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时间:2018-12-15
《黑马程序员python教程:python5种可视化工具》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、实用标准文案在Python中,将数据可视化有多种选择,正是因为这种多样性,何时选用何种方案才变得极具挑战性。本文包含了一些较为流行的工具以及如何使用它们来创建简单的条形图,我将使用下面几种工具来完成绘图示例:·Pandas·Seaborn·ggplot·Bokeh·pygal什么是Matplotlib?Matplotlib是众多Python可视化包的鼻祖。其功能非常强大,同时也非常复杂。你可以使用Matplotlib去做任何你想做的事情,但是想要搞明白却并非易事。我不打算展示原生的Matplotlib例子,因为很多工具(特别是Pandas和Seaborn)是基于Matplotlib的轻量级封装
2、。Pandas首先,导入模块并将数据读入budgetDataFrame,将数据排序并取前10条。importpandasaspd budget=pd.read_csv("mn-budget-detail-2014.csv")budget=budget.sort('amount',ascending=False)[:10]我们将在所有示例中使用相同的budget数据,下面是其中5条:精彩文档实用标准文案现在,调整展示风格为更美观的默认设置,并创建图表:pd.options.display.mpl_style='default' budget_plot=budget.plot(kind="bar
3、",x=budget["detail"], title="MNCapitalBudget-2014", legend=False)上述代码使用detail列的数据完成了创建图表的主要工作,同时展示了title并移除了legend。下面是将图表存为png格式的代码:fig=budget_plot.get_figure()fig.savefig("2014-mn-capital-budget.png")基础图表看起来不错,理想情况下,我想对y轴再做一些格式化,但是这样做需要使用matplotlib的
4、一些功能。虽然现在的图表已是完美可用的可视化图表了,但是仅仅通过pandas是不可能完成更多定制的。SeabornSeaborn是一个基于matplotlib的可视化库。它旨在使默认的数据可视化更加悦目。它还旨在简化复杂图表的创建,可以与pandas很好地集成。标准导包及读取数据:sns.set_style("darkgrid")bar_plot=sns.barplot(x=budget["detail"],y=budget["amount"],精彩文档实用标准文案palette="muted",x_order=budget["detail"].tolist())plt.xticks(rota
5、tion=90)plt.show()正如你所看到的,我必修使用matplotlib旋转x轴的标题以便可以正常地阅读。从外观上看,图表看起来不错。理想情况下,我想格式化y轴上的刻度,但我不知道在不使用matplotlib中的plt.yticks的情况下,如何实现格式化。ggplotggplot与Seaborn类似,也是基于matplotlib并旨在以简单的方式提高matplotlib可视化的视觉感染力。它不同于seaborn是因为它是ggplot2为R语言准备的一个端口。基于这个目标,一些API的接口虽然不是很pythonic但是功能很强大。继续导包并读取数据:importpandasaspd
6、 fromggplotimport* budget=pd.read_csv("mn-budget-detail-2014.csv")budget=budget.sort('amount',ascending=False)[:10]现在让我们通过连接几条ggplot命令来构造图表:p=ggplot(budget,aes(x="detail",y="amount"))+ geom_bar(stat="bar",labels=budget["detail"].tolist())+ ggtitle("MNCapitalBudget-2014")+ xlab("
7、SpendingDetail")+ ylab("Amount")+scale_y_continuous(labels='millions')+ theme(axis_text_x=element_text(angle=90))printp精彩文档实用标准文案这似乎看起来有些奇怪–尤其是使用printp来显示图表。但是,我发现这样相对简单明了。要弄清楚如何将文本旋转9
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