那些你可能不喜欢的Python工具库

对于编程新手而言，一般会对代码有一种畏惧心理，总觉得写代码很难，很陌生，是一种与使用鼠标“点点点”不同的软件操作方式。今天我们就逐步深入，通过一些Python可视化的常见工具来掌握数据分析的节奏！

第2章基本绘图工具和技术

2.1 Matplotlib 基础

2.1.1 简介

Matplotlib 是 Python 中最常用的基础绘图库，它提供了一整套绘图 API，使得创建各种图表变得非常简单。

2.1.2 安装与入门

首先，通过 pip 安装 Matplotlib：

pip install matplotlib

然后，创建一个简单的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# 创建图形 plt.plot(x, y) plt.title('Simple Line Chart') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.show()

2.1.3 基本图形

– 折线图：用于展示数据随时间或序列的变化。

– 散点图：展示两组数据之间的关系。

– 条形图：比较不同组别的数据。

– 直方图：展示数据的分布情况。

# 折线图
plt.plot(x, y)
plt.title('Line Chart')
plt.show()

# 散点图
plt.scatter(x, y)
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

# 条形图
plt.bar(x, y)
plt.title('Bar Chart')
plt.show()

# 直方图
plt.hist(y, bins=5)
plt.title('Histogram')
plt.show()

2.1.4 自定义图表

可以通过 Matplotlib 自定义图表的外观，包括颜色、线条样式、标记等：

# 自定义图表
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title('Customized Line Chart')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

2.1.5 子图与布局使用 subplot 函数可以创建多个子图，方便对比不同数据：

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title('Subplot 1')
axs[0, 1].scatter(x, y)
axs[0, 1].set_title('Subplot 2')
axs[1, 0].bar(x, y)
axs[1, 0].set_title('Subplot 3')
axs[1, 1].hist(y, bins=5)
axs[1, 1].set_title('Subplot 4')
plt.tight_layout()
plt.show()

2.2 Seaborn 简介

2.2.1 简介

Seaborn 是基于 Matplotlib 之上的高级绘图库，提供了更美观和更简洁的绘图功能，尤其适用于统计图表。

2.2.2 安装与入门

通过 pip 安装 Seaborn：

pip install seaborn

然后，创建一个简单的 Seaborn 图表：

import seaborn as sns
import numpy as np
# 创建数据
data = np.random.randn(100)

# 创建简单的 KDE 图 sns.kdeplot(data) plt.title('KDE Plot') plt.show()

2.2.3 常用图表类型

– 散点图与回归图：展示两变量关系及其回归线。

– 箱线图：展示数据的分布及其统计特征。

– 热力图：用于展示矩阵数据的值。

# 散点图与回归图
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

sns.regplot(data=tips, x='total_bill', y='tip')
plt.title('Regression Plot')
plt.show()

# 箱线图
sns.boxplot(data=tips, x='day', y='total_bill')
plt.title('Box Plot')
plt.show()

2.2.4 风格与调色

Seaborn 提供了多种风格和调色板，方便自定义图表外观：

# 设置风格
sns.set_style('whitegrid')
sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip')
plt.title('Styled Scatter Plot')
plt.show()

# 使用调色板
sns.set_palette('pastel')
sns.boxplot(data=tips, x='day', y='total_bill')
plt.title('Box Plot with Palette')
plt.show()

2.3 使用 Pandas 进行绘图

2.3.1 简介

Pandas 是一个强大的数据处理库，同时也提供了便捷的绘图功能，特别适合于数据分析过程中的快速可视化。

2.3.2 安装与入门

通过 pip 安装 Pandas：

pip install pandas

然后，使用 Pandas 绘制一个简单的图表：

import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [1, 4, 9, 16, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制图表 df.plot() plt.title('Pandas Plotting') plt.show()

2.3.3 常用绘图类型

– 线形图：默认图表类型，用于展示数据的变化趋势。

– 散点图：使用 scatter 方法创建散点图。

– 柱状图：使用 bar 方法创建柱状图。

– 盒须图：使用 box 方法创建盒须图。

# 线形图
df.plot()
plt.title('Line Plot')
plt.show()

# 散点图
df.plot.scatter(x='A', y='B')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

# 柱状图
df.plot.bar()
plt.title('Bar Plot')
plt.show()

# 盒须图
df.plot.box()
plt.title('Box Plot')
plt.show()

2.3.4 时间序列数据绘图

Pandas 在处理时间序列数据时特别强大，提供了专门的时间序列绘图功能：

# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31', freq='M')
df_time = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df_time['data'] = np.random.randn(len(date_rng))
# 设置日期为索引
df_time.set_index('date', inplace=True)

# 绘制时间序列图 df_time.plot() plt.title('Time Series Plot') plt.show()

2.4 使用 Plotly 进行交互式绘图

2.4.1 简介

Plotly 是一个功能强大的交互式绘图库，适用于创建动态和交互式图表。

2.4.2 安装与入门通过 pip 安装 Plotly：

pip install plotly

然后，创建一个简单的交互式图表：

import plotly.express as px
# 创建数据
df = px.data.iris()

# 绘制交互式散点图 fig = px.scatter(df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species') fig.show()

小结

本章介绍了几种常用的数据可视化工具和技术，包括 Matplotlib、Seaborn、Pandas 和 Plotly。通过学习这些工具，您可以轻松地创建各种类型的图表，希望本章的内容对您有所帮助，欢迎继续学习下一章的内容！

原创文章，作者：guozi，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/81052.html

那些你可能不喜欢的Python工具库

第2章 基本绘图工具和技术

2.1 Matplotlib 基础

2.2 Seaborn 简介

2.3 使用 Pandas 进行绘图

2.4 使用 Plotly 进行交互式绘图

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第2章基本绘图工具和技术