python数值编程库,python数据编程

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数值编程库的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python数值编程库的解答，让我们一起看看吧。

1. Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？
2. python有哪些简单而又实用的可视化包？
3. python的库是什么概念？
4. Python有哪些数据可视化方法？

Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？

快速创建，当然是用库啰。

主流的库：pandas、seaborn、matplotlib。

（图片来源网络，侵删）

另外plotlib和bokeh也可以了解下。

pandas是基础，数据分析可视化，首先要分析，然后才谈得上可视化。

（图片来源：pandas***）

（图片来源网络，侵删）

pandas的主要概念是DataFrame和Serie。其中用的最多的是DataFrame。DataFrame你可以简单理解为一张表格，每行是一个观测（observation）/实例（instance），每列是一个特征（feature）/属性（property）。理解了DataFrame，Serie也就不难理解，DataFrame的每行你都可以把它看成是一个Serie.

然后pandas提供了各种数据分析的方法，处理DataFrame和Serie.

然后，seaborn、matplotlib、plotly、bokeh都是绘图库，用来绘制各种可视化的图形。（当然，其实pandas也可以用来绘图，但是pandas的绘图能力比较孱弱，一般不用。）

seaborn是基于matplotlib的，后出转精，API用起来比matplotlib简洁舒服。不过seaborn并不能完全替代matplotlib，有的时候还是需要使用matplotlib。

python有哪些简单而又实用的可视化包？

这里我介绍2个简单而又实用的python可视化包，分别是seaborn（基于matplotlib）和pyecharts（基于Echarts）,这2个包绘制的图形漂亮、简洁，而又种类繁多，下面我大概介绍一下这2个包的安装和简单使用，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

seaborn：这个包基于matplotlib，绘制的图形美观、漂亮，容易学习，所需的代码量更少，下面我介绍一下这个包的安装和简单使用，主要内容如下：

1.下载安装，这里直接在cmd窗口输入命令“pip install seaborn”就行，如下：

2.安装成功后，我们就可以这个包的测试了，这里我主要绘制了线图、柱状图、散点图、小提琴图、箱型图和其他类型的图这6种类型的图，主要代码及截图如下：

程序运行截图如下：

绘制柱状图，主要代码如下：

turtle,俗称小乌龟，是以划线的逻辑实现绘图功能。

turtle在绘图之前需要给出起始点，方向，笔迹特性（粗细、颜色等）距离，然后开始绘制。 使用起来简单直接，并且和人的思维逻辑一致。

python的库是什么概念？

Python的库是一组预定义模块和函数，它们可以被程序员调用和使用以完成特定的任务。库是Python中的重要概念，因为它们可以使编程更加简单和高效。庞大的Python库中包含了许多常用的功能，例如数学运算、文件操作、网络通信、图形界面等等。每个库都提供了文档和示例，以帮助开发人员理解和使用这些功能。Python库的使用可以大大减少代码开发时间和精力。通过正确使用库，程序员可以更快地开发出高效的代码。

在Python中，库是指一组可重用的代码集合，这些代码用于实现特定的功能。Python库可以方便地扩展Python编程语言，提供了各种各样的功能，例如图形界面设计、网络编程、科学计算、数据分析、机器学习等，这些功能可以大大简化程序员的工作，提高Python程序的开发效率。此外，Python库有着丰富的文档和示例程序，让用户可以快速掌握库中提供的功能。常用的Python库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow等，这些库是Python编程中必不可少的重要工具。

Python有哪些数据可视化方法？

使用python完成数据可视化，可以[_a***_]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、机器学习、人工智能等领域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

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：

1.安装seaborn，这个直接在cmd窗口中输入命令“pip install seaborn”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***的教程，种类繁多，注释清楚，介绍详细，很适合开发者来学习：

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

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

标签： python 可视化 matplotlib