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Python数据可视化中常用的绘图库有哪些? Python常用的绘图库

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这篇文章运用简单易懂的例子给大家介绍Python数据可视化中常用的绘图库有哪些? Python常用的绘图库 ， 内容非常详细 ， 感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴 ， 希望对大家的学习能有所帮助 ， 下面让我们一起来了解下吧 。

Python数据可视化中常用的绘图库有哪些? Python常用的绘图库

文章插图
1.matplotlib绘图
它是python中的一个2d绘图库 ， 通过这个库 ， 你可以仅仅只需要几条简单的代码就可以绘制出一个图 ， 经典的就是绘制直方图和折线图 ， 下面看个最简单的用法：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X=np.linsapace(-2,2,50)#在（-2,2）这个区间均匀取出50个点Y=2*xplt.plot(x,y)plt.show()#显示图片

总结matplotlib绘图原理主要分为六个步骤:导库、创建画布对象、获取对象的对应x轴 ， y轴坐标、调用对象、进行图片绘制、显示图形 。
2.seaborn绘图
这个库跟matplotlib绘图库存在一定的联系 ， 但是它稍微比matplotlib库更加高级 ， 在使用seaborn之前你必须了解matplotlib库 ， 对于matplotlib库参数设置 ， seaborn绘制图形都能拿出来使用 。Seaborn之所以高级 ， 是因为需要记忆的东西不是很多 ， 不需要了解大量的低沉参数 ， 就可以绘制出很多图形 ， 让画图更加简单 ， 同时兼容numpy、pandas数据结构 ， 更大程度上完成可视化 。
3.pyecharts绘图
它是一种全新的作图工具 ， 你想学好它就必须学会它的绘图逻辑 ， 绘图逻辑分为以下几个步骤：
首先确定图表类型
实例化这个图形类
添加数据
显示保存图表
举个例子：
# 选择图表类型：我们这里使用的是线图 ， 从charts模块中导入Line这个模块；
#导入库
from pyecharts.charts import Lineimport pyecharts.options as optsimport numpy as npx = np.linspace(0,4 * np.pi,50)y = np.sin(x)( #我们绘制的是Line线图 ， 就需要实例化这个图形类 ， 直接Line()即可；
 Line() # 添加数据 ， 分别给x,y轴添加数据；
 .add_xaxis(xaxis_data=https://www.ycpai.cn/python/x) .add_yaxis(series_name="line线图",y_axis=y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题",subtitle=”副标题",title_link="https://www.baidu.com/"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts())).render_notebook()# 使用render_notebook()用于显示及保存图表；
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