Python五种方式实现可视化,包括炫酷的动态图(matplotlib、seaborn、plotly、bokeh、pyecharts)——matplotlib传记

以下是使用matplotlib、seaborn、plotly、bokeh等库进行数据可视化的简单示例。

  1. 使用matplotlib:



import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
# 绘制图形
plt.plot(x, y)
plt.show()
  1. 使用seaborn:



import seaborn as sns
import pandas as pd
 
# 生成数据
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
 
# 绘制散点图
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y')
plt.show()
  1. 使用plotly:



import plotly.express as px
 
# 绘制散点图
fig = px.scatter(x=x, y=y)
fig.show()
  1. 使用bokeh:



from bokeh.plotting import figure, show
 
# 创建图表
p = figure(title="simple line example")
 
# 绘制线条
p.line(x, y, line_width=2)
 
# 显示图表
show(p)

这些例子展示了如何使用不同的库创建简单的图表。每个库都有其特点,例如matplotlib是最基础的库,seaborn构建于matplotlib之上,提供了更高级的图形样式,plotly和bokeh提供了更丰富的交互功能。根据需求选择合适的库。

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