python数值编程库,python数据编程

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大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,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可视化

快速创建,当然是用库啰。

主流的库:pandasseabornmatplotlib

python数值编程库,python数据编程-第1张图片-芜湖力博教育咨询公司
图片来源网络,侵删)

另外plotlibbokeh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***)

python数值编程库,python数据编程-第2张图片-芜湖力博教育咨询公司
(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。)

(图片来源网络,侵删)

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,我们就可以进行这个包的测试了,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,可以选择的库[_a***_]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