最近有小伙伴私信小编有没有其他语言(例如C++)的可视化工具介绍? 考虑到公众号一直强调的工具多元化的思想,我们今后也会不定期推荐其他语言的优秀可视化工具,满足不同同学的使用需求~~,今天,小编就介绍一款基于C++的优质可视化工具-「Matplot++」,主要内容如下:
Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单。具体介绍见matplot官网。中文教程见reverland的博客-Matplotlib教程(来自官方教程的翻译)。
文章目录 1.matplot 1.1基本情况 1.2基本代码 2.条形图 3.绘制交错的bar 4.饼图 4.1饼图参数解读 4.2饼图源码分析 5.pylab 5.1源码分析正弦函数和余弦函数 5.2 参数说明 5.43D图 1.matplot 1.1基本情况 Matplotlib的设计理念是能够用轻松简单的方式生成强大的可视化效果,是Python学习过程中核心库之一。 pylab接口是由matplotlib.pylab提供的函数集,允许用户使用非常类似于MATLAB图生成代码的代码创建绘图
标题中的英文首字母大写比较规范,但在python实际使用中均为小写。 1.利用pandas进行数据分析+matplot进行可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.rand(10,4) df = pd.DataFrame(data,columns = list("ABCD"),index=np.arange(0,100,10)) df.plot() plt.show
Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,既可以用于快速开发程序脚本,也可以用于开发大规模的软件,特别适合于完成各种高层任务。 随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门真正的通用程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多程序库的支持,适用于Windows和Linux等多种平台,完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代,但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发,完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代,目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台,它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理,便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区,最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库,能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布,它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站:http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组,它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新,许多计算变得更快捷,功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装,使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流,IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 ---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图,并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: fi
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
最近在整理 Python 的相关的内容,主要需要整理成笔记,记录下来,等有需要的时候再进行复习。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
微软宣布在 Excel 中加入 Python,也就是说我们可以在 Excel 中使用 Python 的强大功能。可以直接在单元格中键入 Python,Python 计算在 Microsoft 云中运行,结果将返回到工作表,包括绘图和可视化效果。
如果要进行大规模数据处理,很多人都会告诉你可以使用 Python,它是当今最流行的编程语言之一。但在专用于处理数据的 Excel 上我们却一直只能用 VBA。这么多年,为什么官方还不出来改进一下?
本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行数据分析、与图形化。
(1)外置模块一览表 描述:Python外置模块可以说是Python的强大之处的存在,使得Python语言扩展性高,使用方法众多并且使用也非常简单,在我们日常的运维开发学习中尤为重要;
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 ▊ VBA与Python:当王者荣耀遇到卷王之王 VBA语言是VB的一个子集,具有简单易学、功能强大的特点。 上世纪90年代末至今,VBA语言被大部分主流行业软件用作脚本语言,包括办公软件如Excel、Word、PowerPoint等,GIS软件如ArcGIS、MapInfo、GeoMedia等,CAD软件如AutoCAD、 SolidWorks等,统计软件如SPSS等,甚至连图形软件如PhotoShop、CoralDraw等也使用VBA进行脚本编程。
面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。 从上世纪90年代到目前,VBA一直是Excel脚本编程的主要工具。VBA语言具有简单易学、功能强大的特点,在长达几十年的时间里为提高Excel工作效率作出了贡献,也积累了海量的代码和学习资料。在这段时间里,Basic语言也一直是国内中学到大学教学首选的计算机语言。 随着网络时代的全面到来,以及大数据、人工智能等的兴起,Python语言在国内异军突起。Python语言
Excel 中也可以用 Python 了! 就在昨晚,微软团队宣布了 Excel 的 Python 原生集成公测版。这意味着 Python 里的库、数据分析和可视化的能力都在桌面版的 Excel 中使用。
今天给大家推荐一篇整理很全面的Python自动化办公干货,便于大家下次使用查找!全文3万+字,需要怎么功能直接使用搜索就行!
官方文档:https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/
来源:https://blog.csdn.net/u014779536/article/details/108182833
matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库,功能丰富,提供了非常多的可视化方案,基本能够满足各种场景下的数据可视化需求。但功能丰富从另一方面来说也意味着概念、方法、参数繁多,让许多新手望而却步。
1、把财务预测移到WPS,可以实现线上增加数据,就可以计算结果,不需要安装python软件、配置环境,可以方便分析,可以出图可视化
本教程将介绍如何使用 Python 操作 Excel 文件,包括 Excel 文件的读取与写入、Excel 表格的操作、图像的输出和字体的设置等内容。
使 Excel 用户可以直接在表格中使用 Python 处理和分析数据,为数据科学工作流程带来革新。
如今 Python 是个大热门,从基础数据处理,到高端人工智能,都有它的身影。而在数据分析领域,尤其是在可视化部分,Python 的各类绘图库也给用户带来了惊喜,比如各种随时间序列的动态可视化,能够比较清晰地呈现多个指标的变化情况。
简书地址:https://www.jianshu.com/u/40ac87350697
excel已经成为必不可少的数据处理软件,几乎天天在用。python有很多支持操作excel的第三方库,xlwings是其中一个。
在看到知乎上有个问题: 我都会用Excel了,还有必要学Python吗? 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景,之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了,如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情,我Excel也可以做,既然如此,我为什么还要费这么大劲去学Python呢? 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候,一定不要为了学而学,这样不仅学起来很痛苦,而且很难坚持下去的。 那既然如
介绍 我一直很欣赏EXCEL蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算,还能使用它对数据进行分析。EXCEL被广泛运用到很多领域,例如:金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说,EXCEL可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前,对于新入门的小白来说,事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能,使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时,EXCEL也有它的一些不足之处,即它无法非常有
作者 CDA 数据分析师 我一直很欣赏 EXCEL 蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算,还能使用它对数据进行分析。EXCEL 被广泛运用到很多领域,例如:金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说,EXCEL 可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前,对于新入门的小白来说,事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能,使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时,EXCEL也有它
前两天,Microsoft放出大料:在Excel中可以直接使用Python了。这使得在Excel电子表格中整合Excel和Python进行数据分析成为了可能。
参考链接: Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 2
Python自动化办公的过程,部分涉及到导出Excel图表;本篇主要讲下使用python代码将excel中的图表导出为图片的开发过程;
大家好,我是一哥,最近有一位数据新人小伙伴伴私聊我:在平时的工作中会面临着大量的数据需求,不仅多,而且杂,请问如何处理面对这些问题?有没有什么好的提高工作效率的方法?
最近看到新闻说微软要将python强行插入到excel中,让excel原生能调用python的能力,从而使数据分析更加方便快捷,但我这里需要给泼点冷水。
我们以前也发过很多关于数据可视化的文章。但是对于展示来说,如果你的图表能够动起来,那么他的展示效果要比静态的图有更多的冲击力,尤其是你需要向领导和客户展示的时候。所以在本篇文章整列了2个简单的代码片段,可以让你的图表动起来。
Excel催化剂,完成平台华丽转变,有【Excel图表】和【python脚本】两大内容集成功能。
不知不觉,Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦,今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万,在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙,时间有限,很多用户的问题也未能及时回答与解决,实在抱歉。现将该软件开源到Github上,有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
虽然我们都能感知到“时间的流逝”,但却始终无法确定“时间”究竟是什么,唯一能确定的是,“时间”确实在一点点地失去,并且不可逆转。人的一生“时间”并不多,请珍惜你的时间!
在 matplotlib 中,整个图像为 Figure ,而一个 Figure 中可以有多个 axes。
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