Datenvisualisierungstechnologie in der Python-Webentwicklung

Datenvisualisierungstechnologie in der Python-Webentwicklung

Mit der rasanten Entwicklung der Datenanalyse und des Daten-Mining ist die Datenvisualisierung zu einem unverzichtbaren Bestandteil geworden. Als leistungsstarke Programmiersprache ist Python auch zu einem der beliebtesten Werkzeuge vieler Datenwissenschaftler und -analysten geworden. Auch in der Python-Webentwicklung wird der Einsatz von Datenvisualisierungstechnologie immer wichtiger. In diesem Artikel werden Datenvisualisierungstechniken vorgestellt, die häufig in der Python-Webentwicklung verwendet werden, und deren Verwendung erläutert.

1. Matplotlib

Matplotlib ist eine der am häufigsten verwendeten Zeichenbibliotheken in Python und kann zum Zeichnen verschiedener Arten von Diagrammen verwendet werden. Es ist einfach und leicht erweiterbar konzipiert und unterstützt verschiedene Ausgabeformate, darunter PNG, PDF, SVG usw. Mit Matplotlib können Sie ganz einfach verschiedene Arten von Diagrammen erstellen, z. B. Liniendiagramme, Streudiagramme, Histogramme usw.

Matplotlib installieren:

Matplotlib kann über die Befehlszeile mit dem Pip-Befehl installiert werden:

pip install matplotlib

Matplotlib verwenden:

Hier sind einige Beispiele für Matplotlib:

Zeichnen eines Liniendiagramms:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [1, 3, 2, 4, 5, 3]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Zeichnen eines Streudiagramms:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(50)) ** 2 
plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)
plt.show()

Weitere Tutorials zur Matplotlib-Nutzung finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

2. Seaborn

Seaborn ist eine auf Matplotlib basierende Erweiterungsbibliothek, die eine übergeordnete Schnittstelle und mehr Zeichenoptionen bietet. Seaborn unterstützt viele Arten statistischer Diagramme, einschließlich Heatmaps, Balkendiagramme, Boxplots usw. Das Design konzentriert sich auf Ästhetik und Lesbarkeit und hilft Benutzern, ihre Daten besser zu verstehen.

Seaborn installieren:

Seaborn kann über die Befehlszeile mit dem Pip-Befehl installiert werden:

pip install seaborn

Seaborn verwenden:

Hier sind einige Beispiele für die Verwendung von Seaborn:

Plotten einer Heatmap:

import seaborn as sns
import numpy as np
np.random.seed(0)
data = np.random.rand(10, 12)
sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu')

Plotten eines Balkendiagramms:

import seaborn as sns
import numpy as np
np.random.seed(0)
data = np.random.normal(size=[20, 5])
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Weitere Tutorials zur Seaborn-Nutzung finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

3. Plotly

Plotly ist eine interaktive Diagrammbibliothek, die mehrere Arten von Diagrammen unterstützt, wie z. B. Heatmaps, Balkendiagramme, Streudiagramme usw. Sein größtes Merkmal besteht darin, dass es webbasierte interaktive Diagramme unterstützt, wodurch es einfach ist, interaktive Diagramme auf Webseiten zu erstellen und direkt mit Benutzern zu interagieren.

Plotly installieren:

Sie können Plotly über die Befehlszeile mit dem Pip-Befehl installieren:

pip install plotly

Plotly verwenden:

Hier sind einige Beispiele für Plotly:

Zeichnen Sie ein Streudiagramm:

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(500)
y = np.random.randn(500) 
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers'))
fig.show()

Zeichnen Sie ein Boxplot:

import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/iris.csv")
fig = go.Figure()
for species in df.species.unique():
    fig.add_trace(go.Box(y=df[df.species == species].sepal_width, name=species))
fig.show()

Weitere Tutorials zur Plotly-Nutzung finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Fazit

Datenvisualisierungstechnologie in der Python-Webentwicklung kann uns nicht nur dabei helfen, Daten besser zu verstehen, sondern auch die Entscheidungsfindung und Planung unterstützen. In diesem Artikel werden Datenvisualisierungstechnologien vorgestellt, die häufig in der Python-Webentwicklung verwendet werden, darunter Matplotlib, Seaborn und Plotly. Mit diesen Tools können wir schnell verschiedene Arten von Diagrammen erstellen und Trends und Datenverteilungen anzeigen. Diese Tools eignen sich auch sehr gut zum Einbetten interaktiver Diagramme in Webanwendungen, um direkt mit Benutzern zu interagieren und die Datenanalyse intuitiver und verständlicher zu gestalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatenvisualisierungstechnologie in der Python-Webentwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!