python语言hist,PYTHON语言是开源语言吗

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语言hist的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python语言hist的解答，让我们一起看看吧。

1. python中hist和bar有什么区别？
2. 如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
3. Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单？
4. 如何用Python制作优美且功能强大的数据可视化图像？
5. Python有哪些数据可视化方法？

中hist和bar有什么区别？

hist与bar的区别为：创建图形不同、参数不同、正则化不同。

一、创建图形不同

1、hist函数：hist函数是用来创建一个直方图的Matplotlib 函数。

2、bar函数：bar函数是用来创建一个二维条形图的Matplotlib 函数。

二、参数不同

1、hist函数：hist函数需要传的参数为直方图的区间数、颜色、normed。

2、bar函数：bar函数需要传的参数为二维条形图的上下左右四点的坐标值。

三、正则化不同

1、hist函数：hist函数可以将创建的图形进行正则化。

2、bar函数：bar函数不可以将创建的图形进行正则化。

如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？

这个非常简单，pandas内置了大量函数和类型，可以快速处理日常各种文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql这5种类型文件为例，简单介绍一下pandas是如何快速读取这些文件的：

这是最常见的一种文本文件格式，读取的话，直接使用read_table函数就行，测试代码如下，这里必须保证txt文件是格式化的，不然读取的结果会有误，filename是文件名，header是否包含列标题，sep是每行数据的分隔符，最终读取的数据类型是DataFrame，方便后面程序进行处理：

这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_excel函数就行，测试代码如下，非常简单，直接传入文件名就行，最终返回结果也是DataFrame类型：

这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_csv函数就行，测试代码如下，也非常简单，filename为文件名，header为是否包含列标题，最终返回结果也是DataFrame类型：

这也是一种比较常用的数据存储格式，读取的话，直接使用read_json函数就行，测试代码如下，filename为文件名，如果出现中文乱码的话，设置encoding编码为uft-8就行，最终结果也是DataFrame类型：

这里首先需要安装sqlalchemy框架，之后才能借助read_sql_query函数直接从mysql数据库读取数据，安装的话，直接输入命令“pip install sqlalchemy”就行，测试代码如下，也非常简单，先创建一个connect连接，然后根据sql查询语句，直接从数据库中读取数据就行：

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单？

这里简单介绍2个非常好用的Python数据可视化模块—matplotlib和seaborn，对于日常制图来说，完全可以满足需求，而且也非常容易掌握，下面我简单介绍一下这2个模块的安装和使用，感兴趣的朋友可以尝试一下：

这是Python中专门用于数据可视化的一个模块，使用非常广泛，可以制作出各种各样的图表，包括散点图、柱状图、折线图、直方图等，下面我简单介绍一下这个模块：

1.首先，安装matplotlib模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install matplotlib”就行，如下，我的环境已经正确安装：

2.安装完成后，我们就可以直接编程来实现数据可视化了，测试代码如下（***教学示例），简单绘制了一个散点图，基本思想先规整化数据，然后设置相关绘制参数，最后再绘制显示出来：

程序运行截图如下，效果还是非常不错的：

3.更多制图的话，可以参考***教程，每个参数及其功能都介绍的非常详细，示例也非常丰富，都有源码可供下载，对于开发者使用来说，非常有帮助：

如何用Python制作优美且功能强大的数据可视化图像？

这里推荐两个可视化包—pyecharts和seaborn，相对matplotlib来说，代码量更少，绘制出来的图更美观，使用起来更简单也更快捷，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要介绍如下：

pyecharts：这个是基于Echart图表的一个类库，主要基于web浏览器进行显示，绘制的图形比较多，包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图、地图、极坐标图等，代码量很少，而且很灵活，绘制出来的图形很美观，如下：

1.柱状图

测试代码如下：

运行截图：

2.漏斗图

测试代码如下：

Python有哪些数据可视化方法？

使用python完成数据可视化，可以选择的库非常多，比如matplotlib、pyecharts、seaborn、ggplot、Plotly，以及在完成词云图的WordCloud库。

在这里建议一定要学matplotlib，原因有以下几点：

seaborn、ggplot、Plotly等可视化库是基于matplotlib库开发的，地位不可撼动；

matplotlib应用广泛，拜读大佬的程序的时候会经常看到该库

就要说到Python之所以应用广泛是因为Python在大数据、学习、人工智能等[_a***_]应用具有很大的优势，而在这些行业中会经常使用matplotlib画图

当然会用了matplotlib还是不足的，还需要学习简单易懂、效果炫酷的其他可视化库，这里建议学习pyecharts。

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。

pyecharts操作比较简单，官方中文网站介绍的非常详细，适合新手学习数据可视化。但是目前开发团队正在开发V1.0版本（还未正式发布），并且与先前的版本不兼容，会有很大改进，值得我们期待。

建议新手可以先学习0.5.11版本的pyecharts

到此，以上就是小编对于python语言hist的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言hist的5点解答对大家有用。

标签： 可视化 函数 python