扫码阅读
手机扫码阅读
python可视化(一)
30 2024-10-28
我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。
查看原文:python可视化(一)
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号
Python 可视化包基本用法摘要
本文介绍了常用的Python可视化包pyecharts、plotly、matplotlib和seaborn,并提供了它们制作饼图、柱状图和3D图的基本用法代码示例。
1. 饼图
文章首先展示了如何使用matplotlib和seaborn创建基础饼图,代码演示了标签、大小、突出显示特定部分以及阴影效果的设置。接着介绍了如何制作多层饼图和其中一项展开的效果,通过matplotlib的ConnectionPatch连接两个图表,并使用中文标签。然后,使用pyecharts创建了多层饼图,其中包含了内层和外层的数据,并设置了不同的半径来区分不同层级的数据。最后,通过plotly创建了两个并排的饼图,分别展示了温室气体排放和二氧化碳排放的比例。
2. 柱状图
对于柱状图,文章首先利用matplotlib绘制了一个基础的水平柱状图,展示了如何设置中文标签和轴标题。然后,展示了创建包含多组数据的柱状图,通过在相同的x位置上调整条形的宽度来并排显示男性和女性的得分数据,并添加了图例。
3. 3D图
在3D图的部分,文章首先提供了3D散点图的例子,演示了如何为每组样式和范围设置在定义的框内绘制随机点。接着,展示了创建3D曲面图的代码,包括设置自定义颜色和调整z轴的范围。
文章结尾提到,更多图像类型的介绍和用法将在后续更新。
想要了解更多内容?
查看原文:python可视化(一)
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号
Python学习杂记的其他文章
Python常用统计库Statsmodels介绍
Statsmodels是一个广泛使用的Python库,用于实现统计模型估计和推断。
初探Bokeh包:用Python实现惊艳的数据可视化
Python的Bokeh包是一个用于数据可视化的强大工具。它提供了一种简单而灵活的方式来创建各种交互式图形,并且能够在Web浏览器中进行展示。
20个案例进阶Pandas数据分析
Pandas是Python 数据科学领域最受欢迎的库之一,它提供了高效且灵活的数据结构,使得数据分析变得便利。
时间复杂度:一步步理解算法效率
在计算机科学中,时间复杂度是用来衡量算法效率的指标之一。它描述了在处理不同规模的数据时,算法需要花费的时间。
Python可视化库Pyecharts使用介绍
Pyecharts是一个用于生成可视化图的Python库,它基于Echarts JavaScript库,提供
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
软件研发质量管理体系建设
白皮书上线