數(shù)據(jù)可視化工具簡介
數(shù)據(jù)可視化使用數(shù)據(jù)可視化工具（如matplotlib、tableau、fusion charts、QlikView、High charts、Plotly、D3）幫助處理和分析復(fù)雜信息。js等。由于這些工具有助于以圖表、圖形和地圖的形式獲得數(shù)據(jù)和信息的圖形化表示，因此數(shù)據(jù)可視化設(shè)計師可以使用這些工具輕松創(chuàng)建大型數(shù)據(jù)集的可視化表示，從而通過從大型數(shù)據(jù)集獲得洞察力來幫助做出有效決策。
什么是數(shù)據(jù)可視化工具
有許多數(shù)據(jù)可視化工具，如Tableau、QlikView、FusionCharts、HighCharts、Datawrapper、Ploty和D3。js等。雖然在日常生活中有大量的數(shù)據(jù)可視化工具用于數(shù)據(jù)可視化，但最流行的繪圖工具之一是matplot。pyplot。
Hadoop、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計和；其他
數(shù)據(jù)可視化工具中的Matplotlib應(yīng)用最廣泛的原因：
- Matplotlib是python中最重要的繪圖庫之一</李>
- 整個繪圖模塊的靈感來自于Matlab中可用的繪圖工具</李>
- 主要原因是很多人來自數(shù)學(xué)、物理、天文學(xué)和統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域，很多工程師和研究人員都習(xí)慣使用Matlab</李>
- Matlab是一個流行的科學(xué)計算工具箱，尤其是用于科學(xué)計算的工具箱。因此，當(dāng)人們開始為機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)/人工智能開發(fā)特定于python的繪圖庫時，他們受到了MATLAB的啟發(fā)，建立了一個名為matplotlib的庫
matplotlib。pyplot:matplotlib。pyplot被廣泛用于創(chuàng)建帶有區(qū)域的圖形，繪制線條，我們可以將圖形形象化。
數(shù)據(jù)可視化工具示例
以下是提到的例子：
導(dǎo)入matplotlib。pyplot作為plt。
代碼：
plt。繪圖（[2,4,6,4]）
以上是一個列表，plt。plot將繪制Y軸的這些列表元素，其索引為0,1,2,3，作為其對應(yīng)的X軸。
代碼：
plt。ylabel（\“數(shù)字”）
plt。xlabel（\'index\'）
如果我們看一下上面的兩行代碼，它分別標(biāo)記了Y軸和X軸。（即，命名兩個軸。）
代碼：
plt。標(biāo)題（\'MyPlot\'）
以上代碼行將給出該情節(jié)的標(biāo)題。標(biāo)題告訴我們故事的全部內(nèi)容。
代碼：
plt。show（）
輸出：
上面的圖（截圖1）有一個問題，如果你注意到了，我們沒有看到網(wǎng)格狀的結(jié)構(gòu)。網(wǎng)格可以幫助您更容易地從繪圖中讀取值。現(xiàn)在讓我們看看如何獲得網(wǎng)格。
代碼：
plt。繪圖（[1,2,3,4]，[1,4,9,16]）
看看上面的代碼行，我們沒有給出一個數(shù)組，而是有兩個列表，它們分別成為我們的X軸和Y軸。這里你可以注意到，如果我們的x軸值是2，它對應(yīng)的y軸值是4，也就是說，y軸值是x軸值的平方。
代碼：
plt。ylabel（\'squares\'）
plt。xlabel（\'numbers\'）
plt。網(wǎng)格（）#網(wǎng)格打開
當(dāng)你給出這個的時候，它會給出一個嵌入網(wǎng)格的圖。
代碼：
plt。show（）
輸出：
現(xiàn)在，我們用一個不同的例子繪制一個不同的圖，而不是直線圖。
代碼：
plt。繪圖（[1,2,3,4]，[1,4,9,16]，“ro”）
每個X，Y對都有一個相關(guān)的參數(shù)，比如顏色和形狀，我們可以使用python關(guān)鍵字對參數(shù)的功能相應(yīng)地給出這些參數(shù)。
在這種情況下，“ro”表示r紅色和o形圓點。
代碼：
plt。網(wǎng)格（）
plt。show（）
輸出：
假設(shè)matplot lib只適用于列表，那么我們不能在數(shù)字處理中廣泛使用它。我們可以使用NumPy軟件包。此外，所有內(nèi)容都在內(nèi)部轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組
讓我們稍微看看不同的情節(jié)：
以下是不同的情節(jié)：
代碼：
將numpy作為np導(dǎo)入>；
t=np。阿蘭奇（0,5,0.2）
上面的行創(chuàng)建0到5之間的值，間隔為0.2。
plt。繪圖（t，t**2，\'b--'，label='^2'）\'rs'，\'g^'）
plt。繪圖（t，t**2.2，\'rs'，標(biāo)簽=“^2.2”）
plt。繪圖（t，t**2.5，\'g^'，標(biāo)簽=“^2.5”）
在上述代碼行中，“b–”表示藍(lán)色虛線，“rs”表示紅色正方形，“g^”表示綠色三角形。
代碼：
plt。網(wǎng)格（）
plt。圖例（）
以上代碼行添加了一個基于圖例的在線標(biāo)簽。傳說使故事情節(jié)極具可讀性。
代碼：
plt。show（）
輸出：
如果我們希望線寬更大，那么一個名為linewidth的簡單參數(shù)就可以做到這一點。
代碼：
x=[1,2,3,4]y=[1,4,9,16]plt。繪圖（x，y，線寬=5.0）
plt。show（）
輸出：
matplotlib中的plot函數(shù)文檔中還有許多其他各種可用參數(shù)。pyplot(https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html).
另一件有趣的事情是設(shè)置屬性：
- x1=[1,2,3,4]y1=[1,4,9,16]
Y1值是X1值的平方
- x2=[1,2,3,4]y2=[2,4,6,8]
Y2值只是X2值的兩倍
- 線條=plt。繪圖（x1、y1、x2、y2）
通過使用上面的線，我們可以在一行中繪制這些值。所以這里發(fā)生的是，它將繪制X1對Y1和X2對Y2，我們將它們存儲在一個叫做lines的變量中。此外，我們還可以使用關(guān)鍵字參數(shù)更改這些行的屬性。
- plt。setp（線條[0]，顏色=r'，線寬=2.0）
這里setp被稱為集合屬性，分別對應(yīng)于X1、Y1的行[0]，顏色和線寬是參數(shù)。上面這行代碼是使用關(guān)鍵字參數(shù)編寫的（參見屏幕截圖6）。
- plt。setp（線條[1]，“顏色”，“g”，“線寬”，2.0）
上面的代碼行表示matlab語法。
這里，行[1]分別對應(yīng)于X2和Y2。我們還有兩對參數(shù)'color'、'g'和'linewidth'、'2.0'。
我們可以用哪種方式畫出這條線：
- 第一種方式是我們在python中使用的原生方式</李>
- 第二種方法最好由有Matlab背景的人使用</李>
代碼：
plt。網(wǎng)格（）
放show（）
輸出：
結(jié)論
在這篇關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的文章中，我們了解了如何用Python可視化數(shù)據(jù)。更具體地說，我們已經(jīng)看到了如何用直線圖繪制數(shù)據(jù)，以及如何用散點圖總結(jié)變量之間的關(guān)系。
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