這篇文章主要介紹了Python數據可視化常用4大繪圖庫原理詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

今天我們就用一篇文章，帶大家梳理matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts的繪圖原理，讓大家學起來不再那么費勁！

1. matplotlib繪圖原理

關于matplotlib更詳細的繪圖說明，大家可以參考下面這篇文章，相信你看了以后一定學得會。

matplotlib繪圖原理：http://suo.im/678FCo

1)繪圖原理說明

通過我自己的學習和理解，我將matplotlib繪圖原理高度總結為如下幾步：

導庫;創建figure畫布對象;獲取對應位置的axes坐標系對象;調用axes對象，進行對應位置的圖形繪制;顯示圖形;

2)案例說明

# 1.導入相關庫 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt # 2.創建figure畫布對象 figure = () # 3.獲取對應位置的axes坐標系對象 axes1 = (2,1,1) axes2 = (2,1,2) # 4.調用axes對象，進行對應位置的圖形繪制 ([1,3,5,7],[4,9,6,8]) ([1,2,4,5],[8,4,6,2]) # 5.顯示圖形 ()

結果如下：

2. seaborn繪圖原理

在這四個繪圖庫里面，只有matplotlib和seaborn存在一定的聯系，其余繪圖庫之間都沒有任何聯系，就連繪圖原理也都是不一樣的。

seaborn是matplotlib的更高級的封裝。因此學習seaborn之前，首先要知道matplotlib的繪圖原理。由于seaborn是matplotlib的更高級的封裝，對于matplotlib的那些調優參數設置，也都可以在使用seaborn繪制圖形之后使用。

我們知道，使用matplotlib繪圖，需要調節大量的繪圖參數，需要記憶的東西很多。而seaborn基于matplotlib做了更高級的封裝，使得繪圖更加容易，它不需要了解大量的底層參數，就可以繪制出很多比較精致的圖形。不僅如此，seaborn還兼容numpy、pandas數據結構，在組織數據上起了很大作用，從而更大程度上的幫助我們完成數據可視化。

由于seaborn的繪圖原理，和matplotlib的繪圖原理一致，這里也就不詳細介紹了，大家可以參考上面matplotlib的繪圖原理，來學習seaborn究竟如何繪圖，這里還是提供一個網址給大家。

seaborn繪圖原理：http://suo.im/5D3VPX

1)案例說明

# 1.導入相關庫 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_excel("",sheet_name="數據源")("dark") [""] = ["SimHei"] [""] = False # 注意：estimator表示對分組后的銷售數量求和。默認是求均值。 (x="品牌",y="銷售數量",data=df,color="steelblue",orient="v",estimator=sum) ()

結果如下：

注意：可以看到在上述的繪圖代碼中，你應該有這樣一個感受，圖中既有matplotlib的繪圖代碼，也有seaborn的繪圖代碼。其實就是這樣的，我們就是按照matplobt的繪圖原理進行圖形繪制，只是有些地方改成seaborn特有的代碼即可，剩下的調整格式，都可以使用matplotlib中的方法進行調整

3. plotly繪圖原理

首先在介紹這個圖的繪圖原理之前，我們先簡單介紹一下plotly這個繪圖庫。

• plotly是一個基于javascript的繪圖庫，plotly繪圖種類豐富，效果美觀；
• 易于保存與分享plotly的繪圖結果，并且可以與Web無縫集成；
• ploty默認的繪圖結果，是一個HTML網頁文件，通過瀏覽器可以直接查看；

它的繪圖原理和matplotlib、seaborn沒有任何關系，你需要單獨去學習它。同樣我還是提供了一個網址給你，讓你更詳細的學習plotly。

plotly繪圖原理：http://suo.im/5vxNTu

1)繪圖原理說明

通過我自己的學習和理解，我將plotly繪圖原理高度總結為如下幾步：

• 繪制圖形軌跡，在ployly里面叫做trace，每一個軌跡是一個trace。
• 將軌跡包裹成一個列表，形成一個“軌跡列表”。一個軌跡放在一個列表中，多個軌跡也是放在一個列表中。
• 創建畫布的同時，并將上述的軌跡列表，傳入到Figure()中。
• 使用Layout()添加其他的繪圖參數，完善圖形。
• 展示圖形。

2)案例說明

import numpy as np import pandas as pd import plotly as py import plotly.graph_objs as go import plotly.expression as px from plotly import toolsdf = pd.read_excel("") # 1.繪制圖形軌跡，在ployly里面叫做`trace`，每一個軌跡是一個trace。 trace0 = (x=df["年份"],y=df["城鎮居民"],name="城鎮居民") trace1 = (x=df["年份"],y=df["農村居民"],name="農村居民") # 2.將軌跡包裹成一個列表，形成一個“軌跡列表”。一個軌跡放在一個列表中，多個軌跡也是放在一個列表中。 data = [trace0,trace1] # 3.創建畫布的同時，并將上述的`軌跡列表`，傳入到`Figure()`中。 fig = (data) # 4.使用`Layout()`添加其他的繪圖參數，完善圖形。 (,xaxis_title="年份",yaxis_title="人均收入(元)" ) # 5.展示圖形。 ()

結果如下：

4. pyecharts繪圖原理

Echarts是一個由百度開源的數據可視化工具，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發者的認可。而python是一門富有表達力的語言，很適合用于數據處理。當數據分析遇上了數據可視化時，pyecharts誕生了。

pyecharts分為和v1兩個大版本，和v1兩個版本不兼容，v1是一個全新的版本，因此我們的學習盡量都是基于v1版本進行操作。

和plotly一樣，pyecharts的繪圖原理也是完全不同于matplotlib和seaborn，我們需要額外的去學習它們的繪圖原理，基于此，同樣提供一個網址給你，讓你更詳細的學習pyecharts。

pyecharts的繪圖原理：http://suo.im/5S1PF1

1)繪圖原理說明

通過我自己的學習和理解，我將plotly繪圖原理高度總結為如下幾步：

• 選擇圖表類型；
• 聲明圖形類并添加數據；
• 選擇全局變量；
• 顯示及保存圖表；

2)案例說明

# 1.選擇圖表類型：我們使用的是線圖，就直接從charts模塊中導入Line這個模塊； from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts import numpy as npx = np.linspace(0,2 * ) y = (x)(# 2.我們繪制的是Line線圖，就需要實例化這個圖形類，直接Line()即可；Line()# 3.添加數據，分別給x,y軸添加數據；.add_xaxis(xaxis_data=x).add_yaxis(series_name="繪制線圖",y_axis=y,label_opts=(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=(title="我是標題",subtitle="我是副標題",title_link=""),tooltip_opts=()) ).render_notebook() # ()用于顯示及保存圖表；

結果如下：

小結

通過上面的學習，我相信肯定會讓大家對于這些庫的繪圖原理，一定會有一個新的認識。

其實其實不管是任何編程軟件的繪圖庫，都有它的繪圖原理。我們與其盲目的去繪制各種各樣的圖形，不如先搞清楚它們的套路后，再去進行繪圖庫的圖形練習，這樣下去，我覺得大家會有一個很大的提高。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ant如何形成时间轴和图库_Python数据可视化常用4大绘图库原理详解_python的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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