Ein weiteres Python-Artefakt: Sie können Matplotlib zum Zeichnen aufrufen, ohne eine Codezeile schreiben zu müssen!

Einführung in sviewgui

sviewgui ist eine PyQt-basierte GUI zur Datenvisualisierung von CSV-Dateien oder Pandas DataFrame. Diese GUI basiert auf Matplotlib und Sie können Ihre CSV-Dateien auf viele Arten visualisieren. Hauptmerkmale:

• Ⅰ Streudiagramm, Liniendiagramm, Dichtediagramm, Histogramm und Boxplot-Typen;
• Ⅱ Markierungsgröße, Linienbreite, Anzahl der Bins für das Histogramm, Farbkarteneinstellungen (von cmocean);
• Ⅲ Speichern Sie die Figur als bearbeitbares PDF;
• Ⅳ Der Code zum Zeichnen der Figur ist verfügbar, sodass sie außerhalb von sviewgui wiederverwendet und geändert werden kann

Projektadresse: https://github.com/SojiroFukuda/sview-gui

Dieses Paket ist sehr einfach zu verwenden, es hat nur eine Methode: buildGUI(). Dieser Methode können null oder ein Parameter übergeben werden. Sie können den Dateipfad der CSV-Datei als Argument verwenden oder ein DataFrame-Objekt von Pandas als Argument verwenden. Ein ähnlicher Code ist wie folgt geschrieben:

# 第一种形式
import sviewgui.sview as sv
sv.buildGUI()
# 第二种形式
import sviewgui.sview as sv
FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"
sv.buildGUI(FILE_PATH)
# 第三种形式
import sviewgui.sview as sv
import pandas as pd
FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"
df = pd.read_csv(FILE_PATH)
sv.buildGUI(df)

Der obige Code hilft dem Fahrer nur, diese visuelle GuI-Schnittstelle zu öffnen.

Da diese Bibliothek schließlich auf der Matplotlib-Visualisierung basiert, gilt auch hier der Seaborn-Stil, da Seaborn auch auf der Matplotlib-Visualisierung basiert.

sviewgui-Installation

Diese Bibliothek verfügt über eine ganze Reihe abhängiger Bibliotheken, sodass Sie die folgende Codezeile direkt verwenden können, um die sviewgui-Bibliothek zu installieren.

pip install sviewgui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --ignore-installed

Das letzte -ignore-installierte, ich habe es zunächst nicht hinzugefügt, aber es wurde ein Fehler gemeldet. Der Fehler lautet ungefähr wie folgt:

ERROR: Cannot uninstall 'certifi'. It is a distutils installed project and thus we cannot
accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

Fügen Sie einfach dieses hinzu, machen Sie sich keine Sorgen darüber, warum, weil ich Ich weiß es nicht!

sviewgui use

Ich habe oben drei Codes zum Öffnen des grafischen GUI-Schnittstellenfensters eingeführt. Hier stelle ich nur die folgende Methode vor:

import sviewgui.sview as sv
sv.buildGUI()

Der Screenshot sieht wie folgt aus:

Nachdem Sie den obigen Code in den Befehl eingegeben haben Zeile, steuert den Hintergrund, um dieses grafische Schnittstellenfenster zu öffnen. Der Initialisierungsstatus sieht ungefähr so ​​aus:

Klicken Sie auf die obige Auswahl, um die Datenquelle auszuwählen:

Dann können wir auf das linke Menü klicken Leiste, um das entsprechende Diagramm zu erstellen. Aber es gibt eine Sache: Es scheint, dass Chinesisch nicht unterstützt wird! ! !

Wenn Sie der Meinung sind, dass dies nicht ausreicht, um die gewünschten Grafiken zu perfektionieren, können Sie den den Grafiken entsprechenden Python-Code kopieren und ihn einfach ändern.

Dann können Sie den folgenden Code nehmen und ihn einfach ändern, um wunderschöne Matplotlib-Grafiken zu generieren.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import cmocean
#2021/07/13 08:03:18
#- Import CSV as DataFrame ----------
FILE_PATH = 'C:/Users/Administrator/Desktop/plot.csv'
DATA = pd.read_csv(FILE_PATH)
#- Axes Setting ----------
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title( "x-y")
ax.set_xlabel( "x")
ax.set_ylabel( "x" )
ax.set_xlim(min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() ) - abs( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() )/10), max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()) + abs(max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna())/10))
ax.set_ylim( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() ) - abs( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() )/10), max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()) + abs(max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna())/10))
#- PLOT ------------------
ax.plot( DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), linewidth = 3.0, alpha =1.0, color = "#005AFF" )
plt.show()

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin weiteres Python-Artefakt: Sie können Matplotlib zum Zeichnen aufrufen, ohne eine Codezeile schreiben zu müssen!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!