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파이썬이 시각화 데이터 분석을 하는 건 어때?

물론 아주 좋습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 python 의 타사 라이브러리는 확장이 풍부하여 효율적이고 간단한 데이터 시각화 패키지를 직접 사용할 수 있습니다. 이 중 세 가지를 간략하게 소개하겠습니다. 각각 matplotlib, seaborn, pyecharts 입니다. 관심 있는 친구는 시도해 볼 수 있다.

오래된 브랜드 도구 matplotlib

이것은 파이썬에서 매우 유명한 시각화 도구입니다. 시각화를 한 많은 친구들이 matplotlib 에 대해 잘 알고 있다고 믿습니다. Matplotlib 는 전문적이고, 기능적이며, 확장이 풍부합니다. Matplotlib 는 일반적인 막대 차트, 원형 차트, 선 차트, 복잡한 애니메이션, 3 차원 차트, 사용자 정의 차트에 이르기까지 거의 모든 종류의 차트를 쉽게 처리할 수 있습니다. 종류가 다양하고 코딩이 완비되어 있다. 데이터를 시각화하고 프로페셔널 차트를 그려 전시하려면 matplotlib 를 사용할 수 있어 매우 좋습니다.

컴팩트한 패키지 seaborn

이것은 또한 아주 좋은 파이썬 시각화 패키지입니다. Matplotlib 기반 개발, matplotlib 의 복잡한 매개 변수 및 호출이 단순화 및 캡슐화되어 사용하기 쉽고 사용하기 쉽습니다. 일반적인 분산형 차트, 그래프, 막대 차트, 원형 차트, 핫 차트, 상자 차트, 바이올린 차트에는 모두 깊이가 있습니다. 데모가 풍부하고 코드가 완전하며 공식 자습서가 상세합니다. 전문적이고 강력한 그림을 빠르게 그리고 싶다면,

사용하기 쉬운 신장조영도

Echarts 를 사용해 본 친구들은 pyecharts 에 대해 잘 알고 있을 것이다. 파이썬은 단지 echarts 를 캡슐화하고 호출하는 것입니다. Echarts 의 강력한 데이터 시각화 기능을 통해 pyecharts 는 다양한 차트, 일반적인 막대 차트, 원형 차트, 분산형 차트, 곡선, 복잡한 지도, 트리 차트, kk 라인 차트, 게이지, 지리 차트, 3d 차트 등을 쉽게 그릴 수 있습니다. 신장조영은 쉽게 할 수 있다. 전문적이고 강력하며 아름답고 사용하기 쉽습니다. 간단하고 대범한 차트를 그리고 웹 기반 전시를 하려면 pyecharts 를 사용할 수 있습니다. 효과가 매우 좋습니다.

이제 이 세 가지 멋진 파이썬 시각화 라이브러리를 공유해 보겠습니다. 실제로 ggplot 과 bokeh 와 같이 직접 사용할 수 있는 다른 가방들도 많이 있습니다. Python 의 기초가 있고 관련 코드와 예시를 익히면 곧 장악할 수 있다. 인터넷에도 관련 자습서와 자료가 있어 매우 상세합니다. 관심 있는 건 검색해 보세요. 위에서 공유한 내용이 너에게 도움이 되었으면 좋겠다. 여러분의 댓글도 환영합니다.