Teknologi visualisasi data dalam pembangunan web Python

Teknologi visualisasi data dalam pembangunan web Python

Dengan perkembangan pesat analisis data dan perlombongan, visualisasi data telah menjadi bahagian yang amat diperlukan daripadanya. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, Python juga telah menjadi salah satu alat kegemaran ramai saintis data dan penganalisis. Dalam pembangunan web Python, aplikasi teknologi visualisasi data juga menjadi semakin penting. Artikel ini akan memperkenalkan teknik visualisasi data yang biasa digunakan dalam pembangunan web Python dan cara menggunakannya.

1. Matplotlib

Matplotlib ialah salah satu perpustakaan lukisan yang paling biasa digunakan dalam Python dan boleh digunakan untuk melukis pelbagai jenis carta. Ia direka bentuk untuk ringkas, mudah dipanjangkan dan menyokong pelbagai format output, termasuk PNG, PDF, SVG, dsb. Menggunakan Matplotlib, anda boleh membuat pelbagai jenis carta dengan mudah seperti carta garis, plot serakan, histogram, dsb.

Pasang Matplotlib:

Matplotlib boleh dipasang dari baris arahan menggunakan arahan pip:

pip install matplotlib

Menggunakan Matplotlib:

Berikut adalah beberapa contoh Matplotlib :

Melukis carta garisan:

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()

Melukis plot serakan:

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()

Lebih banyak tutorial penggunaan Matplotlib boleh didapati dalam dokumentasi rasmi.

2. Seaborn

Seaborn ialah perpustakaan sambungan berdasarkan Matplotlib, menyediakan antara muka peringkat lebih tinggi dan lebih banyak pilihan lukisan. Seaborn menyokong banyak jenis carta statistik, termasuk peta haba, carta bar, plot kotak, dsb. Reka bentuknya memfokuskan pada estetika dan kebolehbacaan, membantu pengguna memahami data mereka dengan lebih baik.

Pasang Seaborn:

Seaborn boleh dipasang dari baris arahan menggunakan arahan pip:

pip install seaborn

Menggunakan Seaborn:

Berikut adalah beberapa contoh penggunaan Seaborn:

Lukis peta haba:

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

Lukis carta bar:

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)

Lebih banyak tutorial penggunaan Seaborn boleh didapati dalam dokumentasi rasmi.

3. Plotly

Plotly ialah perpustakaan carta interaktif yang menyokong pelbagai jenis carta, seperti peta haba, carta bar, plot serakan, dsb. Ciri terbesarnya ialah ia menyokong carta interaktif berasaskan web, menjadikannya mudah untuk membuat carta interaktif pada halaman web dan berinteraksi secara langsung dengan pengguna.

Memasang Plotly:

Anda boleh memasang Plotly dari baris arahan menggunakan arahan pip:

pip install plotly

Menggunakan Plotly:

Berikut adalah beberapa contoh Plotly :

Lukis plot taburan:

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()

Lukis plot kotak:

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()

Lebih banyak tutorial penggunaan Plotly boleh didapati dalam dokumentasi rasmi.

Kesimpulan

Teknologi visualisasi data dalam pembangunan web Python bukan sahaja dapat membantu kami memahami data dengan lebih baik, tetapi juga menyokong pembuatan keputusan dan perancangan. Artikel ini memperkenalkan teknologi visualisasi data yang biasa digunakan dalam pembangunan web Python, termasuk Matplotlib, Seaborn dan Plotly. Menggunakan alatan ini, kami boleh membuat pelbagai jenis carta dengan pantas dan memaparkan arah aliran serta pengedaran data. Alat ini juga sangat sesuai untuk membenamkan carta interaktif dalam aplikasi web untuk berinteraksi secara langsung dengan pengguna, menjadikan analisis data lebih intuitif dan mudah difahami.

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi visualisasi data dalam pembangunan web Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!