Introduction aux bibliothèques et extensions courantes pour les graphiques de dessin Python

Python est un langage de programmation puissant et facile à utiliser qui facilite la visualisation des données grâce à sa riche bibliothèque de graphiques. Dans cet article, nous présenterons plusieurs bibliothèques de dessins de graphiques Python couramment utilisées et certaines de leurs extensions, et fournirons également quelques exemples de code spécifiques.

1. Matplotlib
   Matplotlib est l'une des bibliothèques de graphiques les plus classiques et les plus utilisées en Python. Il fournit une grande variété de types de graphiques, notamment des graphiques linéaires, des graphiques en nuages ​​de points, des graphiques à barres, des diagrammes circulaires, etc. Voici un exemple simple montrant comment dessiner un graphique linéaire simple à l'aide de Matplotlib :

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.title('简单折线图')
plt.show()

2. Seaborn
   Seaborn est une bibliothèque de graphiques statistiques construite sur Matplotlib, qui fournit des types de graphiques avancés et est plus beau que le style par défaut. Voici un exemple de code pour un nuage de points avec des lignes de tendance et des intervalles de confiance utilisant Seaborn :

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
plt.xlabel('总账单')
plt.ylabel('小费')
plt.title('账单金额和小费之间的关系')
plt.show()

3. Plotly
   Plotly est une bibliothèque de dessins de graphiques interactifs qui peut être utilisée pour créer de superbes graphiques interactifs. Il prend en charge le dessin de différents types de graphiques, notamment des nuages ​​de points, des graphiques à barres, des graphiques en aires, etc. Voici un exemple de code pour dessiner un histogramme à l'aide de Plotly :

import plotly.express as px

df = px.data.tips()

fig = px.bar(df, x='day', y='total_bill', color='sex', barmode='group')
fig.show()

4. ggplot
   ggplot est une implémentation Python basée sur le célèbre package ggplot2 en langage R, qui fournit un moyen simple et flexible de tracer différents types de graphiques. Ce qui suit est un exemple de code pour un nuage de points dessiné à l'aide de ggplot :

from ggplot import *

df = mpg

ggplot(aes(x='displ', y='hwy', color='class'), data=df) +
    geom_point() +
    xlab('发动机排量') +
    ylab('高速公路里程') +
    ggtitle('散点图') +
    theme_bw()

Ce qui précède n'est qu'une brève introduction à plusieurs bibliothèques courantes de dessin de graphiques Python. En fait, il existe de nombreuses autres bibliothèques, telles que Bokeh, Altair, Pygal, etc. En fonction des différents besoins, vous pouvez choisir différentes bibliothèques pour dessiner des graphiques.

Pour résumer, la bibliothèque de dessins de graphiques Python fournit des fonctions riches et des options flexibles, nous permettant de mieux comprendre et afficher les données grâce à la visualisation. En utilisant ces bibliothèques, nous pouvons facilement créer différents types de graphiques et nous pouvons également les personnaliser et les ajuster en fonction de nos besoins. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à avoir une compréhension préliminaire de la bibliothèque de dessins de graphiques Python et à approfondir leur impression grâce aux exemples de code fournis.

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!