在 Python 中，我们可以使用多种库来进行绘图，实现数据可视化。以下将介绍一些高级的绘图技巧和代码实现：
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使用
matplotlib库进行高级绘图
matplotlib 是一个广泛使用的绘图库，提供了丰富的绘图功能。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np# 生成示例数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y = np.sin(x)# 绘制折线图 plt.plot(x, y, label='Sin Curve') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Sine Wave') plt.legend() plt.show()
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使用
seaborn库创建美观的图表
seaborn 是基于 matplotlib 的一个高级绘图库，提供了更具吸引力的默认样式。import seaborn as sns import pandas as pd# 生成示例数据 data = {'X': np.random.randn(100), 'Y': np.random.randn(100)} df = pd.DataFrame(data)# 绘制散点图 sns.scatterplot(data=df, x='X', y='Y') plt.title('Scatter Plot') plt.show()
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绘制 3D 图形
使用
matplotlib 的 mplot3d 子库可以绘制 3D 图形。from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np# 生成示例数据 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.linspace(-2, 2, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2))# 绘制 3D 曲面图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(X, Y, Z) plt.title('3D Surface Plot') plt.show()
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绘制动态图形通过结合
matplotlib和numpy，可以实现动态图形的绘制。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time# 初始化图形 plt.ion() # 开启交互模式 fig, ax = plt.subplots()# 模拟数据更新 for i in range(100):x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)y = np.sin(x + i * 0.1)ax.clear() # 清除之前的图形 ax.plot(x, y)plt.draw() # 重新绘制图形plt.pause(0.1) # 暂停一段时间
本文转自：https://www.wodianping.com/app/2024-10/45961.html
