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在 Python 中#xff0c;有许多用于绘图的库。以下是一些常用的 Python 绘图库及其基本绘图函数的简要介绍#xff1a; Matplotlib: matplotlib.pyplot.plot(x, y): 绘制线图。matplotlib.pyplot.scatter(x, y): 绘制散点图。matplotlib.pyplot.bar(x, height): 绘制条…简介
在 Python 中有许多用于绘图的库。以下是一些常用的 Python 绘图库及其基本绘图函数的简要介绍 Matplotlib: matplotlib.pyplot.plot(x, y): 绘制线图。matplotlib.pyplot.scatter(x, y): 绘制散点图。matplotlib.pyplot.bar(x, height): 绘制条形图。matplotlib.pyplot.hist(x, bins): 绘制直方图。matplotlib.pyplot.pie(x, labels): 绘制饼图。matplotlib.pyplot.imshow(data): 显示图像。 Seaborn: seaborn.lineplot(x, y, data): 绘制线图。seaborn.scatterplot(x, y, data): 绘制散点图。seaborn.barplot(x, y, data): 绘制条形图。seaborn.histplot(x, bins, data): 绘制直方图。seaborn.boxplot(x, y, data): 绘制箱线图。 Pandas: DataFrame.plot(kindline): 在 Pandas 中DataFrame 对象有一个内置的 plot 函数通过 kind 参数可以选择绘制的图形类型如折线图、散点图等。 Plotly: plotly.graph_objects.Figure: 使用 Plotly 的图形对象可以创建各种交互式图表。plotly.express.scatter(x, y, data): 使用 Express 模块绘制散点图。plotly.express.line(x, y, data): 使用 Express 模块绘制线图。 Bokeh: bokeh.plotting.figure(): 创建 Bokeh 图形。figure.line(x, y): 绘制线图。figure.scatter(x, y): 绘制散点图。figure.vbar(x, top): 绘制垂直条形图。
实例
好的让我为您提供一些使用常见的 Python 绘图库的案例
1. Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 绘制折线图
x np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title(Sine Wave)
plt.xlabel(X-axis)
plt.ylabel(Y-axis)
plt.show()# 绘制散点图
x np.random.rand(50)
y np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, colorblue)
plt.title(Scatter Plot)
plt.xlabel(X-axis)
plt.ylabel(Y-axis)
plt.show()2. Seaborn:
import seaborn as sns
import pandas as pd# 绘制箱线图
data sns.load_dataset(iris)
sns.boxplot(xspecies, ysepal_length, datadata)
plt.title(Box Plot of Sepal Length by Species)
plt.show()# 绘制直方图
sns.histplot(data[petal_width], bins30, kdeTrue)
plt.title(Histogram of Petal Width)
plt.xlabel(Petal Width)
plt.ylabel(Frequency)
plt.show()3. Pandas:
import pandas as pd# 创建 DataFrame
data {A: [1, 2, 3, 4], B: [5, 6, 7, 8]}
df pd.DataFrame(data)# 绘制折线图
df.plot(kindline)
plt.title(Line Plot)
plt.xlabel(X-axis)
plt.ylabel(Y-axis)
plt.show()# 绘制柱状图
df.plot(kindbar)
plt.title(Bar Chart)
plt.xlabel(X-axis)
plt.ylabel(Y-axis)
plt.show()4. Plotly:
import plotly.express as px# 绘制散点图
df px.data.iris()
fig px.scatter(df, xsepal_width, ysepal_length, colorspecies)
fig.update_layout(titleScatter Plot of Sepal Width vs. Sepal Length)
fig.show()# 绘制线图
df px.data.gapminder().query(country Canada)
fig px.line(df, xyear, ygdpPercap, titleGDP per Capita Over Time in Canada)
fig.show()5. Bokeh:
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource# 绘制线图
x [1, 2, 3, 4, 5]
y [6, 7, 2, 4, 1]
source ColumnDataSource(datadict(xx, yy))
p figure(titleLine Plot, x_axis_labelX-axis, y_axis_labelY-axis)
p.line(x, y, sourcesource, line_width2)
show(p)# 绘制散点图
x np.random.rand(50)
y np.random.rand(50)
p figure(titleScatter Plot, x_axis_labelX-axis, y_axis_labelY-axis)
p.circle(x, y, size10, colornavy, alpha0.5)
show(p)
