python爬代码大全，python自带的图形绘制库

Python是一种高级语言，常被称作解释型语言。它可以运行在 Linux、Windows、Macintosh、Solaris 等多种操作系统上，因此被广泛应用于各种领域，例如 Web 开发、网络爬虫、数据分析、机器学习等。在 Python 中，有很多自带的库可以用于各种任务，其中包括图形绘制库，这些库可以让我们方便地创建各种类型的图形。

在下面的文章中，我们将讨论 Python 自带的图形绘制库，这些库可以帮助我们创建各种图形，包括直方图、折线图、饼图等等。让我们先来看看Python的三个主要图形绘制库：

1. Matplotlib

Matplotlib是Python中最为流行的数据可视化库之一， 它提供了一组简单而有效的 API 来创建各种类型的图形，例如折线图、散点图、直方图等等。Matplotlib 具有广泛的设置选项，可以让我们灵活地控制图形的外观和风格。Matplotlib还可以与其他 Python 库集成使用，例如NumPy和Pandas，这使得它成为一种非常强大的绘图工具。

以下是使用Matplotlib创建简单折线图的示例代码：

```

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)

plt.show()

```

2. Seaborn

Seaborn是基于 Matplotlib 的图形库，它精心设计的 API 提供了许多优越特性，能够让我们更加简单地创建各种类型的图形，例如直方图、核密度图、热力图等等。Seaborn 还提供了一些可视化漂亮的主题，这些主题可以让我们轻松创建非常好看的图形。

以下是使用Seaborn创建簇状柱形图的示例代码：

```

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

sns.set_style("whitegrid")

tip = sns.load_dataset("tips")

g = sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tip, kind="bar")

g.despine(left=True)

g.set_ylabels("Total bill")

g.set_xlabels("Day")

plt.show()

```

3. Plotly

Plotly是一种交互性绘图库，它可以通过快速动态生成图形来提供非常棒的交互性和可扩展性。它还支持从多种数据源可视化的许多其他图形类型，并且可以轻松地嵌入到各种 Web 应用程序中。Plotly 也是一个云端绘图工具，可以轻松地与 Plotly 云端进行数据共享。

以下是使用Plotly创建3D散点图的示例代码：

```

import plotly.graph_objects as go

import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/iris.csv')

fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(

x=df['sepal_length'],

y=df['sepal_width'],

z=df['petal_length'],

mode='markers',

marker=dict(

size=12,

color=df['petal_width'],

colorscale='Viridis',

opacity=0.8

)

)])

fig.update_layout(scene=dict(

xaxis_title='Sepal Length',

yaxis_title='Sepal Width',

zaxis_title='Petal Length'),

width=700,

margin=dict(r=20, l=10, b=10, t=10))

fig.show()

```

这只是 Python 自带的三个图形库中的一些示例，实际上它们支持的图形类型非常多，我们只需要选择适合自己的库和图形类型即可。

我们可以使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 中的任何一个来探索数据集。如果需要继续学习，这三个库的官网也是不错的资源。

总之，Python 自带的图形绘制库提供了许多方便的图形绘制工具，可以用于各种领域的可视化任务。 随着我们对这些库的了解的不断提高，可以让我们更好地理解和处理数据。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/