如何使用Python作图-创新互联
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一提到用 Python 作图,很多人第一个想到的库肯定是 Matplotlib ,功能强大,但是相应地安装所需要的依赖就多。有些开发者在自己的工作流中有简单作图的需求,但是又不希望引入依赖关系复杂的 Matplotlib,所以就有了 Chart。
Chart 是一个非常新的类库,上线 Github 仅有 10 多天的时间,Star 数也不多。不过我觉得比较有意思,大家可以阅读项目的源代码,学习如何自己开发绘图功能。
基本功能
Chart 目前仅支持三种图表类型:柱形图、散点图和直方图,图表数据点可以使用自定义的标记。该库的一个特点,在开头我们也提到了,就是没有任何的第三方依赖,完全是使用标准库中的库实现的。
柱形图
柱形图的创建,非常地简单,传入标签和具体的值等数据,即可快速实现。下面是作者给出的示例:
from chart import bar x = [500, 200, 900, 400] y = ['marc', 'mummify', 'chart', 'sausagelink'] bar(x, y)
柱形图默认的数据点标记图形,是 ▇,但是也支持自定义。
marc: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ mummify: ▇▇▇▇▇▇▇ chart: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ sausagelink: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇
比如说,可以改成:
从上面的示例,还可以看出, bar 函数还接受 pandas 数据框的列数据
直方图
直方图也很简单,提供了 histogram 快捷函数。
散点图
RangeScaler
以 bar 图形为例,我们看到 x 轴的值相差可能会非常大:[500,200,900,400],示例中大有 700 的差值。在显示图表的时候,我们知道屏幕的范围是有限的,因此必须要限制柱形的大高度。
给定数值范围后,就需要对 x 轴的值进行预处理,将所有的数据统一到同一个范围内,这也是整个库最为重要、最为核心的部分了。
上述就是小编为大家分享的如何使用Python 作图了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道。
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