數據可視化工具簡介
數據可視化使用數據可視化工具（如matplotlib、tableau、fusion charts、QlikView、High charts、Plotly、D3）幫助處理和分析復雜信息。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據和信息的圖形化表示，因此數據可視化設計師可以使用這些工具輕松創建大型數據集的可視化表示，從而通過從大型數據集獲得洞察力來幫助做出有效決策。
什么是數據可視化工具
有許多數據可視化工具，如Tableau、QlikView、FusionCharts、HighCharts、Datawrapper、Ploty和D3。js等。雖然在日常生活中有大量的數據可視化工具用于數據可視化，但最流行的繪圖工具之一是matplot。pyplot。
Hadoop、數據科學、統計和；其他
數據可視化工具中的Matplotlib應用最廣泛的原因：
- 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學、物理、天文學和統計學領域，很多工程師和研究人員都習慣使用Matlab</李>
- Matlab是一個流行的科學計算工具箱，尤其是用于科學計算的工具箱。因此，當人們開始為機器學習/數據科學/人工智能開發特定于python的繪圖庫時，他們受到了MATLAB的啟發，建立了一個名為matplotlib的庫
matplotlib。pyplot:matplotlib。pyplot被廣泛用于創建帶有區域的圖形，繪制線條，我們可以將圖形形象化。
數據可視化工具示例
以下是提到的例子：
導入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，作為其對應的X軸。
代碼：
plt。ylabel（\“數字”）
plt。xlabel（\'index\'）
如果我們看一下上面的兩行代碼，它分別標記了Y軸和X軸。（即，命名兩個軸。）
代碼：
plt。標題（\'MyPlot\'）
以上代碼行將給出該情節的標題。標題告訴我們故事的全部內容。
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，我們沒有看到網格狀的結構。網格可以幫助您更容易地從繪圖中讀取值。現在讓我們看看如何獲得網格。
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。網格（）#網格打開
當你給出這個的時候，它會給出一個嵌入網格的圖。
代碼：
plt。show（）
輸出：
現在，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對都有一個相關的參數，比如顏色和形狀，我們可以使用python關鍵字對參數的功能相應地給出這些參數。
在這種情況下，“ro”表示r紅色和o形圓點。
代碼：
plt。網格（）
plt。show（）
輸出：
假設matplot lib只適用于列表，那么我們不能在數字處理中廣泛使用它。我們可以使用NumPy軟件包。此外，所有內容都在內部轉換為NumPy數組
讓我們稍微看看不同的情節：
以下是不同的情節：
代碼：
將numpy作為np導入>；
t=np。阿蘭奇（0,5,0.2）
上面的行創建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'，標簽=“^2.2”）
plt。繪圖（t，t**2.5，\'g^'，標簽=“^2.5”）
在上述代碼行中，“b–”表示藍色虛線，“rs”表示紅色正方形，“g^”表示綠色三角形。
代碼：
plt。網格（）
plt。圖例（）
以上代碼行添加了一個基于圖例的在線標簽。傳說使故事情節極具可讀性。
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函數文檔中還有許多其他各種可用參數。pyplot(https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html).
另一件有趣的事情是設置屬性：
- 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，我們還可以使用關鍵字參數更改這些行的屬性。
- plt。setp（線條[0]，顏色=r'，線寬=2.0）
這里setp被稱為集合屬性，分別對應于X1、Y1的行[0]，顏色和線寬是參數。上面這行代碼是使用關鍵字參數編寫的（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]分別對應于X2和Y2。我們還有兩對參數'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。網格（）
放show（）
輸出：
結論
在這篇關于數據可視化工具的文章中，我們了解了如何用Python可視化數據。更具體地說，我們已經看到了如何用直線圖繪制數據，以及如何用散點圖總結變量之間的關系。
推薦文章
這是數據可視化工具的指南。在這里，我們通過實例研究了數據可視化的基本概念和工具。您還可以閱讀以下文章了解更多信息——
