松实现可视化。对于txt、json、csv等主流离线数据格式能够同时兼容，经常用于机器学习、计算机视觉等涉及离线数据较多的应用场景。
8.Altair
Altair是一款基于Vega和Vega-Lite开发的统计可视化库。具有API简单、友好、一致等优点，使用起来非常方便，能够用最简短的代码实现数据可视化。
9.cufflinks
cufflinks结合了plotly的强大功能和panda的灵活性，可以方便地进行绘图，避免了数据可视化过程中，对数据存储结构和数据类型进行复杂的麻烦。
10Pygal
Pygal 的名气不是很大，使用图形框架语法来构建图像的。绘图目标比较简单，使用起来非常方便：实例化图片;用图片目标属性格式化;用 figure.add() 将数据添加到图片中即可。

10. python数据分析需要哪些库

1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。