Python绘图

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1. Plotly包

1.1 概述

Plotly是一个基于Web的数据可视化工具，使用它可以创建交互式的、可共享的图表和数据可视化应用，支持多种语言包括Python。Plotly提供了许多不同类型的图表，如散点图、线图、气泡图、面积图、条形图等。

1.2 代码示例

		import plotly.graph_objs as go
		import plotly.offline as pyo

		# 设置数据
		x=['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri']
		y=[10, 20, 15, 35, 25]

		# 绘制柱形图
		data=[go.Bar(
		    x=x,
		    y=y
		)]

		# 设置布局
		layout=go.Layout(
		    title='柱形图示例',
		    xaxis=dict(title='星期'),
		    yaxis=dict(title='数量'),
		)

		# 绘制图像
		fig=go.Figure(data=data, layout=layout)
		pyo.plot(fig, filename='bar.html')
	

1.3 解释

代码中使用了plotly.graph_objs模块和plotly.offline模块。plotly.offline模块可以在离线环境下生成交互式图表，也可以在线上环境中显示。plotly.graph_objs模块用于设置绘图数据和图像布局。

首先，设置了x轴和y轴的数据，然后通过go.Bar()函数绘制柱形图。接着，设置了图像的布局信息，包括标题、x轴标题和y轴标题。最后，用Figure()函数将数据和布局结合起来，生成最终的图像，并使用plot()函数将图像保存为HTML文件。

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2. Matplotlib

2.1 概述

Matplotlib是Python中最常用的绘图库，用于生成2D图形，如线图、散点图、柱状图等。Matplotlib提供了详细的文档和示例，支持交互式绘图、输出高质量的图像格式、支持多种数据格式输入等功能。

2.2 代码示例

		import numpy as np
		import matplotlib.pyplot as plt

		# 设置数据
		x=np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
		y=np.sin(x)

		# 绘制曲线图
		plt.plot(x, y)
		plt.xlabel('x')
		plt.ylabel('y')
		plt.title('sin函数图像')
		plt.show()
	

2.3 解释

代码中使用了numpy模块和matplotlib.pyplot模块。首先，使用numpy.linspace()函数生成一个包含50个数据点的x轴坐标，然后使用numpy.sin()函数根据x轴坐标生成一个sin函数的y轴坐标。接着，使用plt.plot()函数将数据点连成折线，使用plt.xlabel()函数设置x轴标签，使用plt.ylabel()函数设置y轴标签，使用plt.title()函数设置图像标题，最后使用plt.show()函数显示图像。

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3. 总结

Python提供了丰富的绘图库，其中Plotly和Matplotlib是最常用的两个包。Plotly提供交互式的数据可视化应用，支持多种图像类型。Matplotlib提供了高质量的2D图像绘制功能，支持多种数据格式输入。无论是数据分析还是学术研究，都可以利用Python的这些绘图工具，将数学、统计等复杂信息可视化，以便更好地理解和展示。