python3画图库如何打开

Python 3 画图库如何打开、安装库、基础绘图

在Python 3中，有很多强大和流行的绘图库来创建各种类型的图形和可视化效果。其中，最著名和广泛使用的库是Matplotlib、Seaborn和Plotly。安装绘图库、导入库、创建简单的绘图是使用这些库的基本步骤。以下将详细介绍如何使用这些库来进行绘图。

一、MATPLOTLIB

Matplotlib是一个用于创建静态、动画和交互式可视化效果的综合库。它是Python中最受欢迎的绘图库之一，特别适合于生成简单的图形和图表。

1、安装Matplotlib

在开始使用Matplotlib之前，首先需要确保已经安装了该库。可以通过以下命令来安装：

pip install matplotlib

2、导入Matplotlib

安装完成后，可以在Python脚本或交互式环境中导入Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

3、创建基础绘图

下面是一个简单的示例，展示如何使用Matplotlib创建一个基本的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 20, 18]
创建图形
plt.plot(x, y)
添加标题和标签
plt.title("简单折线图")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
显示图形
plt.show()

二、SEABORN

Seaborn是一个基于Matplotlib的统计数据可视化库。它提供了更高级的接口，使得创建复杂的统计图形变得更加容易。

1、安装Seaborn

首先需要安装Seaborn库，可以使用以下命令：

pip install seaborn

2、导入Seaborn

安装完成后，可以在Python脚本或交互式环境中导入Seaborn库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

3、创建基础绘图

下面是一个简单的示例，展示如何使用Seaborn创建一个基本的散点图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
数据
tips = sns.load_dataset("tips")
创建图形
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
添加标题
plt.title("小费数据散点图")
显示图形
plt.show()

三、PLOTLY

Plotly是一个用于创建交互式图形的库。它非常适合于创建动态和丰富的可视化效果。

1、安装Plotly

首先需要安装Plotly库，可以使用以下命令：

pip install plotly

2、导入Plotly

安装完成后，可以在Python脚本或交互式环境中导入Plotly库：

import plotly.express as px

3、创建基础绘图

下面是一个简单的示例，展示如何使用Plotly创建一个基本的条形图：

import plotly.express as px
数据
df = px.data.gapminder().query("year == 2007").query("continent == 'Europe'")
创建图形
fig = px.bar(df, x='country', y='pop', title='2007年欧洲人口')
显示图形
fig.show()

四、图形自定义

在创建图形后，常常需要对图形进行自定义，以便更好地展示数据。下面将介绍一些常见的自定义方法。

1、Matplotlib自定义

在Matplotlib中，可以通过多种方式对图形进行自定义，例如更改颜色、添加网格线、设置坐标轴范围等。

import matplotlib.pyplot as plt
数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 13, 20, 18]
创建图形
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')
添加标题和标签
plt.title("自定义折线图")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
添加网格线
plt.grid(True)
设置坐标轴范围
plt.xlim(0, 6)
plt.ylim(0, 25)
显示图形
plt.show()

2、Seaborn自定义

在Seaborn中，可以通过设置各种参数来自定义图形，例如更改调色板、设置图形样式等。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
数据
tips = sns.load_dataset("tips")
设置图形样式
sns.set(style="whitegrid")
创建图形
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, hue="time", palette="coolwarm")
添加标题
plt.title("自定义小费数据散点图")
显示图形
plt.show()

3、Plotly自定义

在Plotly中，可以通过设置各种参数来自定义图形，例如更改颜色、添加注释等。

import plotly.express as px
数据
df = px.data.gapminder().query("year == 2007").query("continent == 'Europe'")
创建图形
fig = px.bar(df, x='country', y='pop', title='2007年欧洲人口', color='pop', labels={'pop':'人口'})
添加注释
fig.add_annotation(x='Germany', y=82400996, text="最大人口", showarrow=True, arrowhead=1)
显示图形
fig.show()

五、总结

通过本文的介绍，我们了解了如何在Python 3中打开和使用Matplotlib、Seaborn和Plotly绘图库，并创建基础的图形。每个库都有其独特的特点和适用场景。安装库、导入库、创建简单的绘图、图形自定义是使用这些库的基本步骤。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的库，并进行更多的自定义操作，以创建满足需求的图形和可视化效果。