Technologie de visualisation de données dans le développement Web Python

Technologie de visualisation de données dans le développement Web Python

Avec le développement rapide de l'analyse et de l'exploration de données, la visualisation des données en est devenue un élément indispensable. En tant que langage de programmation puissant, Python est également devenu l’un des outils préférés de nombreux data scientists et analystes. Dans le développement Web Python, l’application de la technologie de visualisation de données devient également de plus en plus importante. Cet article présentera les techniques de visualisation de données couramment utilisées dans le développement Web Python et comment les utiliser.

1. Matplotlib

Matplotlib est l'une des bibliothèques de dessins les plus couramment utilisées en Python et peut être utilisée pour dessiner différents types de graphiques. Il est conçu pour être simple, facile à étendre et prend en charge divers formats de sortie, notamment PNG, PDF, SVG, etc. En utilisant Matplotlib, vous pouvez facilement créer différents types de graphiques tels que des graphiques linéaires, des nuages ​​de points, des histogrammes, etc.

Installer Matplotlib :

Matplotlib peut être installé à partir de la ligne de commande à l'aide de la commande pip :

pip install matplotlib

Utiliser Matplotlib :

Voici quelques exemples de Matplotlib :

Tracer un graphique linéaire :

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [1, 3, 2, 4, 5, 3]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Tracer un nuage de points :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(50)) ** 2 
plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)
plt.show()

D'autres tutoriels d'utilisation de Matplotlib peuvent être trouvés dans la documentation officielle.

2. Seaborn

Seaborn est une bibliothèque d'extensions basée sur Matplotlib, offrant une interface de niveau supérieur et plus d'options de dessin. Seaborn prend en charge de nombreux types de graphiques statistiques, notamment les cartes thermiques, les graphiques à barres, les diagrammes en boîte, etc. Sa conception se concentre sur l'esthétique et la lisibilité, aidant les utilisateurs à mieux comprendre leurs données.

Installer Seaborn :

Seaborn peut être installé à partir de la ligne de commande à l'aide de la commande pip :

pip install seaborn

Utiliser Seaborn :

Voici quelques exemples d'utilisation de Seaborn :

Tracer une carte thermique :

import seaborn as sns
import numpy as np
np.random.seed(0)
data = np.random.rand(10, 12)
sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu')

Tracer un graphique à barres :

import seaborn as sns
import numpy as np
np.random.seed(0)
data = np.random.normal(size=[20, 5])
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Plus de tutoriels d'utilisation de Seaborn peuvent être trouvés dans la documentation officielle.

3. Plotly

Plotly est une bibliothèque de graphiques interactifs qui prend en charge plusieurs types de graphiques, tels que des cartes thermiques, des graphiques à barres, des nuages ​​de points, etc. Sa plus grande fonctionnalité est qu'il prend en charge les graphiques interactifs basés sur le Web, ce qui facilite la création de graphiques interactifs sur des pages Web et l'interaction directe avec les utilisateurs.

Installer Plotly :

Vous pouvez installer Plotly à partir de la ligne de commande en utilisant la commande pip :

pip install plotly

Utiliser Plotly :

Voici quelques exemples de Plotly :

Tracer un nuage de points :

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(500)
y = np.random.randn(500) 
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='markers'))
fig.show()

Tracer un diagramme en boîte :

import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/iris.csv")
fig = go.Figure()
for species in df.species.unique():
    fig.add_trace(go.Box(y=df[df.species == species].sepal_width, name=species))
fig.show()

Plus de tutoriels d'utilisation de Plotly peuvent être trouvés dans la documentation officielle.

Conclusion

La technologie de visualisation de données dans le développement Web Python peut non seulement nous aider à mieux comprendre les données, mais également soutenir la prise de décision et la planification. Cet article présente les technologies de visualisation de données couramment utilisées dans le développement Web Python, notamment Matplotlib, Seaborn et Plotly. Grâce à ces outils, nous pouvons créer rapidement différents types de graphiques et afficher les tendances et les distributions de données. Ces outils sont également très adaptés pour intégrer des graphiques interactifs dans des applications Web afin d'interagir directement avec les utilisateurs, rendant l'analyse des données plus intuitive et compréhensible.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!