python 画图的库

Python是一种简洁、易学、开源的编程语言，具有丰富的第三方库，其中包括许多功能强大的图形库。Python图形库常常被用于数据可视化和绘图方面。本文会简单介绍几个Python图形库，它们的特性和利用场景。

Matplotlib

Matplotlib是最著名的Python绘图库之一，跨平台支持，可以生成2D、3D图象，也支持多种图形输出格式。Matplotlib接口简单，易于学习，能够灵活支持海量数据的绘图。下面是一个简单的绘制折线图的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 5, 3, 8, 1]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title("Simple Line Plot")
plt.show()

Seaborn

Seaborn是在Matplotlib基础上进行优化的Python数据可视化库，常常被用于数据发掘和机器学习结果可视化中。Seaborn能够很方便地绘制多种种别数据的统计图表，例如条形图、热力图、密度图等，下面是一个简单的绘制散点图的代码示例：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set(style="ticks")
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.show()

Bokeh

Bokeh是一个顶尖的交互式数据可视化库，可以用Python语言轻松创建漂亮的交互式图形，并能够轻松地嵌入到网络利用程序中。Bokeh基于Web技术栈，支持浏览器端渲染，能够实时响利用户操作。下面是一个简单的绘制散点图的代码示例：

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 5, 3, 8, 1]
p = figure(title="Simple Scatter Plot")
p.scatter(x, y, size=10, color="navy", alpha=0.5)
show(p)

总结

在Python编程中，图形库是非常重要的工具。Matplotlib、Seaborn和Bokeh是三种比较经常使用的图形库，它们都有自己特别的优势和适用处景。通过掌握这些图形库，可以轻松绘制各种情势的图形，大大提高了数据可视化和图形分析的效力。