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對于編程的印象，很多人還是停留在程序代碼上。其實我們早就可以運(yùn)用代碼，繪制出我們想要的數(shù)據(jù)圖片，然后更多的應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析中。目前python可視化圖庫已經(jīng)發(fā)展的非常全面，其中的種類也比較多，這里給大家分享一些常用的圖形庫，同時帶來散點圖的代碼示例練習(xí)。
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一、可視化圖形庫
1.seaborn 是基于matplotlib的高級版，主要針對的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的變量特征選取，可以用非常短小的代碼就可以畫出多維變量的可視化圖形。
2.plotly同時支持Python和R語言，并且實現(xiàn)了在線導(dǎo)入數(shù)據(jù)做可視化并保存內(nèi)容在云端server的功能。做演示的時候，只需要在本地的jupyter notebook與plotly server建立通信，即可調(diào)用已經(jīng)做好的可視化內(nèi)容做展示。
3.pyecharts是基于百度echarts的一個開源項目，也是我經(jīng)常使用的交互可視化的工具，相比bokeh和plotly，pyecharts的語法更簡單，實現(xiàn)效果更佳出眾。
4.bokeh是python中一款基于網(wǎng)頁的畫圖工具庫,可以用于網(wǎng)站的可視化展示，具有交互性。
二、可視化圖形代碼
散點圖
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
# 用Matplotlib畫散點圖
plt.scatter(x, y,marker='x')
plt.show()
# 用Seaborn畫散點圖
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind='scatter');
plt.show()以上就是python教程中python的可視化圖形庫介紹，大家在了解了這些基礎(chǔ)的圖形庫后，就可以進(jìn)行對應(yīng)的下載。已經(jīng)安裝好的小伙伴，就可以開始畫散點圖了。
網(wǎng)站標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python有幾種可視化圖形庫？
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