python可视化模块

① python数据可视化--可视化概述

数据可视化是python最常见的应用领域之一，数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表达出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。

在学术界有一句话广为流传，A picture worths thousand words，就是一图值千言。在课堂上，我经常举的例子就是大家在刷朋友圈的时候如果看到有人转发一篇题目很吸引人的文章时，我们都会点击进去，可能前几段话会很认真地看，文章很长的时候后面就会一目十行，失去阅读的兴趣。

所以将数据、表格和文字等内容用图表的形式表达出来，既能提高读者阅读的兴趣，还能直观表达想要表达的内容。

python可视化库有很多，下面列举几个最常用的介绍一下。

matplotlib

它是python众多数据可视化库的鼻祖，也是最基础的底层数据可视化第三方库，语言风格简单、易懂，特别适合初学者入门学习。

seaborn

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

pyecharts

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。

bokeh

bokeh是一个面向web浏览器的交互式可视化库，它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造，并在大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。

python这些可视化库可以便捷、高效地生成丰富多彩的图表，下面列举一些常见的图表。

柱形图

条形图

坡度图

南丁格尔玫瑰图

雷达图

词云图

散点图

等高线图

瀑布图

相关系数图

散点曲线图

直方图

箱形图

核密度估计图

折线图

面积图

日历图

饼图

圆环图

马赛克图

华夫饼图

还有地理空间型等其它图表，就不一一列举了，下节开始我们先学习matplotlib这个最常用的可视化库。

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 怎样用python进行数据可视化

用python进行数据可视化的方法：可以利用可视化的专属库matplotlib和seaborn来实现。基于python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。
我们只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn即可。
（推荐教程：Python入门教程）
下面我们来详细介绍下：
Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。
Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。

④ Python中数据可视化的两个库！

1、Matplotlib

Matplotlib是最全面的Python数据可视化库。

有人认为Matplotlib的界面很难看，但笔者认为，作为最基础的Python数据可视化库，Matplotlib能为使用者的可视化目标提供最大的可能性。

使用JavaScript的开发者们也有各自偏好的可视化库，但当所处理的任务中涉及大量不被高级库所支持的定制功能时，开发者们就必须用到D3.js。Matplotlib也是如此。

2、Plotly

虽然坚信要进行数据可视化，就必须得掌握Matplotlib，但大多数情况下读者更愿意使用Plotly，因为使用Plotly只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。

无论是想构造一张3D表面图，或是一张基于地图的散点图，又或是一张交互性动画图，Plotly都能在最短的时间内满足要求。

Plotly还提供一个表格工作室，使用者可以将自己的可视化上传到一个在线存储库中以便未来进行编辑。

更多Python知识，请关注Python视频教程！

⑤ Python数据分析：可视化

本文是《数据蛙三个月强化课》的第二篇总结教程，如果想要了解 数据蛙社群 ，可以阅读 给DataFrog社群同学的学习建议 。温馨提示：如果您已经熟悉python可视化内容,大可不必再看这篇文章，或是之挑选部分文章

对于我们数据分析师来说，不仅要自己明白数据背后的含义，而且还要给老板更直观的展示数据的意义。所以，对于这项不可缺少的技能，让我们来一起学习下吧。

画图之前，我们先导入包和生成数据集

我们先看下所用的数据集

折线图是我们观察趋势常用的图形，可以看出数据随着某个变量的变化趋势，默认情况下参数 kind="line" 表示图的类型为折线图。

对于分类数据这种离散数据，需要查看数据是如何在各个类别之间分布的，这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子。此时，可以将参数 kind 设置为 bar 。

条形图就是将竖直的柱状图翻转90度得到的图形。与柱状图一样，条形图也可以有一组或多种多组数据。

水平条形图在类别名称很长的时候非常方便，因为文字是从左到右书写的，与大多数用户的阅读顺序一致，这使得我们的图形容易阅读。而柱状图在类别名称很长的时候是没有办法很好的展示的。

直方图是柱形图的特殊形式，当我们想要看数据集的分布情况时，选择直方图。直方图的变量划分至不同的范围，然后在不同的范围中统计计数。在直方图中，柱子之间的连续的，连续的柱子暗示数值上的连续。

箱线图用来展示数据集的描述统计信息，也就是[四分位数]，线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱子的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。此时可以将参数 kind 设置为 box。

如果想要画出散点图，可以将参数 kind 设置为 scatter，同时需要指定 x 和 y。通过散点图可以探索变量之间的关系。

饼图是用面积表示一组数据的占比，此时可以将参数 kind 设置为 pie。

我们刚开始学习的同学，最基本应该明白什么数据应该用什么图形来展示，同学们来一起总结吧。

⑥ Python有哪些数据可视化方法

这里介绍2种python可视化的方法，分别是seaborn和pyecharts，这2个库简单易学、容易上手，可以快速绘制出简洁、漂亮的图表，而且代码量少，使用起来非常方便，下面我简单介绍一下这2个库的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化库，是对matplotlib的更高级封装，极大地方便了我们的数据可视化，省去了许多matplotlib默认参数的配置，代码量少，而且制图漂亮，下面我简单介绍一下这个库：

1.安装seaborn，这个直接在cmd窗口中输入命令“pipinstallseaborn”就行，如下：

2.安装成功后，我们可以进行一下简单的测试了，主要镇烂拍代码如下（官方示例）：

程序运行截图如下，制图效果还不错：

3.至于更多的示例的话，可以查看一下官御羡网的教程，种类繁多，注释清楚，介绍详细，很适合开发者来学习：

pyecharts：这个是echarts的一个python接口，借助echarts，我们可以快速绘制出简洁、漂亮的可视化图表。易学易懂、上手简单、使用方便，非常适合数据可视化，下面我简单介绍一下这个库：

1.下载安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyecharts”就行，如下：

2.安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，主要代码如下：

程序运行截图如下：

更多示例，也可以参考一下pyecharts官网教程，相关参数和代码都有很详细解释、说明，非常适合初学者来学习。

至此，2种python可视化的方法历笑就介绍完毕了。总的来说，这2个可视化库使用起来都非常方便，简单易学、容易上手，感兴趣的话，可以参考一下官网教程，尝试一下，当然，你也可以使用matplotlib，ggplot2等可视化库，只要适合自己的项目，都行，网上也有相关教程和资料，感兴趣的可以搜一下，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。

⑦ python可视化界面怎么做

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，安早坦装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，熟悉一下操作过桐薯程，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、留局睁者言进行补充。