データ視覚化に使用できる Python のライブラリはどれですか?

強力なプログラミング言語として、Python には豊富なデータ視覚化ライブラリがあり、ユーザーがデータをより直観的に表示し、データをよりよく理解して分析できるようになります。この記事では、一般的に使用されるいくつかの Python データ視覚化ライブラリを紹介し、読者がこれらのライブラリの使用方法をよりよく習得できるように、具体的なコード例を示します。

1. Matplotlib

Matplotlib は、Python で最も一般的に使用されるデータ視覚化ライブラリの 1 つで、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムなど、さまざまなタイプのグラフを作成できます。以下は単純な折れ線グラフの例です:

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

2. Seaborn

Seaborn は Matplotlib に基づくデータ視覚化ライブラリであり、よりシンプルなインターフェイスとより美しいスタイルを提供します。以下は単純な箱ひげ図の例です:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
data = [0, 1, 2, 3, 4, 5]

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=data)
plt.title('Box Plot')
plt.show()

3. Plotly

Plotly は、折れ線グラフ、散布図、ヒート マップなどのさまざまなグラフを作成できる対話型データ視覚化ライブラリです。簡単な散布図の例を次に示します:

import plotly.express as px

# 创建数据
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 3, 5, 7, 6]}

# 绘制散点图
fig = px.scatter(data, x='x', y='y')
fig.update_layout(title='Scatter Plot')
fig.show()

4. Bokeh

Bokeh は、Web 上で操作したりツールバーを追加したりできるインタラクティブなグラフを作成するためのライブラリです。以下は簡単なヒストグラムの例です。

from bokeh.plotting import figure, show

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]

# 绘制柱状图
p = figure(x_axis_label='X', y_axis_label='Y')
p.vbar(x=x, top=y, width=0.5, color='blue')
show(p)

上記は、一般的に使用されるいくつかの Python データ視覚化ライブラリとそのコード例です。読者は、データをより直感的に理解して分析できるよう、自分のニーズに応じてデータを表示する適切なライブラリを選択できます。

以上がデータ視覚化に使用できる Python のライブラリはどれですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。