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對(duì)于編程的印象，很多人還是停留在程序代碼上。其實(shí)我們?cè)缇涂梢赃\(yùn)用代碼，繪制出我們想要的數(shù)據(jù)圖片，然后更多的應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析中。目前python可視化圖庫(kù)已經(jīng)發(fā)展的非常全面，其中的種類(lèi)也比較多，這里給大家分享一些常用的圖形庫(kù)，同時(shí)帶來(lái)散點(diǎn)圖的代碼示例練習(xí)。
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一、可視化圖形庫(kù)
1.seaborn 是基于matplotlib的高級(jí)版，主要針對(duì)的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的變量特征選取，可以用非常短小的代碼就可以畫(huà)出多維變量的可視化圖形。
2.plotly同時(shí)支持Python和R語(yǔ)言，并且實(shí)現(xiàn)了在線導(dǎo)入數(shù)據(jù)做可視化并保存內(nèi)容在云端server的功能。做演示的時(shí)候，只需要在本地的jupyter notebook與plotly server建立通信，即可調(diào)用已經(jīng)做好的可視化內(nèi)容做展示。
3.pyecharts是基于百度echarts的一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，也是我經(jīng)常使用的交互可視化的工具，相比bokeh和plotly，pyecharts的語(yǔ)法更簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)效果更佳出眾。
4.bokeh是python中一款基于網(wǎng)頁(yè)的畫(huà)圖工具庫(kù),可以用于網(wǎng)站的可視化展示，具有交互性。
二、可視化圖形代碼
散點(diǎn)圖
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
# 用Matplotlib畫(huà)散點(diǎn)圖
plt.scatter(x, y,marker='x')
plt.show()
# 用Seaborn畫(huà)散點(diǎn)圖
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind='scatter');
plt.show()以上就是python教程中python的可視化圖形庫(kù)介紹，大家在了解了這些基礎(chǔ)的圖形庫(kù)后，就可以進(jìn)行對(duì)應(yīng)的下載。已經(jīng)安裝好的小伙伴，就可以開(kāi)始畫(huà)散點(diǎn)圖了。
分享名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python有幾種可視化圖形庫(kù)？
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