python可視化界面編程

㈠ 如何使用python數據特徵分析與可視化

如何評價利用python製作數據採集，計算，可視化界面
1、為什麼用Python做數據分析
首先因為Python可以輕松地集成C、C++、Fortran代碼，一些底層用C寫的演算法封裝在python包里後性能非常高效。並且Python與Ruby都有大量的Web框架，因此用於網站的建設，另一方面個人覺得因為Python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡單的腳本處理大量的數據。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。
2、為什麼用R做數據分析
R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外R語言具有強大的可視化功能，一個散點圖箱線圖可以用一條程序搞定，相比Excel更加簡單。
在使用環境方面，SAS在企業、政府及軍事機構使用較多，因其權威認證；SPSS、R大多用於科研機構，企業級應用方面已有大量的商業化R軟體，同時可結合（具體怎麼結合，尚未搞明白）Hadoop進行數據挖掘。

㈡ python數據可視化的效果如何在web頁面中展示

importmatplotlib.pyplotasplt

#繪制折線圖
squares=[1,4,9,16,25]
#plt.plot(squares,linewidth=5)#指定折線粗細，
##plt.show();
#
##修改標簽文字和線條粗細
#plt.title("squrenumber",fontsize=24)
#plt.xlabel("Value",fontsize=14)
#plt.ylabel("squareofvalue",fontsize=14)
#plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
#plt.show()

#校正圖形
input_values=[1,2,3,4,5]
plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)
plt.show()

㈢ python 可視化界面怎麼做

首先，如果沒有安裝python和PyQt軟體的請先直接搜索下載並安裝。python是一個開源軟體，因此都是可以在網上免費下載的，最新版本即可。下載完成後，我們先打開PyQt designer。

2
打開後，首先是一個默認的新建窗口界面，在這里我們就選擇默認的窗口即可。

3
現在是一個完全空白的窗口。第一步我們要先把所有的設計元素都拖進這個窗口。我們先拖入一個「Label」，就是一個不可編輯的標簽。

隨後我們再拖入一個可以編輯的「Line Edit」

最後我們拖入最後一個元素：「PushButton」按鈕，也就是平時我們所點的確定。

目前我們已經把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。對於每一個元素，我們都可以雙擊進行屬性值的修改，此時我們僅需要雙擊改個名字即可

此時我們已經完成了一半，接下來需要對動作信號進行操作。我們需要先切入編輯信號的模式

此時把滑鼠移動到任意元素，都會發現其變成紅色，代表其被選中。

當我們選中pushbutton後，繼續拖動滑鼠指向上面的line edit，會發現由pushbutton出現一個箭頭指向了line edit，代表pushbutton的動作會對line edit進行操作。

隨即會彈出一個配置連接窗口。左邊的是pushbutton的操作，我們選擇clicked()，即點擊pushbutton。

右邊是對line edit的操作，我們選擇clear()，即清楚line edit中的內容。

最後我們點擊確定。

保存完成後，我們在PyQt中的操作就已經完成了。保存的文件名我們命名為test，PyQt生成的設計文件後綴是.ui。

㈣ Python中數據可視化經典庫有哪些

Python有很多經典的數據可視化庫，比較經典的數據可視化庫有下面幾個。

matplotlib

是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序介面。

pyplot 是 matplotlib 的一個模塊，它提供了一個類似 MATLAB 的介面。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

優點：繪圖質量高，可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單，易於理解和擴展，使繪圖變得輕松，通過Matplotlib可以很輕松地畫一些或簡單或復雜的圖形，幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等，最重要的是免費和開源。

優點：用於創建、操縱和研究復雜網路的結構、以及學習復雜網路的結構、功能及其動力學。

上面是我的回答，希望對您有所幫助！

㈤ Python 中的可視化工具介紹

幾周前，R語言社區經歷了一場關於畫圖工具的討論。對於我們這種外人來說，具體的細節並不重要，但是我們可以將一些有用的觀點運用到 Python 中。討論的重點是 R 語言自帶的繪圖工具 base R 和 Hadley Wickham 開發的繪圖工具 ggplot2 之間的優劣情況。如果你想了解更多細節內容，請閱讀以下幾篇文章：

其中最重要的兩個內容是：

不是所有人都認同第二個觀點，ggplot2確實無法繪制出所有的圖表類型，但是我會利用它來做分析。

以下是 2016 年 4 月寫的關於繪圖工具的概述。出於多方面的原因，繪圖工具的選取更多地取決於個人偏好，因此本文介紹的 Python 繪圖工具也僅代表我的個人使用偏好。

Matplotlib 是一個強大的工具，它是 Pandas' builtin-plotting 和 Seaborn 的基礎。 Matplotlib 能夠繪制許多不同的圖形，還能調用多個級別的許多 API 。我發現 pyplot api 非常好用，你可能用不上 Transforms 或者 artists ，但是如果你有需求的話可以查閱幫助文檔。我將從 pandas 和 seaborn 圖開始介紹，然後介紹如何調用 pyplot 的 API 。

DataFrame 和 Series 擁有 .plot 的命名空間，其中有許多圖形類別可供選擇(line, hist, scatter, 等等)。 Pandas 對象還提供了額外的用於增強圖形展現效果的數據，如索引變數。
由於 pandas 具有更少的向後兼容的限制，所以它具有更好的美學特性。從這方面來說，我認為 pandas 中的 DataFrame.plot 是一個非常實用的快速探索性分析的工具。

Michael Waskom 所開發的 Seaborn 提供了一個高層次的界面來繪制更吸引人統計圖形。 Seaborn 提供了一個可以快速探索分析數據不同特徵的 API 介面，接下來我們將重點介紹它。

Bokeh 是一款針對瀏覽器開發的可視化工具。
和 matplotlib 一樣，**Bokeh
** 擁有一系列 API 介面。比如 glpyhs 介面，該介面和 matplotllib 中的 Artists 介面非常相似，它主要用於繪制環形圖、方形圖和多邊形圖等。最近 Bokeh 又開放了一個新的圖形介面，該介面主要用於處理詞典數據或 DataFrame 數據，並用於繪制罐頭圖。

以下是一些本文沒有提到的可視化工具：

我們將利用 ggplot2 中的 diamonds 數據集，你可以在 Vincent Arelbundock's RDatasets 中找到它(pd.read_csv(' http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/ggplot2/diamonds.csv') )，此外我們還需要檢測是否已經安裝 feather 。

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Bokeh 提供了兩個 API，一個是低級的 glyph API，另一個是高級的 Charts API。

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還不是很清楚我們應該在啥時候利用 Bokeh 來進行探索性分析，不過它的互動式功能可以激發我的興趣。就個人而言，由於習慣問題我平時仍然一直使用 matplotlib 來繪圖，我還無法完全切換到 Bokeh 中。

我非常喜歡 Bokeh 的儀表盤功能和 bokeh server 的 webapps。

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matplotlib 並不局限於處理 DataFrame 數據，它支持所有使用 getitem 作為鍵值的數據類型。

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我們從列變數的名字中提取出軸標簽，利用 Pandas 可以更加便捷地繪制一系列共享 x 軸數據的圖形。

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本文中的剩餘部分將重點介紹 seaborn和為什麼我認為它是探索性分析的強大工具。

我強烈建議你閱讀 Seaborn 的 introctory notes，這上面介紹了 seaborn 的設計邏輯和應用領域。

我們可以通過一個穩定的且易懂的 API 介面來調用 Seaborn。

事實上，seaborn 是基於 matplotlib 開發的，這意味著如果你熟悉 pyplot API的話，那麼你可以很容易地掌握 seaborn。

大多數 seaborn 繪圖函數的參數都由 x, y, hue, 和 data 構成(並不是所有的參數都是必須的)。如果你處理的對象是 DataFrame，那麼你可以直接將列變數的名稱和數據集的名稱一同傳遞到繪圖函數中。

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我們可以很輕易地探究兩個變數之間的關系：

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或者一次探究多個變數之間的關系：

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pariplot 是 PairGrid 的一個包裝函數，它提供了 seaborn 一個重要的抽象功能——Grid。Seaborn 的 Grid 將 matplotlib 中Figure 和數據集中的變數聯系起來了。

我們有兩種方式可以和 grids 進行交互操作。其一，seaborn 提供了類似於 pairplot 的包裝函數，它提前設置了許多常見任務的參數；其二，如果你需要更多的自定義選項，那麼你可以直接利用 Grid 方法。

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34312 rows × 7 columns

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FaceGrid 可以通過控制分面變數來生成 Grid圖形，其中PairGrid是它的一個特例。接下來的案例中，我們將以數據集中的 cut 變數為分面變數來繪制圖像：
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最後一個案例展示了如何將 seaborn 和 matplotlib 結合起來。g.axes是matplotlib.Axes的一個數組，g.fig是matplotlib.Figure的一個特例。這是使用 seaborn 時常見的一個模式：利用 seaborn 的方法來繪制圖像，然後再利用 matplotlib 來調整細節部分。

我認為 seaborn 之所以吸引人是因為它的繪圖語法具有很強的靈活性。你不會被作者所設定的圖表類型所局限住，你可以根據自己的需要創建新的圖表。
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本來，我打算準備更多的例子來介紹 seaborn，但是我會將相關鏈接分享給大家。Seaborn 的說明文檔寫的非常詳細。

最後，我們將結合 scikit-learn 來介紹如何利用 GridSearch 來尋找最佳參數。
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原文鏈接： http://tomaugspurger.github.io/modern-6-visualization.html

譯者：Fibears