python编程绘制直方图,python绘制直方图代码

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编程直方图的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python编程绘制直方图的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
2. 如何利用python绘制三维图形？
3. Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？
4. 如何使用Python中最强大的可视化工具Matplotlib？
5. Python有哪些数据可视化方法？

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：

如何利用python绘制三维图形？

这个问题我以前回答过，使用的是Matplotlib包绘制3D图形，包括3D散点图、3D折线图、3D柱状图、3D曲面图等，地址***s://***.wukong***/question/6582113875695501581/，这里我再介绍一种方式—pyecharts，echarts的一个接口包来绘制3D图形，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.下载安装pyecharts，这里直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行，如下，很快就能安装成功：

2.绘制3D图形，这里简单绘制了3D散点图、3D折线图、3D柱状图、3D曲面图，代码截图如下：

绘制3D散点图，测试代码如下：

程序运行截图如下：

绘制3D折线图，测试代码如下：

程序运行截图如下：

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。

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***）

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。

如何使用Python中最强大的可视化工具Matplotlib？

Matplotlib是Python一个非常流行、功能强大的可视化工具（模块），内置了大量的函数和类型用于数据可视化，可以很轻松的绘制出各类图表，包括常见的折线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、热力图等，在下面我简单介绍一下这个工具的安装和使用，感兴趣的朋友可以尝试一下：

1.首先，安装matplotlib模块，这个直接使用pip命令安装就行，如下，打开一个cmd窗口，输入命令“pip install matplotlib”即可：

2.安装完成后，我们就可以直接编码来实现数据可视化了，这里以常见的散点图、柱状图、饼状图为例，简单介绍一下，如何使用matplotlib实现数据可视化，测试代码及截图如下：

散点图

这里主要用到scatter函数，测试代码如下，先随机生成一些样本点数据，然后设置不同的标记，最后再绘制显示出来，非常简单：

程序运行截图如下，整体效果还是非常不错的：

柱状图

Python有哪些数据可视化方法？

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[_a***_]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：

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、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

到此，以上就是小编对于python编程绘制直方图的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程绘制直方图的5点解答对大家有用。

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