¿Qué tal el análisis de datos visuales con Python?

Por supuesto que es bueno. Como lenguaje de programación ampliamente utilizado, Python tiene amplias extensiones de biblioteca de terceros y proporciona muchos paquetes de visualización de datos simples y eficientes que se pueden usar directamente. Aquí presento brevemente tres de ellos, a saber, matplotlib, seaborn y pyecharts. Los amigos interesados pueden probar:

Herramienta de marca antigua matplotlib

Esta es una herramienta de visualización muy famosa en Python. Creo que muchos amigos que han realizado visualización están muy familiarizados con matplotlib. Es profesional y potente, con funciones completas y amplias extensiones. Matplotlib puede manejar fácilmente casi cualquier tipo de gráfico que se pueda imaginar, desde gráficos de barras, gráficos circulares y gráficos de líneas comunes hasta animaciones complejas, gráficos tridimensionales y gráficos personalizados. Amplia variedad y codificación completa. Si desea visualizar datos y dibujar gráficos profesionales para mostrarlos, puede usar matplotlib, que tiene muy buenos resultados:

Seaborn empaquetado de forma compacta

Este también es un muy buen paquete de visualización de Python. . Basado en el desarrollo de matplotlib, los complejos parámetros y llamadas de matplotlib se simplifican y encapsulan, lo que lo hace más conveniente de usar y más fácil de comenzar. Se tratan en profundidad los diagramas de dispersión, gráficos de curvas, gráficos de barras, gráficos circulares, mapas de calor, diagramas de caja y diagramas de violín comunes. Demostraciones enriquecidas, código completo y tutoriales oficiales detallados. Si desea realizar dibujos profesionales y potentes rápidamente,

Piegragrama fácil de usar

Los amigos que hayan usado echarts deberían estar muy familiarizados con pyecharts. Python simplemente encapsula y llama a echarts. Con la poderosa función de visualización de datos de echarts, pyecharts también puede dibujar fácilmente varios gráficos, gráficos de barras comunes, gráficos circulares, diagramas de dispersión, curvas, mapas complejos, gráficos de árbol, gráficos de líneas K, paneles, mapas geográficos, dibujos tridimensionales, etc. Un pielograma es fácil de hacer. Es profesional, potente, bonito y fácil de usar. Si desea dibujar gráficos simples y elegantes y mostrarlos en la web, puede usar pyecharts, que tiene muy buenos resultados:

Ahora, compartamos estas tres buenas bibliotecas de visualización de Python. De hecho, hay muchos otros paquetes que se pueden usar directamente, como ggplot y bokeh, que también son muy buenos. Siempre que tenga cierta base en Python y esté familiarizado con códigos y ejemplos relevantes, podrá dominarlo rápidamente. También hay tutoriales e información relevantes en línea, que son muy detallados. Si estás interesado, puedes buscarlo. Espero que el contenido compartido arriba te sea útil. Todos también son bienvenidos a dejar comentarios y mensajes.

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