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python可视化?Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单

python可视化?Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单

大家好,如果您还对python可视化不太了解,没有关系,今天就由本站为大家分享python可视化的知识,包括Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单的问题都会给...

大家好,如果您还对python可视化不太了解,没有关系,今天就由本站为大家分享python可视化的知识,包括Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单的问题都会给大家分析到,还望可以解决大家的问题,下面我们就开始吧!

Python如何实现图形化界面制作为桌面软件

我觉得这个问题提的有点不清楚,从两个角度理解吧。

1.Python图形化开发,我觉得第1个回答满对的,我再详细说说。

2.Python程序打包,其实是第2个回答的内容,少了平台的限定,如果只是windows平台。下面详细说。

python图形化开发

PyQt是一个创建GUI应用程序的工具包。它是Python编程语言和Qt库的成功融合。Qt库是目前最强大的库之一。PyQt是由PhilThompson开发。PyQt实现了一个Python模块集。它有超过300类,将近6000个函数和方法。它是一个多平台的工具包,可以运行在所有主要操作系统上,包括UNIX,Windows和Mac。PyQt采用双许可证,开发人员可以选择GPL和商业许可。在此之前,GPL的版本只能用在Unix上,从PyQt的版本4开始,GPL许可证可用于所有支持的平台。

官网:Qt|Cross-platformsoftwaredevelopmentforembedded&desktop

开发文档:Qt-开发者

成品样例:

学习地方:

1、官方社区:QtForum

2、官方博客:QtBlog-ForDevelopersbyDevelopers

3、PyQt4tutorial

4、Archi-博客园

5、PyQt-WoodpeckerWikiforCPUG

wxPython是Python语言的一套优秀的GUI图形库,允许Python程序员很方便的创建完整的、功能键全的GUI用户界面。wxPython是作为优秀的跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块的方式提供给用户的。就如同Python和wxWidgets一样,wxPython也是一款开源软件,并且具有非常优秀的跨平台能力,能够支持运行在32/64位windows、绝大多数的Unix或类Unix系统、MacintoshOSX下

官网:wxPython

开发文档:FrontPage-wxPyWiki

成品样例:

学习地方:

1、HowtoLearnwxPython

2、WxPython教程

3、wxPython的基础教程

Tkinter模块("Tk接口")是Python的标准TkGUI工具包的接口.Tk和Tkinter可以在大多数的Unix平台下使用,同样可以应用在Windows和Macintosh系统里.Tk8.0的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中.

官网:TkInter-PythonWiki

开发文档:FrontPage-TkinterWiki

成品样例:

学习地方:

1、pythonGUI编程(Tkinter)

2、Tkinter8.5reference:aGUIforPython

3、PythonGUI编程(Tkinter)

4、【玩树莓】编程篇(五)Python下使用Tkinter制作图形界面

5、pyhon之Tkinter实例化学习

6、Tkinter:图形用户界面编程

PySide是跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本。在2009年8月,PySide首次发布。提供和PyQt类似的功能,并相容API。但与PyQt不同处为使用LGPL授权。

官网:https://pypi.python.org/pypi/PySide/1.2.4、PySide-QtWiki

开发文档:PySide—PySide1.2.4documentation

学习地方:

1、GitHub-shuge/Qt-Python-Binding-Examples:LotsofsimpleandPythonicPySidedemos

2、GitHub-PySide/Examples:PythonscriptexamplesadaptedforPySide.

3、GitHub-PySide/PySide:ThisrepositorycontainstheCPythonQtbindingsgeneratedusingtheShibokengenerator.

4、Overview—PySidev1.0.7documentation

Python程序打包:

1、安装PyInstaller

PyInstaller的作用如标题所说,首先需要下载PyInstaller和UPX,UPX是用来压缩exe的,点击超链接下载吧,注意选择你使用的操作系统。如在Windows下,将下载解压后的upx.exe放到PyInstaller解压后的文件夹内。设PyInstaller的文件夹为D:\PyInstaller,下同。命令行下进入D:\PyInstaller,运行Configure.py,应该看到如下信息:

不能出现开头为E(Error)的信息,最好不要有W(Warning)的信息。如果出现找不到某dll,请把该dll文件放置到C:\Windows\system32下,一般能解决。

Linux用户还需要编译RuntimeExecutables,Windows用户不需要。主要是运行Make.py,会在PyInstaller\support\load\下生成run和run_d两个文件,详见PyInstaller\doc\Manual.html说明。

2、写一个Py程序

为了实验,写一个HelloWorld.py,假设保存在C:\HelloWorld.py

3、创建spec文件

spec文件是用来告诉PyInstaller要编译的py文件和参数的。执行"Makespec.py+参数+Py代码路径"就可以,主要参数如下(详见PyInstaller\doc\Manual.html):

对于HelloWorld.py,具体执行以下代码:

执行后C:\就出现HelloWorld.spec

4、Buildspec文件,生成exe文件

执行:

一长串信息之后,你会在C:\下发现HelloWorld.exe这个文件,就是它啦!体积还真不小,2.7M,这是因为这个HelloWorld程序杀鸡用牛刀罢了。此外其它的文件均是过程文件,可删除。

图形化编程和python编程的区别

图形化编程和python编程最大的区别是图形化编程不需要编写代码,只需要把实现功能得框图拖到编程区,然后进行配置。它不需要太多得编程基础。而python编程还是以代码编写为主。需要一定得编程经验与基础。再使用的时候可以根据自己情况决定。

用python做界面开发用什么好

界面开发指的是什么?是web界面还是桌面应用开发?

Web界面应用开发

Python的web界面应用开发实现其实也是通过使用前端技术配合tpl语法实现的,可以介绍常用的web开发框架:

1、Django:Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MTV的框架模式,即模型M,视图V和模版T。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的,即是CMS(内容管理系统)软件。

2、Flask:Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGI工具箱采用Werkzeug,模板引擎则使用Jinja2。Flask属于一个轻量级高度可配置框架,比较适合开始一个pythonweb项目开发。

3、Sanic:Sanic是一个Python3.6+web服务器和web框架,它的编写速度很快。它允许使用python3.5中添加的async/await语法,这使得您的代码不阻塞,速度更快。

桌面应用开发

我现在用的是PyQt5,挺好用的。PyQt5是由一系列Python模块组成,有超过620个类,6000个函数和方法。基本能满足我们大多数的桌面开发需求。除此之外还有其他几个常见的GUI工具包。

1、Kivy:Kivy是用Python和Cython混合编写的,它是一个开源GUI框架,用于构建一些最直观的用户界面,包括实现自然用户界面(NUI)的多点触摸应用程序。

2、wxPython:wxPython本质上是一个Python扩展模块,充当wxWidgetsAPI的包装器。wxPython允许Python开发人员创建不给应用程序增加额外开销的本地用户界面。wxPython的跨平台功能允许部署到Windows、MacOS、Linux和基于unix的系统上,几乎不需要做任何修改。

3、PySide:PySide(在本文中代指PySide2和PySide6)是一个Python的图形化界面(GUI)库,由C++版的Qt开发而来,在用法上基本与C++版没有特别大的差异。相对于其他PythonGUI库来说,PySide开发较快,功能更完善,而且文档支持更好。PySide和PyQT基本一致都是将Qt实现放到python里,不同的是pyqt是有三方开发的,PySide是由Qt官方开发实现的

4、Tkinter:Tkinter被整合到当前所有主要操作系统的Python安装程序中,并提供了一系列我们确信你一定熟悉的常用元素。下面列出了一些视觉元素:

Frame:为你的应用程序提供一个结构按钮:用于获取用户的输入复选按钮:用于进行选择标签:用于显示文本信息文件对话框:用于在应用程序中上传或下载文件画布:为绘制图形和情节提供空间

python可视化数据处理如何分模块

Python的数据可视化,主要分为两个模块,第一个模块是画点图和画线图,第二个模块是画面图,这两个模块都用到了plotly模块。

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单

最近刚写了一篇PlotlyExpress文章,希望对你有所帮助。

PlotlyExpress

PlotlyExpress是一个新的高级Python数据可视化库,它是Plotly.py的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入,大多数绘图只要一个函数调用,接受一个整洁的Pandasdataframe,就可以创建丰富的交互式绘图。

PlotlyExpress安装

惯例,使用pip进行安装。

pipinstallplotly_expressPlotlyExpress支持构建图表类型scatter:在散点图中,每行data_frame由2D空间中的符号标记表示。scatter_3d:在3D散点图中,每行data_frame由3D空间中的符号标记表示。scatter_polar:在极坐标散点图中,每行data_frame由极坐标中的符号标记表示。scatter_ternary:在三元散点图中,每行data_frame由三元坐标中的符号标记表示。scatter_mapbox:在Mapbox散点图中,每一行data_frame都由Mapbox地图上的符号标记表示。scatter_geo:在地理散点图中,每一行data_frame都由地图上的符号标记表示。scatter_matrix:在散点图矩阵(或SPLOM)中,每行data_frame由多个符号标记表示,在2D散点图的网格的每个单元格中有一个,其将每对dimensions彼此相对绘制。density_contour:在密度等值线图中,行data_frame被组合在一起成为轮廓标记,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如,计数或总和)的2D分布z。density_heatmap:在密度热图中,行data_frame被组合在一起成为彩色矩形瓦片,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如,计数或总和)的2D分布z。line:在2D线图中,每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。line_polar:在极线图中,每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点。line_ternary:在三元线图中,每行data_frame表示为三元坐标中折线标记的顶点。line_mapbox:在Mapbox线图中,每一行都data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点。line_geo:在地理线图中,每一行都data_frame表示为地图上折线标记的顶点。parallel_coordinates:在平行坐标图中,每行data_frame由折线标记表示,该折线标记穿过一组平行轴,每个平行轴对应一个平行轴dimensions。parallel_categories:在并行类别(或平行集)图中,每行data_frame与其他共享相同值的行组合,dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记,每个平行轴对应一个dimensions。area:在堆积区域图中,每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。连续折线之间的区域被填充。bar:在条形图中,每行data_frame表示为矩形标记。bar_polar:在极坐标图中,每一行都data_frame表示为极坐标中的楔形标记。violin:在小提琴图中,将data_frame行分组成一个曲线标记,以便可视化它们的分布。box:在箱形图中,行data_frame被组合在一起成为盒须标记,以显示它们的分布。strip:在条形图中,每一行都data_frame表示为类别中的抖动标记。histogram:在直方图中,行data_frame被组合在一起成为矩形标记,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如,计数或总和)的1D分布y(或者x如果orientation是'h')。choropleth:在等值区域图中,每行data_frame由地图上的彩色区域标记表示。

gapminder数据集说明

我们使用gapminder数据集进行体验PlotlyExpress。

gapminder数据集显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP之间的趋势:包含1952~2007年世界各国家人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP之间的趋势。

Country:国家,ChinaContinent:洲,AsiaYear:年份,1952LifeExp:预期寿命,44POP:人口,556263527GdpPercap:分均GDP,400.448611iso_alpha:国家编码,CHNiso_num:国家代码,156上手体验一下,轻松地进行数据可视化。散点图scatter

常用参数说明:

data_frame:一个'整洁'pandas.DataFramex:(字符串:列的名称data_frame)此列中的值用于沿笛卡尔坐标沿x轴定位标记。对于水平histogram()s,这些值用作输入histfunc。y:(字符串:列的名称data_frame)此列中的值用于沿笛卡尔坐标中的y轴定位标记。对于垂直histogram()s,这些值用作输入histfunc。color:(字符串:列的名称data_frame)此列中的值用于为标记指定颜色。size:(字符串:列名称data_frame)此列中的值用于指定标记大小。color_continuous_scale:(有效CSS颜色字符串列表)此列表用于在表示的列color包含数字数据时构建连续颜色标度。plotly_express.colors子模块中有各种有用的色标,特别plotly_express.colors.sequential是plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical。title:(字符串)图标题。template:(字符串或Plotly.py模板对象)图模板名称或定义。width:(整数,默认None)图形宽度(以像素为单位)。height:(整数,默认600)图形高度(以像素为单位)。

使用散点图描述中国人口与GDP增长趋势图

地理散点图scatter_geo

常用参数说明

data_frame:“整洁”pandas.DataFramelat:(字符串:data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon:(字符串:data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations:(字符串:data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode:(字符串,“ISO-3”、“美国-州”、“国家名称”之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color:(字符串:data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size:(字符串:data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale:(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块,特别是plotly_express.colors.sequential,plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title:(字符串)图形标题。width:(整数,默认)None)以像素为单位的图形宽度。height:(整数,默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用地理散点图描述全球人口与GDP

折线图(line)

常用参数说明

data_frame:“整洁”pandas.DataFramex:(字符串:data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram(),这些值用作histfunc.y:(字符串:data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram(),这些值用作histfunc.color:(字符串:data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_col:(字符串:data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。title:(字符串)图形标题。width:(整数,默认)None)以像素为单位的图形宽度。height:(整数,默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用折线图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

条形图(bar)

常用参数说明

data_frame:“整洁”pandas.DataFramex:(字符串:data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram(),这些值用作histfunc.y:(字符串:data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram(),这些值用作histfunc.color:(字符串:data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_row:(字符串:data_frame)此列的值用于向垂直方向上的平面子图分配标记。facet_col:(字符串:data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。text:(字符串:data_frame)此列的值以文本标签的形式显示在图中。title:(字符串)图形标题。template:(String或Plotly.py模板对象)图形模板名称或定义。width:(整数,默认)None)以像素为单位的图形宽度。height:(整数,默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用条形图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

等值区域图(choropleth)

常用参数说明

data_frame:“整洁”pandas.DataFramelat:(字符串:data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon:(字符串:data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations:(字符串:data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode:(字符串,“ISO-3”、“美国-州”、“国家名称”之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color:(字符串:data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size:(字符串:data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale:(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块,特别是plotly_express.colors.sequential,plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title:(字符串)图形标题。width:(整数,默认)None)以像素为单位的图形宽度。height:(整数,默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用等值区域图描述各个国家人口数量

若对你有所帮助,欢迎大家评论、留言。

python图形化界面使用特点

简洁明了,大方美观,直接。

文章到此结束,如果本次分享的python可视化和Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单的问题解决了您的问题,那么我们由衷的感到高兴!

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