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一、可视化图形库
1.seaborn是基于matplotlib的高级版,主要针对的数据挖掘和机器学习的变量特征选取,可以用非常短小的代码就可以画出多维变量的可视化图形。
2.plotly同时支持Python和R语言,并且实现了在线导入数据做可视化并保存内容在云端server的功能。做演示的时候,只需要在本地的jupyter notebook与plotly server建立通信,即可调用已经做好的可视化内容做展示。
3.pyecharts是基于百度echarts的一个开源项目,也是我经常使用的交互可视化的工具,相比bokeh和plotly,pyecharts的语法更简单,实现效果更佳出众。
4.bokeh是python中一款基于网页的画图工具库,可以用于网站的可视化展示,具有交互性。
二、可视化图形代码
散点图
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 数据准备 N = 1000 x = np.random.randn(N) y = np.random.randn(N) # 用Matplotlib画散点图 plt.scatter(x, y,marker='x') plt.show() # 用Seaborn画散点图 df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}) sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind='scatter'); plt.show()
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