Python은 웹 데이터 시각화 기술을 구현합니다.

Python은 다양한 데이터 유형과 구조를 처리할 수 있는 강력한 프로그래밍 언어입니다. 웹 데이터 시각화 기술 측면에서 Python은 데이터를 표현하기 위한 많은 도구와 라이브러리를 제공합니다. 이 기사에서는 웹 데이터 시각화를 달성하기 위한 몇 가지 Python 라이브러리와 기술을 소개합니다.

1. Matplotlib

Matplotlib은 Python 기반 데이터 시각화 라이브러리입니다. 꺾은선형 차트, 막대형 차트, 원형 차트, 분산형 차트 등 다양한 유형의 차트를 그릴 수 있습니다. 이 라이브러리는 Python 언어와 쉽게 통합될 수 있으므로 데이터 시각화에 사용할 수 있습니다.

다음은 Matplotlib를 사용하여 이진 함수를 그리는 간단한 코드 조각입니다.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10, 10, 1000) y = np.sin(x) / x plt.plot(x, y) plt.title('sin(x)/x plot') plt.xlabel('x-axis') plt.ylabel('y-axis') plt.show()

위 코드는 sin(x)/x의 플롯을 그립니다. 여기서 x축 범위는 -10에서 10까지입니다. 데이터는 1000개입니다. 총 포인트.

2. Bokeh

Bokeh는 대화형 시각화에 중점을 둔 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다. Bokeh는 웹페이지에 데이터를 표시하기 위한 높은 수준의 상호작용성과 역동성을 제공합니다.

다음은 Bokeh를 사용하여 대화형 산점도를 그리는 간단한 코드 조각입니다.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show from bokeh.models import ColumnDataSource x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y)) p = figure(title="Scatter Plot Example", x_axis_label='x', y_axis_label='y') p.circle('x', 'y', source=source, size=20) output_file("scatter.html") show(p)

위 코드는 점의 크기가 크기 매개변수에 따라 설정되는 산점도를 그립니다. 마우스로 분산형 차트의 일부를 드래그하면 피드백이 있으므로 웹의 차트 렌더링 결과는 매우 대화형입니다.

3. Plotly

Plotly는 Python을 사용하여 데이터 시각화 차트를 만드는 데 사용할 수 있는 온라인 데이터 시각화 도구입니다. 이 도구는 분산형 차트, 막대형 차트, 열 지도 등 다양한 차트 유형을 지원합니다.

Plotly를 사용하여 막대 차트를 그리는 간단한 코드 조각은 다음과 같습니다.

import plotly.graph_objs as go trace = go.Bar(x=['January', 'February', 'March', 'April', 'May'], y=[28, 26, 36, 25, 29]) data = [trace] layout = go.Layout(title='Bar Chart Example') fig = go.Figure(data=data, layout=layout) fig.show()

위 코드는 각 막대가 매월 월간 수익을 나타내는 막대 차트를 그립니다. Plotly를 사용하면 Python 환경에서 대화형 웹 데이터 시각화 차트를 만들 수 있습니다.

요약

Python은 웹 데이터 시각화 기술에서 많은 도구와 라이브러리를 제공하는 강력한 도구입니다. Python 라이브러리 Matplotlib, Bokeh 및 Plotly는 모두 데이터 시각화를 실현할 수 있으며 정적 차트를 지원할 뿐만 아니라 대화형 차트도 쉽게 표시할 수 있습니다. 이로 인해 Python은 데이터 시각화 도구에 능숙한 데이터 과학자 및 개발자가 선호하는 언어 중 하나가 되었습니다.

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