python数据可视化

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于 2024-04-06 08:30:00 发布 · 450 阅读

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#python #信息可视化 #开发语言

本文介绍了Python中的四个流行数据可视化库：Matplotlib的基础绘图，Seaborn的高级API和美学，Pyecharts的交互式网页图表，以及Bokeh和Plotly的交互式性能。通过代码示例展示了这些库如何创建不同类型的图表，包括静态和动态图。

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以下是几个基于Python的数据可视化库及其代码示例：

1. Matplotlib

简介：Matplotlib是最基础、使用最广泛的Python绘图库，适用于各种静态、交互式和动画图表。

代码演示（绘制简单的线性图）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)

# 绘制线性图
plt.plot(x, y)
plt.title('Matplotlib Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

plt.show()

运行结果：

2. Seaborn

简介：Seaborn建立在Matplotlib之上，提供了更高层次的API，专注于数据可视化美学和复杂统计图形。

代码演示（绘制散点图矩阵）：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载内置示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制散点图矩阵
sns.pairplot(tips, hue="day", diag_kind="kde")

plt.show()

运行结果：