python可视化(一)
发布于 2024-10-28
853
版权声明
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。
Python学习杂记
扫码关注公众号
扫码阅读
手机扫码阅读
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。
Python学习杂记
Python学习杂记
扫码关注公众号
还在用多套工具管项目?
一个平台搞定产品、项目、质量与效能,告别整合之苦,实现全流程闭环。
查看方案
Python学习杂记的其他文章
使用numpy快速实现统计分析的常用代码实现
NumPy 是 Python 编程语言中用于数值计算的核心库之一,在统计分析方面,它也提供了各种各样的函数来实
简历美化的尽头是“科幻片”:高中学历混成首席科学家,给职场人上了一堂什么课?
前一阵子,学术界爆出了一颗核弹,震得我们这些每天在职场兢兢业业“搬砖”的打工人都觉得手中的砖头有些烫手。
机器学习-随机森林基本原理介绍
随机森林的优点包括降低过拟合的风险、提供灵活性、易于确定特征重要性等。
Python设置excel默认属性信息(作者、标题等)
我们会经常从excel导入数据至python,然后进行数据处理、数据分析、建模等工作,最终会输出excel生成结果文件。
稳定且无需魔法的AI工具介绍
现在AI工具层出不穷,本文介绍在国内能稳定使用的AI工具。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线