Hướng dẫn can python be used for data visualization? - python có thể được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu không?

Trong thế giới ngày nay, rất nhiều dữ liệu đang được tạo ra hàng ngày. Và đôi khi để phân tích dữ liệu này cho một số xu hướng nhất định, các mẫu có thể trở nên khó khăn nếu dữ liệu ở định dạng thô. Để khắc phục trực quan dữ liệu này ra đời. Trực quan hóa dữ liệu cung cấp một biểu diễn hình ảnh tốt, có tổ chức của dữ liệu giúp dễ hiểu, quan sát, phân tích. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách trực quan hóa dữ liệu bằng Python.

Python cung cấp các thư viện khác nhau đi kèm với các tính năng khác nhau để trực quan hóa dữ liệu. Tất cả các thư viện này đi kèm với các tính năng khác nhau và có thể hỗ trợ các loại đồ thị khác nhau. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ thảo luận về bốn thư viện như vậy.

• Matplotlib
• SeaBall
• Bokeh
• Âm mưu

Chúng tôi sẽ thảo luận từng thư viện này từng người một và sẽ vẽ một số đồ thị được sử dụng phổ biến nhất. & NBSP;

Lưu ý: Nếu bạn muốn tìm hiểu thông tin chuyên sâu về các thư viện này, bạn có thể làm theo hướng dẫn đầy đủ của họ.If you want to learn in-depth information about these libraries you can follow their complete tutorial.

Trước khi lặn vào các thư viện này, lúc đầu, chúng tôi sẽ cần một cơ sở dữ liệu để vẽ dữ liệu. Chúng tôi sẽ sử dụng cơ sở dữ liệu mẹo cho hướng dẫn hoàn chỉnh này. Hãy để thảo luận về việc xem một bản tóm tắt về cơ sở dữ liệu này.

Cơ sở dữ liệu được sử dụng

Cơ sở dữ liệu mẹo

Cơ sở dữ liệu Mẹo là hồ sơ về mẹo được cung cấp bởi khách hàng trong một nhà hàng trong hai tháng rưỡi vào đầu những năm 1990. Nó chứa 6 cột như Total_Bill, Tip, Sex, Smoker, ngày, thời gian, kích thước.

Bạn có thể tải xuống cơ sở dữ liệu mẹo từ đây.

Example:

Python3

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install seaborn

Output:

Matplotlib

SeaBall

Bokeh

pip install matplotlib

Âm mưu

• Chúng tôi sẽ thảo luận từng thư viện này từng người một và sẽ vẽ một số đồ thị được sử dụng phổ biến nhất. & NBSP;
• Lưu ý: Nếu bạn muốn tìm hiểu thông tin chuyên sâu về các thư viện này, bạn có thể làm theo hướng dẫn đầy đủ của họ.

Trước khi lặn vào các thư viện này, lúc đầu, chúng tôi sẽ cần một cơ sở dữ liệu để vẽ dữ liệu. Chúng tôi sẽ sử dụng cơ sở dữ liệu mẹo cho hướng dẫn hoàn chỉnh này. Hãy để thảo luận về việc xem một bản tóm tắt về cơ sở dữ liệu này.

Cơ sở dữ liệu được sử dụng

Cơ sở dữ liệu mẹoscatter() method in the matplotlib library is used to draw a scatter plot.

Example:

Python3

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install plotly

pip install plotly

pip install seaborn

Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu cấp thấp, dễ sử dụng, được xây dựng trên các mảng numpy. Nó bao gồm các lô khác nhau như biểu đồ phân tán, cốt truyện dòng, biểu đồ, v.v. Matplotlib cung cấp rất nhiều tính linh hoạt. & NBSP;

pip install plotly

Output:

Để cài đặt loại này lệnh dưới đây trong thiết bị đầu cuối.c and s parameterrespectivelyof the scatter function. We can also show the color bar using the colorbar() method.

Example:

Python3

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pandas as pd6pandas as pd7=pandas as pd3data 0

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install seaborn

Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu cấp thấp, dễ sử dụng, được xây dựng trên các mảng numpy. Nó bao gồm các lô khác nhau như biểu đồ phân tán, cốt truyện dòng, biểu đồ, v.v. Matplotlib cung cấp rất nhiều tính linh hoạt. & NBSP;

pip install plotly

pip install plotly

pip install seaborn

=1

pip install plotly

Output:

Để cài đặt loại này lệnh dưới đây trong thiết bị đầu cuối.

Tham khảo các bài viết dưới đây để có thêm thông tin thiết lập môi trường với matplotlib.plot() function. Let’s see the below example.

Example:

Python3

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pd.read_csv(2

pip install bokeh

pip install bokeh

pd.read_csv(2pandas as pd4

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install plotly

pip install plotly

pip install seaborn

pip install plotly

pip install plotly

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu cấp thấp, dễ sử dụng, được xây dựng trên các mảng numpy. Nó bao gồm các lô khác nhau như biểu đồ phân tán, cốt truyện dòng, biểu đồ, v.v. Matplotlib cung cấp rất nhiều tính linh hoạt. & NBSP;

Để cài đặt loại này lệnh dưới đây trong thiết bị đầu cuối.bar() method.

Example:

Python3

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install plotly

pip install plotly

pip install seaborn

pip install plotly

pip install plotly

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu cấp thấp, dễ sử dụng, được xây dựng trên các mảng numpy. Nó bao gồm các lô khác nhau như biểu đồ phân tán, cốt truyện dòng, biểu đồ, v.v. Matplotlib cung cấp rất nhiều tính linh hoạt. & NBSP;

Để cài đặt loại này lệnh dưới đây trong thiết bị đầu cuối.hist() function is used to compute and create a histogram. In histogram, if we pass categorical data then it will automatically compute the frequency of that data i.e. how often each value occurred.

Example:

Python3

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

Lưu ý: Đối với hướng dẫn hoàn chỉnh Matplotlib, hãy tham khảo hướng dẫn MatplotlibFor complete Matplotlib Tutorial, refer Matplotlib Tutorial

SeaBall

Seaborn là một giao diện cấp cao được xây dựng trên đỉnh của matplotlib. Nó cung cấp phong cách thiết kế đẹp và bảng màu để tạo ra các biểu đồ hấp dẫn hơn.is a high-level interface built on top of the Matplotlib. It provides beautiful design styles and color palettes to make more attractive graphs.

Để cài đặt Seaborn Loại lệnh dưới đây trong thiết bị đầu cuối.

pip install seaborn

Seaborn được xây dựng trên đỉnh của matplotlib, do đó nó cũng có thể được sử dụng với matplotlib. Sử dụng cả matplotlib và Seaborn cùng nhau là một quá trình rất đơn giản. Chúng ta chỉ cần gọi chức năng âm mưu trên biển như bình thường, và sau đó chúng ta có thể sử dụng chức năng tùy chỉnh Matplotlib.

Lưu ý: Seaborn được tải với bộ dữ liệu như mẹo, mống mắt, v.v. Nhưng vì mục đích của hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng gấu trúc để tải các bộ dữ liệu này. Seaborn comes loaded with dataset such as tips, iris, etc. but for the sake of this tutorial we will use Pandas for loading these datasets.

Example:

Python3

import

pip install seaborn

import

pip install seaborn

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

Cốt truyện phân tán

Biểu đồ phân tán được vẽ bằng cách sử dụng phương thức scatterplot (). Điều này tương tự như matplotlib, nhưng cần có dữ liệu đối số bổ sung.scatterplot() method. This is similar to Matplotlib, but additional argument data is required.

Example:

Python3

import

pip install seaborn

import

pip install seaborn

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

Example:

Python3

import

pip install seaborn

import

pip install seaborn

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

pip install bokeh8pip install seaborn59pip install seaborn0

Cốt truyện phân tánlineplot() method.  In this, we can pass only the data argument also.

Example:

Python3

import

pip install seaborn

import

pip install seaborn

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

Python3

import

pip install seaborn

import

pip install seaborn

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

pip install bokeh8pip install seaborn59pip install seaborn0

Cốt truyện phân tánbarplot() method.

Example:

Python3

import

pip install seaborn

import

pip install seaborn

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

pandas as pd6

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

Cốt truyện phân tán

Biểu đồ phân tán được vẽ bằng cách sử dụng phương thức scatterplot (). Điều này tương tự như matplotlib, nhưng cần có dữ liệu đối số bổ sung.histplot() function.

Example:

Python3

import

pip install seaborn

import

pip install seaborn

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install plotly

Output:

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

Cốt truyện phân tánFor complete Seaborn Tutorial, refer Python Seaborn Tutorial

Biểu đồ phân tán được vẽ bằng cách sử dụng phương thức scatterplot (). Điều này tương tự như matplotlib, nhưng cần có dữ liệu đối số bổ sung.

Bạn sẽ thấy rằng trong khi sử dụng matplotlib, nó sẽ khó khăn rất nhiều nếu bạn muốn tô màu từng điểm của cốt truyện này theo giới tính. Nhưng trong sơ đồ phân tán, nó có thể được thực hiện với sự trợ giúp của đối số Huế.

Line Lô

pip install bokeh

Cốt truyện phân tán

Biểu đồ phân tán được vẽ bằng cách sử dụng phương thức scatterplot (). Điều này tương tự như matplotlib, nhưng cần có dữ liệu đối số bổ sung.

Example:

Python3

Bạn sẽ thấy rằng trong khi sử dụng matplotlib, nó sẽ khó khăn rất nhiều nếu bạn muốn tô màu từng điểm của cốt truyện này theo giới tính. Nhưng trong sơ đồ phân tán, nó có thể được thực hiện với sự trợ giúp của đối số Huế.

Line Lô

import pandas as pd

pip install bokeh

pip install seaborn

pip install seaborn

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

Cốt truyện phân tán

pip install plotly

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install plotly

pip install plotly

pip install plotly

Output:

Biểu đồ phân tán được vẽ bằng cách sử dụng phương thức scatterplot (). Điều này tương tự như matplotlib, nhưng cần có dữ liệu đối số bổ sung.

Bạn sẽ thấy rằng trong khi sử dụng matplotlib, nó sẽ khó khăn rất nhiều nếu bạn muốn tô màu từng điểm của cốt truyện này theo giới tính. Nhưng trong sơ đồ phân tán, nó có thể được thực hiện với sự trợ giúp của đối số Huế.

Example:

Python3

pip install plotly

pip install plotly

pip install plotly

import pandas as pd

pip install plotly

pip install plotly

pip install plotly

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install plotly

pip install bokeh

pip install plotly

pip install plotly

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install plotly

Output:

Biểu đồ cột

Biểu đồ thanh có thể có hai loại thanh ngang và thanh dọc. Mỗi có thể được tạo bằng các hàm hbar () và vbar () của giao diện âm mưu tương ứng.

Example:

Python3

pip install plotly

pip install plotly

pip install plotly

import pandas as pd

pip install plotly

pip install plotly

pip install plotly

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install plotly

pip install plotly

pip install bokeh

pip install bokeh

pip install plotly

Output:

pip install plotly51= pandas as pd3pip install bokeh6pip install plotly55

Biểu đồ cột

Biểu đồ thanh có thể có hai loại thanh ngang và thanh dọc. Mỗi có thể được tạo bằng các hàm hbar () và vbar () của giao diện âm mưu tương ứng.

Trực quan hóa dữ liệu tương tác property makes the legend interactive. There are two types of interactivity –

• Một trong những tính năng chính của Bokeh là thêm tương tác vào các lô. Hãy cùng xem các tương tác khác nhau có thể được thêm vào. Hides the Glyphs.
• Truyền thuyết tương tác Hiding the glyph makes it vanish completely, on the other hand, muting the glyph just de-emphasizes the glyph based on the parameters.

Example:

Python3

pip install plotly

pip install plotly

pip install plotly

import pandas as pd

pip install plotly

pip install plotly

pip install plotly

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pip install plotly

pip install plotly

pip install bokeh

pip install plotly

pip install bokeh

pip install plotly

pip install plotly

pip install bokeh

pip install plotly

Biểu đồ cột

Biểu đồ thanh có thể có hai loại thanh ngang và thanh dọc. Mỗi có thể được tạo bằng các hàm hbar () và vbar () của giao diện âm mưu tương ứng.

pip install plotly

Output:

Trực quan hóa dữ liệu tương tác

Một trong những tính năng chính của Bokeh là thêm tương tác vào các lô. Hãy cùng xem các tương tác khác nhau có thể được thêm vào.

• Truyền thuyết tương tácThis widget adds a simple button widget to the plot. We have to pass a custom JavaScript function to the CustomJS() method of the models class.
• thuộc tính click_policy làm cho truyền thuyết tương tác. Có hai loại tương tác - Adds a standard check box to the plot. Similarly to buttons we have to pass the custom JavaScript function to the CustomJS() method of the models class.
• HIDING: ẩn các glyphs.Adds a simple radio button and accepts a custom JavaScript function.

Example:

Python3

Đột biến: Việc che giấu glyph làm cho nó biến mất hoàn toàn, mặt khác, tắt tiếng glyph chỉ để nhấn mạnh glyph dựa trên các tham số.

Các

Các

import50

import51import52=import54

pip install seaborn

import32= import34

Thêm widget

import76=

pip install seaborn

Bokeh cung cấp các tính năng GUI tương tự như các biểu mẫu HTML như nút, thanh trượt, hộp kiểm, v.v ... Chúng cung cấp giao diện tương tác cho lô cho phép thay đổi các tham số của lô, sửa đổi dữ liệu lô, v.v. widgets. & nbsp;

import87=

pip install seaborn

import90

import91

import92

Output:

Các nút: Tiện ích này thêm một tiện ích nút đơn giản vào cốt truyện. Chúng ta phải chuyển hàm javascript tùy chỉnh cho phương thức CustomJS () của lớp mô hình.All these buttons will be opened on a new tab.

• Checkboxgroup: Thêm hộp kiểm tiêu chuẩn vào lô. Tương tự như các nút, chúng ta phải chuyển chức năng JavaScript tùy chỉnh cho phương thức CustomJS () của lớp Mô hình. Adds a slider to the plot. It also needs a custom JavaScript function.

Example:

Python3

Đột biến: Việc che giấu glyph làm cho nó biến mất hoàn toàn, mặt khác, tắt tiếng glyph chỉ để nhấn mạnh glyph dựa trên các tham số.

Các

Các

pandas as pd19pandas as pd20pandas as pd21=

pip install seaborn

pandas as pd24

Output:

import32= import34

Thêm widget For complete Bokeh tutorial, refer Python Bokeh tutorial – Interactive Data Visualization with Bokeh

Bokeh cung cấp các tính năng GUI tương tự như các biểu mẫu HTML như nút, thanh trượt, hộp kiểm, v.v ... Chúng cung cấp giao diện tương tác cho lô cho phép thay đổi các tham số của lô, sửa đổi dữ liệu lô, v.v. widgets. & nbsp;

Các nút: Tiện ích này thêm một tiện ích nút đơn giản vào cốt truyện. Chúng ta phải chuyển hàm javascript tùy chỉnh cho phương thức CustomJS () của lớp mô hình.

• Checkboxgroup: Thêm hộp kiểm tiêu chuẩn vào lô. Tương tự như các nút, chúng ta phải chuyển chức năng JavaScript tùy chỉnh cho phương thức CustomJS () của lớp Mô hình.
• RadioGroup: Thêm nút radio đơn giản và chấp nhận chức năng JavaScript tùy chỉnh.

• pip install plotly

  00 import37import import39

pip install plotly

pip install plotly

import44= import46=import48pip install seaborn0

import56= import58import59import60import61import60import63import64scatter() method of plotly.express. Like Seaborn, an extra data argument is also required here.

Example:

Python3

import65= import67=import69__7import58import72import60import7474

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

import79= import81=import69____________

pip install bokeh

pandas as pd46

Output:

Lưu ý: Tất cả các nút này sẽ được mở trên một tab mới.

Sliders: Thêm một thanh trượt vào cốt truyện. Nó cũng cần một chức năng JavaScript tùy chỉnh.px.line each data position is represented as a vertex

Example:

Python3

import pandas as pd26

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pandas as pd34= pandas as pd58=

pip install bokeh

pip install bokeh

pandas as pd46

Output:

Biểu đồ cột

Biểu đồ thanh trong Plotly có thể được tạo bằng phương thức Bar () của lớp Plotly.Express.

Example:

Python3

import pandas as pd26

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pandas as pd34= pandas as pd58=

pip install bokeh

pip install bokeh

pandas as pd46

Output:

Biểu đồ cột

Biểu đồ thanh trong Plotly có thể được tạo bằng phương thức Bar () của lớp Plotly.Express.

Example:

Python3

import pandas as pd26

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pandas as pd34= pandas as pd58=

pip install bokeh

pip install bokeh

pandas as pd46

Output:

Biểu đồ cột

Biểu đồ thanh trong Plotly có thể được tạo bằng phương thức Bar () của lớp Plotly.Express.

Các: A drop-down menu is a part of the menu-button which is displayed on a screen all the time. Every menu button is associated with a Menu widget that can display the choices for that menu button when clicked on it. In plotly, there are 4 possible methods to modify the charts by using updatemenu method.

• Biểu đồ modify data or data attributes
• Trong cốt truyện, biểu đồ có thể được tạo bằng hàm biểu đồ () của lớp Plotly.Express. modify layout attributes
• pandas as pd34= pandas as pd99=data 0import13=

  pip install bokeh

  06____10 modify data and layout attributes
• Thêm tương tác start or pause an animation

Example:

Python3

Giống như Bokeh, Plotly cũng cung cấp các tương tác khác nhau. Hãy để thảo luận về một vài trong số họ.

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pandas as pd34= pandas as pd58=

pip install bokeh

pip install bokeh

import51data 22=pandas as pd3

pip install bokeh

import51data 28=pandas as pd3

pip install bokeh

import51data 34=data 36data 37

pip install bokeh

data 39

import51data 41=import58

data 44data 45data 46

Biểu đồ cột

data 52data 45data 46

data 55data 56=import58data 59import60data 61pandas as pd5

data 55data 64=

pip install bokeh

data 55data 69=data 71

data 52data 73

data 52data 45data 46

data 55data 56=import58data 59import60data 83pandas as pd5

data 55data 64=

pip install seaborn

data 55data 69=data 71

data 52

pip install seaborn

pandas as pd6data 97

pandas as pd6data 99==01data 67

Biểu đồ thanh trong Plotly có thể được tạo bằng phương thức Bar () của lớp Plotly.Express.

import51import64

pip install seaborn

=08

Output:

Các: In plotly, actions custom Buttons are used to quickly make actions directly from a record. Custom Buttons can be added to page layouts in CRM, Marketing, and Custom Apps. There are also 4 possible methods that can be applied in custom buttons:

• Biểu đồ modify data or data attributes
• Trong cốt truyện, biểu đồ có thể được tạo bằng hàm biểu đồ () của lớp Plotly.Express. modify layout attributes
• pandas as pd34= pandas as pd99=data 0import13=

  pip install bokeh

  06____10 modify data and layout attributes
• Thêm tương tác start or pause an animation

Example:

Python3

Giống như Bokeh, Plotly cũng cung cấp các tương tác khác nhau. Hãy để thảo luận về một vài trong số họ.

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

pandas as pd34= pandas as pd58=

pip install bokeh

pip install bokeh

import51data 22=pandas as pd3

pip install bokeh

import51data 28=pandas as pd3

pip install bokeh

import51data 34=data 36data 37

pip install bokeh

data 39

import51data 41=import58

data 44data 45data 46

pandas as pd6=50==52data 67

pandas as pd6data 99==57data 67

Biểu đồ cột

data 52data 45data 46

data 55data 56=import58data 59import60data 61pandas as pd5

data 55data 64=

pip install bokeh

data 55data 69=data 71

data 52data 73

data 52data 45data 46

data 55data 56=import58data 59import60data 83pandas as pd5

data 55data 64=

pip install seaborn

data 55data 69=data 71

data 52

pip install seaborn

pandas as pd6data 97

data 44data 73

import51import64

Biểu đồ thanh trong Plotly có thể được tạo bằng phương thức Bar () của lớp Plotly.Express.

=08

Output:

Các

Biểu đồ

Example:

Python3

import data 08

import pandas as pd

data = pd.read_csv("tips.csv"____10

data 16= data 18=data 20

import51data 28=pandas as pd3

pip install bokeh

import51data 34=pd.read_csv(39data 37

pip install bokeh

data 39

import51pd.read_csv(44=data 45data 46

data 44pd.read_csv(49=data 45data 46

pandas as pd6data 48=data 50data 51

data 52data 45pd.read_csv(60=

pip install bokeh

data 55pd.read_csv(65=pandas as pd38data 67

data 55pd.read_csv(70=pd.read_csv(72data 73

pandas as pd6

pip install bokeh

data 44data 73

data 44pd.read_csv(79=data 45data 46

pandas as pd6pd.read_csv(84=

pip install bokeh

data 44data 73

import51

pip install seaborn

pip install seaborn

=08

Output:

LƯU Ý: Để biết hướng dẫn hoàn chỉnhFor complete Plotly tutorial, refer Python Plotly tutorial

Sự kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã vẽ các bộ dữ liệu TIP với sự trợ giúp của bốn mô -đun âm mưu khác nhau của Python là Matplotlib, Seaborn, Bokeh và Plotly. Mỗi mô-đun cho thấy cốt truyện theo cách riêng của mình và mỗi mô-đun có bộ tính năng riêng như matplotlib mang lại sự linh hoạt hơn nhưng với chi phí viết nhiều mã hơn trong khi Seaborn là ngôn ngữ cấp cao cung cấp cho phép người ta đạt được cùng một mục tiêu với một mục tiêu với Một lượng nhỏ mã. Mỗi mô -đun có thể được sử dụng tùy thuộc vào nhiệm vụ chúng tôi muốn làm.

Tại sao Python được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu?

Công cụ trực quan hóa dữ liệu nào là tốt nhất cho Python?

Ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho trực quan hóa dữ liệu?