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Python好用的可視化庫(從低級(jí)到高級(jí))

來源: 責(zé)編: 時(shí)間:2023-11-10 17:07:57 311觀看
導(dǎo)讀今天,我將深入探討Python中的數(shù)據(jù)可視化世界,更具體地說,我們?nèi)绾卫靡恍┕俜綆靵砜梢暬疭QL查詢的結(jié)果,已有的“輪子”可以讓這個(gè)過程變得輕松愉快。我們接下來將分別給出幾個(gè)庫的簡(jiǎn)介及運(yùn)行結(jié)果。Matplotlib:你可靠的伙

今天,我將深入探討Python中的數(shù)據(jù)可視化世界,更具體地說,我們?nèi)绾卫靡恍┕俜綆靵砜梢暬疭QL查詢的結(jié)果,已有的“輪子”可以讓這個(gè)過程變得輕松愉快。我們接下來將分別給出幾個(gè)庫的簡(jiǎn)介及運(yùn)行結(jié)果。scr28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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Matplotlib:你可靠的伙伴

在談?wù)揚(yáng)ython中的數(shù)據(jù)可視化時(shí),沒有提到Matplotlib就不算開始。這個(gè)庫多年來一直是我的首選。Matplotlib具有無窮無盡的自定義選項(xiàng),它允許你從SQL查詢結(jié)果直接創(chuàng)建令人驚嘆的可視化效果。從基本的折線圖到復(fù)雜的散點(diǎn)圖,它應(yīng)有盡有。scr28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as plt# Sample datax = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 15, 7, 12, 9]# Create a line chartplt.plot(x, y, marker='o')plt.title('Sample Line Chart')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()

運(yùn)行結(jié)果如下:scr28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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Seaborn:美感與洞察相遇的地方

如果你正在尋求更具美感的可視化效果,Seaborn應(yīng)該是你的選擇。建立在Matplotlib之上,Seaborn為你的圖表增加了額外的風(fēng)格和精致感。它的語法清晰簡(jiǎn)潔,非常適合從你的SQL數(shù)據(jù)中創(chuàng)建令人印象深刻的視覺故事。scr28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import seaborn as sns# Sample data in a DataFrameimport pandas as pddata = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],                     'Values': [25, 40, 30, 10, 50]})# Create a bar plotsns.barplot(x='Category', y='Values', data=data)plt.title('Sample Bar Plot with Seaborn')plt.show()

運(yùn)行結(jié)果如下:scr28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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Plotly:交互魔力釋放

當(dāng)靜態(tài)圖表無法滿足需求時(shí),Plotly以其交互性的能力介入。這個(gè)庫將你的SQL查詢結(jié)果轉(zhuǎn)化為用戶可以交互的動(dòng)態(tài)可視化效果。無論是縮放、懸停還是平移,Plotly都可以勝任。scr28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import plotly.express as px# Sample data in a DataFramedata = pd.DataFrame({'Year': [2018, 2019, 2020, 2021],                     'Revenue': [120, 150, 180, 200]})# Create an interactive line chartfig = px.line(data, x='Year', y='Revenue', title='Interactive Line Chart')fig.show()

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Altair:圖表中的聲明性魅力

Altair是關(guān)于聲明性可視化的。基于Vega-Lite語法的簡(jiǎn)潔語法使Altair能夠快速從SQL查詢結(jié)果中生成各種可視化效果。它非常適合那些注重簡(jiǎn)單而不失精致的人。scr28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import altair as alt# Sample data in a DataFramedata = pd.DataFrame({'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'],                     'Sales': [500, 600, 800, 700]})# Create a bar chart using Altairchart = alt.Chart(data).mark_bar().encode(    x='Month',    y='Sales').properties(title='Altair Bar Chart')chart.show()

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這些只是我最喜歡的一些用于可視化SQL查詢結(jié)果的Python庫。其中,我最喜歡使用的是plotly庫,它功能強(qiáng)大,并且有很多內(nèi)置的模板可供調(diào)傭,打開其官方網(wǎng)站,就可以一眼輕松地領(lǐng)略到它的強(qiáng)大之處。scr28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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無論你是喜歡經(jīng)典可靠、時(shí)尚現(xiàn)代,還是完全交互式的可視化效果,這些庫都有不同的特點(diǎn)。當(dāng)你深入研究數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域時(shí),實(shí)驗(yàn)和創(chuàng)造力在產(chǎn)生富有洞察力和影響力的可視效果方面能夠走得很遠(yuǎn)。scr28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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