python编程matplotlib,Python编程案例教程课后答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程matplotlib的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python编程matplotlib的解答，让我们一起看看吧。

1. python的matplotlib和ggplot的区别是什么？哪个绘图比较好？
2. 如何在python中安装matplotlib？
3. python怎么导入matplotlib模块？
4. Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？

python的matplotlib和ggplot的区别是什么？哪个绘图比较好？

1. 通俗的讲，python想称霸世界。想做掉matlab,为了让以前用matlab的人画图方便，就出现了matplotlib；想做掉R语言，为了让以前用R语言的人画图方便，就有了ggplot。且各自都保留对应语言的语法特性和核心思想。
2. 画风有些差异，统计学专业的用ggplot，画风细腻；工科专业的就用matplotlib，画风粗狂。
3. 没有高下之分，看需要了，画图好看还有seaborn和pyechart喔，要不要了解一下。

如何在python中安装matplotlib？

在Python中安装matplotlib库有以下几种方法：

1. 使用pip命令安装。在命令行窗口中输入以下命令：

```

pip install matplotlib

```

2. 使用conda命令安装。如果您使用Anaconda Python发行版，则可以使用以下命令：

```

conda install matplotlib

```

3. 在Python解释器中安装。在Python解释器中执行以下命令：

python怎么导入matplotlib模块？

在Python中导入matplotlib模块需要使用import语句。首先，你需要确保已经安装了matplotlib库。如果你还没有安装，可以使用以下命令在命令行中安装：
bash
复制
pip install matplotlib
然后，在你的Python脚本中，你可以使用以下代码导入matplotlib模块：
python
***
import matplotlib.pyplot as plt
这里，我们使用import语句来导入matplotlib库的pyplot模块，并为其指定一个别名plt。现在你可以使用plt来调用matplotlib库的函数和方法了。例如，你可以使用plt.plot()函数来绘制一个简单的图形。

Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？

这里主要介绍python的另一个可视化库pandas。

Pandas是一个功能非常非常强大的工具，广泛的应用于各个领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。在本文中，我们只是简单的介绍如何使用pandas做数据的可视化。

通过pip命令我们可以非常容易的把pansdas环境安装好。因为pandas是在matplotlib的基础上开发并提供更易用的绘图接口，所以我们在准备环境的时候也需要安装matplotlib。

pip install matplotlib

pip install pandas

环境准备好了，我们接下来看看如何使用pandas做数据的可视化。Pandas的一个基本概念是数据帧(DataFrame)，它是二维的表格型数据结构，我们可以简单的理解为数据的行和列的表格。下面我们看看如何在DataFrame绘制各种类型的图表。

DataFrame上的线条图其实只是对matplotlib库的plot()方法的简单包装。下面代码中我们随机生成4组包含30个值的数据来绘制线条图。每一组数据在线条图上由不同的颜色表示。

执行上面示例代码， 我们得到如下图表：

谢邀，我来介绍几个我日常在使用的python数据可视化工具——seaborn和pyecharts。

Seaborn是一个在Python中制作有吸引力和信息丰富的统计图形的库。 它建立在matplotlib之上，并与PyData集成，包括对来自scipy和stat***odels的numpy和pandas数据结构和统计例子的支持。

seaborn提供的一些功能是

为matplotlib图形设计几种内置主题；

用于选择调色板的工具，用于制作能够数据模式的美丽情节；

用于可视化单变量和双变量分布或用于在数据子集之间进行比较的函数；

针对不同种类的独立和因变量拟合和可视化线性回归模型的工具；

可视化数据矩阵并使用聚类算法来发现这些矩阵中的结构的功能；

绘制统计时间[_a***_]数据的功能，灵活估计和表示估计的不确定性；

推荐: plotnine和seaborn(seaborn有人回答过了，这里不再重复叙述)

说起plotnine，可能感觉小众，但说到ggplot2, 在R的世界里可是大名鼎鼎。两年前，一直找python版本的ggplot版本，当时有人移植过，但是用起来bug比较多，各种坑。直到去年后半年，找到了plotnine这个包，细节上虽然没有ggplot的完美，但基本可用，并且一直在维护。当时激动不已～

最特色也是吸引我的地方有两点:

数据是数据，绘图是绘图。同一份数据，可根据不同的绘图命令，按需展示成各种不同的图片，而不是按不同的绘图需求，调整各种数据。

按图层叠加，一个图层一个图层的绘制

到此，以上就是小编对于python编程matplotlib的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程matplotlib的4点解答对大家有用。

标签： matplotlib python 数据