Python は強力で使いやすいプログラミング言語であり、豊富なグラフ作成ライブラリのおかげでデータの視覚化が容易になります。この記事では、一般的に使用されるいくつかの Python チャート描画ライブラリとその拡張機能の一部を紹介し、具体的なコード例もいくつか示します。
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()
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()
import plotly.express as px df = px.data.tips() fig = px.bar(df, x='day', y='total_bill', color='sex', barmode='group') fig.show()
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()
上記は、いくつかの一般的な Python チャート描画ライブラリの簡単な紹介です。実際には、他にも多くのライブラリがあります。ボケ、アルタイル、ピガルなど。さまざまなニーズに応じて、チャートを描画するためにさまざまなライブラリを選択できます。
要約すると、Python チャート描画ライブラリは豊富な機能と柔軟なオプションを提供し、視覚化を通じてデータをより深く理解し、表示できるようにします。これらのライブラリを使用すると、さまざまな種類のチャートを簡単に作成でき、ニーズに応じてカスタマイズおよび調整することもできます。この記事が、読者が Python チャート描画ライブラリについて予備的に理解し、提供されるコード例を通じて印象を深めるのに役立つことを願っています。
以上がPython 描画チャートの一般的なライブラリと拡張機能の紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。