Aplikasi lanjutan dan analisis kes lukisan carta Python

Aplikasi lanjutan dan analisis kes lukisan carta Python

Lukisan carta ialah bahagian penting dalam visualisasi data, sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, juga menyediakan perpustakaan lukisan yang kaya. Dalam artikel ini, kami akan meneroka aplikasi lanjutan Python untuk carta dan menunjukkan contoh kod tertentu melalui analisis kes sebenar.

1. Penggunaan asas perpustakaan Matplotlib

Matplotlib ialah salah satu perpustakaan lukisan yang paling biasa digunakan dalam Python Ia menyediakan pelbagai fungsi lukisan dan kelas yang boleh melukis pelbagai jenis carta, termasuk carta garis, carta bar dan serakan. mata.

Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Matplotlib untuk melukis graf garis:

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Line Chart")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# 显示图表
plt.show()

Menjalankan kod ini, kita boleh mendapatkan graf garisan mudah, dan kita juga boleh menjadikan graf lebih mudah dengan menambah tajuk dan label dibaca .

2. Aplikasi lanjutan perpustakaan Seaborn

Seaborn ialah perpustakaan visualisasi data lanjutan berdasarkan Matplotlib, yang menyediakan lebih banyak gaya dan pilihan lukisan. Di bawah ini kami akan memperkenalkan beberapa aplikasi lanjutan perpustakaan Seaborn.

1. Lukis carta pengedaran

Carta pengedaran ialah carta yang digunakan untuk memaparkan pengedaran data Perpustakaan Seaborn menyediakan pelbagai fungsi lukisan carta pengedaran, seperti distplot, . kdeplotdsb. <code>distplot、kdeplot等。

以下是一个利用Seaborn库绘制正态分布图的示例代码：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成符合正态分布的随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制分布图
sns.distplot(data, bins=20)

# 添加标题和标签
plt.title("Distribution Plot")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Density")

# 显示图表
plt.show()

运行该代码，我们可以得到一个展示正态分布数据分布情况的分布图。

2. 绘制热力图

热力图用颜色编码的方式展示数据之间的相关性，Seaborn库提供了heatmap

Berikut ialah contoh kod yang menggunakan perpustakaan Seaborn untuk melukis carta taburan normal:

import seaborn as sns

# 定义数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热力图
sns.heatmap(data, cmap="YlGnBu")

# 添加标题
plt.title("Heatmap")

# 显示图表
plt.show()

Menjalankan kod ini, kita boleh mendapatkan carta taburan yang menunjukkan taburan data taburan normal.

Lukis peta haba

Peta haba menunjukkan perkaitan antara data dalam cara berkod warna Perpustakaan Seaborn menyediakan fungsi peta haba untuk melukis peta haba.

Berikut ialah contoh kod untuk melukis peta haba menggunakan perpustakaan Seaborn:

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'Year': ['2015', '2016', '2017', '2018'],
        'Sales': [100, 200, 300, 400]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制柱状图
df.plot(x='Year', y='Sales', kind='bar')

# 添加标题和标签
plt.title("Bar Chart")
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Sales")

# 显示图表
plt.show()

Menjalankan kod ini, kita boleh mendapatkan peta haba yang menunjukkan korelasi antara data rawak.

3. Aplikasi gabungan perpustakaan Pandas dan perpustakaan Matplotlib

Pandas ialah perpustakaan penting untuk pemprosesan dan analisis data dalam Python. Ia menyediakan pelbagai struktur dan fungsi data. Menggabungkan perpustakaan Pandas dengan perpustakaan Matplotlib menjadikan visualisasi data lebih mudah.

🎜Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan cara memplot data daripada pustaka Pandas ke dalam histogram: 🎜rrreee🎜Menjalankan kod ini, kita boleh mendapatkan histogram yang menunjukkan data jualan. 🎜🎜Melalui gabungan pustaka Pandas dan pustaka Matplotlib, kami boleh melakukan visualisasi data dengan lebih fleksibel, dan boleh memproses serta memaparkan struktur data yang lebih kompleks. 🎜🎜Ringkasnya, artikel ini memperkenalkan aplikasi lanjutan Python untuk melukis carta, dan menunjukkan penggunaan perpustakaan Matplotlib dan perpustakaan Seaborn melalui contoh kod khusus. Dengan mempelajari dan menggunakan teknik graf ini, kami lebih berupaya untuk mempersembahkan dan menganalisis data, seterusnya memahami dan menggunakan sains data dengan lebih baik. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi lanjutan dan analisis kes lukisan carta Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!