pythonkde

Ⅰ python可视化界面怎么做

本文所演示的的可视化方法

散点图（Scatterplot)

直方图(Histogram）

小提琴图（Violinplot)

特征两两对比图（Pairplot）

安德鲁斯曲线(Andrewscurves)

核密度图(Kerneldensityestimationplot)

平行坐标图（Parallelcoordinates）

Radviz（力矩图？）

热力图(Heatmap)

气泡图(Bubbleplot)

这里主要使用Python一个流行的作图工具:Seabornlibrary，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？

因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型,最好画图的格式叫做"TidyData"(WickhamH.Tidydata[J].JournalofStatisticalSoftware,2014,59(10):1-23.)其实很简单，TidyData格式就是：

每条观察（记录）自己占一行

观察（记录）的每个特征自己占一列

举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是TidyData（IRIS（IRIS数据集）_网络）：

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

该数据集包含了5个属性：

Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;

Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;

Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;

Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;

种类：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（杂色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾）。

可以看到，每条观察（ID=0,1,2...）自己占一行，每个特征(四个部位长/宽度，种类）自己占一列。Seaborn就是为TidyData设计的，所以方便使用。

所以这个数据集有6列，6个特征，很多时候做可视化就是为了更好的了解数据，比如这里就是想看每个种类的花有什么特点，怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点，展示数据信息，从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly：

Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。

接下来开始做一些基础的可视化，没有用任何修饰，代码只有最关键的画图部分，可视化作卖敬悄为比赛的一个基础和开端，个人理解做出的图能看就行，美不美无所谓，不美也不扣分。因为

散点图，可以得到相关性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大

使用Jointplot,看两个变量的分布，KDE图，同时展示对应的数据点

就像上一篇说的，比赛中的每个环节都稿则至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？？我理解说的都是差不多的东西。

关于KDE:"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。"

无论如何，我们先画直方图，再画KDE

这里通过KDE可以说，由于Setosa的KDE与其他两种没有交集，直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。

箱线图，显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征，关键的5个黑线是最中渣大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值，处理异常值时候有用。

小提琴图

这个Andrewscurves很有趣，它是把所有特征组合起来，计算个值，展示该值，可以用来确认这三个物种到底好不好区分，维基网络的说法是“Ifthereisstructureinthedata,itmaybevisibleintheAndrews'curvesofthedata.”（Andrewsplot-Wikipedia）

Radviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间，使用坐标系中的一点代表多为信息对象，其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。多维空间的点映射到二维可视空间的位置由弹簧引力分析模型确定。(Radviz可视化原理-CSDN博客)，能展示一些数据的可区分规律。

数值是皮尔森相关系数，浅颜色表示相关性高，比如Petal.Length（花瓣长度）与Petal.Width（花瓣宽度）相关性0.96，也就是花瓣长的花，花瓣宽度也大，也就是个大花。

不过，现在做可视化基本上不用python了，具体为什么可以去看我的写的文章，我拿python做了爬虫，BI做了可视化，效果和速度都很好。

finereport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；

这些是我见过比较常用的，对数据探索有帮助的可视化方法。

这个非常简单，PyQt就可以轻松实现，一个基于Qt的接口包，可以直接拖拽控件设计UI界面，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：

1.首先，安装PyQt模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyqt5”就行，如下，整个模块比较大，下载过程需要等待一会儿，保持联网：

2.安装完成后，我们就可以直接打开Qt自带的QtDesigner设计师设计界面了，这里默认会安装到site-packages->PyQt5->Qt->bin目录，打开后的界面如下，可以直接新建对话框等窗口，所有的控件都可以直接拖拽，编辑属性，非常方便：

3.这里我简单的设计了一个登录窗口，2个输入框和2个按钮，如下，这里可以直接使用QSS对界面进行美化（设置styleSheet属性即可），类似网页的CSS，如果你有一定的前端基础，那么美化起来会非常容易：

设计完成后，还只是一个ui文件，不是现成的Python代码，还需要借助pyuic5工具（也在bin目录下）才能将ui文件转化为Python代码，切换到ui文件所在目录，输入命令“pyuic5-ologin.pylogin.ui”即可（这里替换成你的ui文件），转化成功后的Python代码如下（部分截图）：

还需要在最下面添加一个main函数，创建上面Ui_Form类对象显示窗口即可，如下：

最后点击运行程序，效果如下，和刚才设计的界面效果一模一样：

至此，我们就完成了利用Python的PyQt模块直接拖拽控件来设计UI界面。总的来说，整个过程非常简单，只要你有一定的Python基础，熟悉一下操作过程，很快就能掌握的，当然，还有许多其他UI开发模块，像tkinter，wxPython，Eric6等，也都非常不错，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，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。

首先，如果没有安装python和PyQt软件的请先直接搜索下载并安装。python是一个开源软件，因此都是可以在网上免费下载的，最新版本即可。下载完成后，我们先打开PyQtdesigner。

2

打开后，首先是一个默认的新建窗口界面，在这里我们就选择默认的窗口即可。

3

现在是一个完全空白的窗口。第一步我们要先把所有的设计元素都拖进这个窗口。我们先拖入一个“Label”，就是一个不可编辑的标签。

随后我们再拖入一个可以编辑的“LineEdit”

最后我们拖入最后一个元素：“PushButton”按钮，也就是平时我们所点的确定。

目前我们已经把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。对于每一个元素，我们都可以双击进行属性值的修改，此时我们仅需要双击改个名字即可

此时我们已经完成了一半，接下来需要对动作信号进行操作。我们需要先切入编辑信号的模式

此时把鼠标移动到任意元素，都会发现其变成红色，代表其被选中。

当我们选中pushbutton后，继续拖动鼠标指向上面的lineedit，会发现由pushbutton出现一个箭头指向了lineedit，代表pushbutton的动作会对lineedit进行操作。

随即会弹出一个配置连接窗口。左边的是pushbutton的操作，我们选择clicked()，即点击pushbutton。

右边是对lineedit的操作，我们选择clear()，即清楚lineedit中的内容。

最后我们点击确定。

保存完成后，我们在PyQt中的操作就已经完成了。保存的文件名我们命名为test，PyQt生成的设计文件后缀是.ui。

Ⅱ Python 数据可视化：数据分布统计图和热图

本课将继续介绍 Seaborn 中的统计图。一定要牢记，Seaborn 是对 Matplotlib 的高级封装，它优化了很多古老的做图过程，因此才会看到一个函数解决问题的局面。

在统计学中，研究数据的分布情况，也是一个重要的工作，比如某些数据是否为正态分布——某些机器学习模型很在意数据的分布情况。

在 Matplotlib 中，可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数。

输出结果：

sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE。

除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中还有另外一个常用的绘制数据分布的函数 sns.kdeplot，它们的使用方法类似。

首先看这样一个示例。

输出结果：

① 的作用是设置所得图示的背景颜色，这样做的目的是让下面的 ② 绘制的图像显示更清晰，如果不设置 ①，在显示的图示中看到的就是白底图像，有的部分看不出来。

② 最终得到的是坐标网格，而且在图中分为三部分，如下图所示。

相对于以往的坐标网格，多出了 B 和 C 两个部分。也就是说，不仅可以在 A 部分绘制某种统计图，在 B 和 C 部分也可以绘制。

继续操作：

输出结果：

语句 ③ 实现了在坐标网格中绘制统计图的效果，jp.plot 方法以两个绘图函数为参数，分别在 A 部分绘制了回归统计图，在 B 和 C 部分绘制了直方图，而且直方图分别表示了对应坐标轴数据的分布，即：

我们把有语句 ② 和 ③ 共同实现的统计图，称为联合统计图。除了用 ② ③ 两句可以绘制这种图之外，还有一个函数也能够“两步并作一步”，具体如下：

输出结果：

Ⅲ python的seaborn.kdeplot有什么用

kde(kernel density estimation)是核密度估计。核的作用是根据离散采样，估计连续密度分布。
如果原始采样是《阴阳师》里的式神，那么kernel（核函数）就相当于御魂。

假设现在有一系列离散变量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可见5和15的概率密度应该要高一些，但具体有多高呢？有没有三四层楼那么高，有没有华莱士高？如果要估计的是没有出现过的3呢？这就要自己判断了。

核函数就是给空间的每个离散点都套上一个连续分布。最简单的核函数是Parzen窗，类似一个方波：

这时候单个离散点就可以变成区间，空间或者高维空间下的超立方，实质上是进行了升维。

设h=4，则3的概率密度为：

(只有4对应的核函数为1，其他皆为0)

kernel是非负实值对称可积函数，表示为K，且一本满足：

这样才能保证cdf仍为1。

实际上应用最多的是高斯核函数(Gaussian Kernel)，也就是标准正态分布。所谓核密度估计就是把所有离散点的核函数加起来，得到整体的概率密度分布。核密度估计在很多机器学习算法中都有应用，比如K近邻、K平均等。

在支持向量机里，也有“核”的概念，同样也是给数据升维，最常用的还是高斯核函数，也叫径向基函数(Radial Basis Funtion)。
seaborn.kdeplot内置了多种kerne，总有一款适合你。

Ⅳ wxPython和PyQt谁才是最赞的Python GUI库

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，Python GUI图形库允许Python程序员很方便的创建完整的、功能键全的GUI用户界面。作为Python开发者，你迟早都会用到图形用户界面来开发应用，wxPython和PyQt是两个最受欢迎的Python GUI框架，它们之间有何区别?在实际应用中又该如何选择呢?

外观

根据我们的经验，大多数用户在使用应用程序时首先关注的一定是应用程序的外观，所以我们先来比较一下wxPython和PyQt的外观。

wxPython是Python语言对流行的wxWidgets跨平台GUI工具库的绑定。而wxWidgets是用C++语言写成的，所以脊晌橡在GUI中编写按钮小部件的代码时，不会看到类似于另一个操作系统的东西。

▲基于linux的Thunar和wxPython

PyQt也是使用C++编写的，它基于着名的Qt工具包。与wxPython不同的是，它不使用native

widget，而是根据它检测到操作系统创建小部件的近似值。但是它的近似可以说是做到了极致，就连艺术生基本都分辨不出其与原生有何不同。

如果您使用KDE，可以使用其他PyKDE库来弥补原始PyQt与Linux和BSD之间Plasma desktop外观之间的差距，但这增加了新的依赖关系。

Ⅳ 常用的生物信息学python库有哪些

常用的生物信息学python库：
Tkinter
Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。
PyGTK
用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的库。
PyQt
用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是Scintillar编辑器类的Qt接口。
wxPython
GUI编程框架，熟悉MFC的人会非常喜欢，简直是同一架构（对于初学者或者对设计要求不高的用户来说，使用Boa Constructor可以方便迅速的进行wxPython的开发）
PIL
python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。
Psyco
一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。
xmpppy
Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。
PyMedia
用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。
Pmw
Python megawidgets，Python超级GUI组件集，一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。
PyXML
用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容：
xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。还有其他和他同级别的还有 PyHtml PySGML。
PyGame
用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。
PyOpenGL
模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。
NumPy、NumArray、SAGE
NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的底层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。
MySQLdb
用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。
Sqlite3
用于连接sqlite数据库。

Python-ldap
提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。
smtplib
发送电子邮件。
ftplib
定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。
PyOpenCL
OpenCL的Python接口，通过该模块可以使用GPU实现并行计算。

Ⅵ Linux下图形界面开发，Python，Qt选哪一个好

qt，感觉qt图形化的组件较为丰富和快捷
而python更多的是用于大数据文本处理

Ⅶ 数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容，具体是怎么操作的

大数据！大数据！其实是离不开数据二字，但是总体来讲，自己之前对数据的认知是不太够的，更多是在关注技术的提升上。换句话讲，自己是在做技术，这些技术处理的是数据，而不能算是自己是在做数据的。大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。

与数据分析相关的Python库很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。
生成数据表
常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等等。
检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_plicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

Ⅷ 如何在linux下运行python程序

先将终端所在路径切换到python脚本文件的目录下
然后给脚本文件运行权限，一般755就OK，如果完全是自己的私人电脑，也不做服务器什么的，给777的权限问题也不大(具体权限含义参考chmod指令的介绍，就不赘述了)：
chmod
755
./*.py
然后执行。
在linux命令行模式中运行python，进入python交互式环境，写程序后直接输出结果。
在python的交互式命令行写程序，好处是一下就能得到结果，坏处是没法保存，下次还想运行的时候，还得再敲一遍。
将print
“hello
world”写入helloworld.py中，使用python
helloworld.py输出hello
world(必须找到目标文件的正确位置)。如果在输出前想查看该文件中的内容，可使用cat命令在终端中获得并显示。
如果是有图形界面的脚本
在前面的chmod之后，直接双击（KDE桌面是单击）文件来执行即可。