yyds图片 一个轻量级的Python统计绘图库:让你无需使用Python-matplotlib库

今天我给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库:Dexplot,让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。来看一下这个轻量级的统计绘图库吧~,欢迎收藏学习,喜欢点赞支持,文末提供技术交流群。

Python-Dexplot 简介 Dexplot库的官网如下:yyds图片,更多本期推文没介绍到的内容,大家可自行在此网站进行查阅哈~

Dexplot库的安装方式也十分简单,如下:

pip install dexplot

Dexplot库可同时支持“长数据”和“宽数据”类型,这一点和R-ggplot2绘图所需要的数据类型相似(ggplot2只支持长数据),下面通过两幅图展示一下什么是长数据和宽数据:

python|YYDS!Dexplot(一行 Python 代码轻松绘制统计图表!)

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python|YYDS!Dexplot(一行 Python 代码轻松绘制统计图表!)

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Dexplot库提供了用于绘制不同图表的绘图函数,但其基本使用语法如下:

dxp.plotting_func(x, y, data, aggfunc, split, row, col, orientation, …)

各参数解释如下:

Dexplot绘图库主要提供聚类图和分布图两种数据类型, 聚合图采用一系列值,并使用提供给aggfunc的函数返回单个值,而分布图采用一系列值并以某种方式描述分布形状。

接下来,快学Python将通过具体可视化图表展示Dexplot库绘图魅力。

Python-Dexplot样例展示 「样例一」:柱形图系列

import dexplot as dxpimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltairbnb = dxp.load_dataset(‘airbnb’)#bar01dxp.bar(x=’neighborhood’, y=’price’, data=https://www.it610.com/article/airbnb, aggfunc=’median’,figsize=(5,3.5),bar_kwargs={“color”:”#0073C2″,”ec”:”black”})

python|YYDS!Dexplot(一行 Python 代码轻松绘制统计图表!)

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Example01 of dxp.bar

排序:

dxp.bar(x=’neighborhood’, y=’price’, data=https://www.it610.com/article/airbnb, aggfunc=’median’,figsize=(5,3.5),sort_values=’asc’,bar_kwargs={“color”:”#0073C2″,”ec”:”black”}) “`![Example02 of dxp.bar]()水平:“`pythondxp.bar(x=’price’, y=’neighborhood’, data=https://www.it610.com/article/airbnb, aggfunc=’median’, figsize=(3,4),orientation=’h’, sort_values=’desc’,bar_kwargs={“color”:”#EFC000″,”ec”:”black”})

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Example03 of dxp.bar

分组:

dxp.bar(x=’neighborhood’, y=’price’, data=https://www.it610.com/article/airbnb, aggfunc=’median’, split=’superhost’,figsize=(4,2.5),cmap=[“#0073C2″,”#EFC000”],bar_kwargs={“ec”:”black”})

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Example04 of dxp.bar

分面:

dxp.bar(x=’neighborhood’, y=’price’, data=https://www.it610.com/article/airbnb, aggfunc=’median’, split=’superhost’,col=’property_type’, col_order=[‘House’, ‘Condominium’, ‘Apartment’],row=’bedrooms’, row_order=[1, 2, 3], sharey=False,cmap=[“#0073C2″,”#EFC000”],bar_kwargs={“ec”:”black”})

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Example05 of dxp.bar

「样例二」:箱线图系列

dxp.box(x=’price’, y=’neighborhood’, data=https://www.it610.com/article/airbnb,cmap=[“#CD534C”],figsize=(3,3))

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Example01 of dxp.box

分组:

dxp.box(x=’price’, y=’neighborhood’, data=https://www.it610.com/article/airbnb,figsize=(3,3.5),cmap=[“#0073C2″,”#EFC000″,”#868686″,”#CD534C”],split=’property_type’, split_order=’desc’)

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Example02 of dxp.box

「样例三」:密度图(KDE)

dxp.kde(x=’price’, data=https://www.it610.com/article/airbnb, split=’bedrooms’, split_order=[1, 2, 3],cmap=[“#0073C2″,”#EFC000″,”#868686”])

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Example of dxp.kde

「样例四」:散点图

dxp.scatter(x=’longitude’, y=’latitude’, data=https://www.it610.com/article/airbnb,split=’neighborhood’, col=’bedrooms’, col_order=[2, 3])

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Example of dxp.scatter

好了,以上就是快学Python列举的几个代表性质的图表,更多图表类型和绘图方法,感兴趣的小伙伴可自行探索哈~

总结 今天给大家介绍了一个轻量级的 Python 统计绘图库,可以看出,使用该库绘制统计图表仅需一行代码即可。

但对可视化要求较高(颜色、布局、刻度等属性定制化)的小伙伴,还是建议学习R-ggplot2和Python-matplotlib。各有利弊,小伙伴们根据自己的喜好选择绘图工具哈~~

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