Python implémente la technologie de visualisation de données Web

Python est un langage de programmation puissant capable de gérer différents types et structures de données. En termes de technologie de visualisation de données Web, Python fournit de nombreux outils et bibliothèques pour présenter les données. Cet article présentera quelques bibliothèques et techniques Python pour réaliser la visualisation de données Web.

1. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données basée sur Python. Il peut dessiner de nombreux types de graphiques, notamment des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des diagrammes circulaires, des graphiques en nuages ​​de points, etc. Cette bibliothèque s'intègre facilement au langage Python et peut donc être utilisée pour la visualisation de données.

Voici un extrait de code simple pour tracer une fonction binaire à l'aide de Matplotlib :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x) / x

plt.plot(x, y)
plt.title('sin(x)/x plot')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')

plt.show()

Le code ci-dessus tracera un tracé de sin(x)/x, où l'axe des x va de -10 à 10, il y a 1000 données points au total.

2. Bokeh

Bokeh est une bibliothèque de visualisation de données Python axée sur la visualisation interactive. Bokeh offre un haut degré d'interactivité et de dynamique pour la présentation de données sur des pages Web.

Ce qui suit est un simple extrait de code pour dessiner un nuage de points interactif en utilisant Bokeh :

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

p = figure(title="Scatter Plot Example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.circle('x', 'y', source=source, size=20)

output_file("scatter.html")

show(p)

Le code ci-dessus dessinera un nuage de points où la taille des points est définie en fonction du paramètre de taille. Il y a un retour lorsque vous faites glisser n'importe quelle partie du nuage de points avec la souris, de sorte que les résultats du rendu du graphique sur le Web sont très interactifs.

3. Plotly

Plotly est un outil de visualisation de données en ligne qui peut être utilisé pour créer des graphiques de visualisation de données à l'aide de Python. L'outil prend en charge différents types de graphiques, notamment les nuages ​​de points, les graphiques à barres, les cartes thermiques, etc.

Voici un extrait de code simple pour dessiner un graphique à barres à l'aide de Plotly :

import plotly.graph_objs as go

trace = go.Bar(x=['January', 'February', 'March', 'April', 'May'],
               y=[28, 26, 36, 25, 29])

data = [trace]
layout = go.Layout(title='Bar Chart Example')

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()

Le code ci-dessus dessinera un graphique à barres où chaque barre représente les revenus mensuels de chaque mois. À l'aide de Plotly, vous pouvez créer des graphiques interactifs de visualisation de données Web dans un environnement Python.

Résumé

Python est un outil puissant qui fournit de nombreux outils et bibliothèques dans la technologie de visualisation de données Web. Les bibliothèques Python Matplotlib, Bokeh et Plotly peuvent toutes réaliser la visualisation de données et non seulement prendre en charge des graphiques statiques, mais également présenter facilement des graphiques interactifs. Cela fait de Python l'un des langages préférés des data scientists et des développeurs maîtrisant les outils de visualisation de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!