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PYTHON很多好看的作图库,但是都是基于matplotlib进行开发封装的!我用过seaborn, bokeh, ggplot这三个库!
seaborn是偏向于统计作图的,尤其是线性作图,用起来比较顺手,简单。seaborn整个语法层也会简化很多,画出的图不需要修饰看起来也很好看。但是绘图方式有限,不够灵活
bokeh是使用了js。因此主打的是交互式绘图,你可以在Ipython notebook里使用到最佳!画出的图非常好看,关键是可以交互修改! 缺点是语法有点生涩,一点也不必matplotlib简单
ggplot就算了吧,和R语言那个GGPLOT2比起来,简直是感觉在用两个包,似然都是同一个人开发的! 而且原作者也在GITHUB上说了,不再会更新PYTHON的库! 不过话说,ggplot2真的是绘图神器,这几乎是我还在用R语言的唯一原因。
因此,不管你想要用哪个库,matplotlib都是必须要学的。虽然他语法复杂,但是灵活性大,你几乎能画出任何你想要的图形。 Here we go:
- ggplot
- Seaborn
- Bokeh
- Pygal
- python-igraph
- folium
- NetworkX
- Mayavi
- VisPy
- PyQtGraph
- vincent
- Plotly
bokeh: 使用javascript,可以產生互動圖表內嵌於瀏覽器與iPython-notebook,內建圖表互動工具,很方便,但版本時常更新,語法有時候不向下兼容。
d3.py: python的D3.js,javascript驅動可互動圖表,可調整細項多。
python-ndv3: python的ndv3,javascript驅動的互動圖表,ndv3基本上就是d3.js的簡化版本,可調整項目較少。
mpld3: 與法跟matplotlib接近,靠D3.js javascript驅動,同樣可以嵌於瀏覽器。
toyplot: 風格很特殊的plot library,可調部分極少,當toy可行,一樣javascript驅動,可互動,可內嵌瀏覽器。 如果要用Python可视化GPS数据,basemap是不二选择
https://pypi.python.org/pypi/basemap

Inpython, youAppendElementStoAlistusedtheAppend () Methode.1) UseAppend () ForsingleElelements: my_list.append (4) .2) usextend () oder = formulnElements: my_list.extend (andere_list) ormy_list = [4,5,6] .3) useInSert () FORSPECIFIFICISPositionen: my_list.insert (1,5) .Beaware

Zu den Methoden zum Debuggen des Shebang -Problems gehören: 1.. Überprüfen Sie die SHEBANG -Zeile, um sicherzustellen, dass es sich um die erste Zeile des Skripts handelt, und es gibt keine vorangestellten Räume. 2. Überprüfen Sie, ob der Dolmetscherpfad korrekt ist; 3. Rufen Sie den Dolmetscher direkt an, um das Skript auszuführen, um das Problem der Shebang zu isolieren. 4. Verwenden Sie Strace oder Trusts, um die Systemaufrufe zu verfolgen. 5. Überprüfen Sie die Auswirkungen von Umgebungsvariablen auf Shebang.

PythonlistscanbemanipuleduseveralmethodstoremoveElements: 1) theremove () methodremoveFirstoccurce -ofaspecifiedValue.2) thepop () methodremovesandreturnsanelementatagivedEx.3) theedelstatementcanremoveMeMeMeMeTex.

PythonlistscanstoreanyDatatype, einschließlich Integren, Streicher, Schwimmkörper, Booleans, anderen Listen und Dotionen. ThisverSatilityAllows-Formixed-Typen, die kanbemännische EffectivantivinyusingTypecks, TypenHints und spezialisierte LikenumpyForperformance

PythonlistsSupportnumousoperationen: 1) AddelementsWithAppend (), Extend (), andInsert (). 2) REMVERGENDEMODESUSUSUSSUMOVER (), POP () und Clear (). 3) Accessing undModifyingWithindexingandSlicing.4) SearchingandSortingWithindEx (), Sorte (), und Sortex ()

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;


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