Python은 풍부한 차트 라이브러리 덕분에 데이터 시각화를 더 쉽게 만들어주는 강력하고 사용하기 쉬운 프로그래밍 언어입니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 여러 Python 차트 그리기 라이브러리와 일부 확장을 소개하고 몇 가지 특정 코드 예제도 제공합니다.
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()
위는 몇 가지 일반적인 Python 차트 그리기 라이브러리에 대한 간략한 소개일 뿐입니다. 실제로 Bokeh, Altair, Pygal과 같은 다른 라이브러리도 많이 있습니다. 등. 다양한 요구 사항에 따라 다양한 라이브러리를 선택하여 차트를 그릴 수 있습니다.
요약하자면 Python 차트 그리기 라이브러리는 풍부한 기능과 유연한 옵션을 제공하므로 시각화를 통해 데이터를 더 잘 이해하고 표시할 수 있습니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 다양한 유형의 차트를 쉽게 만들 수 있으며 필요에 따라 차트를 사용자 정의하고 조정할 수도 있습니다. 이 기사가 독자들이 Python 차트 그리기 라이브러리에 대한 사전 이해를 갖고 제공된 코드 예제를 통해 깊은 인상을 받는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Python 그리기 차트용 공통 라이브러리 및 확장 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!