本文主要是介绍系统学习Matplotlib-从PyViz到Matplotlib,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
来源:pythonic生物人
本文从全局介绍Python可视化生态系统,以及其代表Matplotlib;
内容少量参考书籍《Scientific Visualization: Python + Matplotlib》的Introduction部分
Python可视化“武器库”:PyViz
Python拥有及其丰富的可视化“武器库”(PyViz,Python tools for data visualization) ),从构建底层来看,主要依赖javascript、Matplotlib、OpenGL
而构建。

从用途来看,可进一步细化(展示部分工具),以上整理自https://github.com/pyviz/pyviz.org,该网站实时更新Python可视化工具的Github Stars数目、下载量、迭代情况等,例如仪表盘
核心底层
高阶封装
空间地理
图形网络
已经去世
等等,可惜的是,在这如此之多工具中,出自国内的屈指可数,质量不错的只遇见两个,
继Pyecharts之后,又一款国产可视化软件
PyEcharts-交互666的Python绘图工具
以上诸多工具Pythonic生物人都写过教程,可以翻阅Python可视化专栏免费阅读。
选趁手的Python可视化"武器"?
面对如此之多的工具,如何做到因地制宜,Nicolas P. Rougier建议抉择前先回答自己6个问题:
目标是桌面展示,还是Web展示?
是否需要复杂的3D渲染?
是否需要达到出版级别?
是否需要展示大数据?
所用工具是否拥有活跃的社区?
所用工具是否拥有完整的说明文档和“保姆级别”教程?
得到自己的答案后,就可愉快的选取工具了,比如
比如为了和jupyter交互,可选bokeh;
为了快速获取静态图表,Seaborn或altair都是一个很好的选择;
为了空间地理可视化,cartopy、basemap都可;
.......
S级"武器"Matplotlib
在诸多工具中,Matplotlib被当作de facto standard,已经迭代过多个版本,但是,
Matplotlib的初衷一直没变:
Matplotlib初衷,源自Nicolas P. Rougier
- to replace the popular Matlab graphics engine
- to support different platforms
- to have high quality raster and vector output
- to provide support for mathematical expressions
- to work interactively from the shell
Matplotlib两种绘图方法:
matplotlib.pyplot
面向对象方法
两种方法详细介绍👉Matplotlib绘图方式|图形结构
纪念John D. Hunter博士
In memory of John D. Hunter (1968 — 2012), creator of the Matplotlib library。
Matplotlib由John D. Hunter博士于2003年开发并发布,但John D. Hunter已经去世,他的一生辉煌而短暂,但是他开发的的Matplotlib开源库还在继续着辉煌,国内介绍的资料太少了,查阅了一番整理如下:
John D. Hunter1968 出身于美国的田纳西州代尔斯堡。
之后求学于普林斯顿大学。
2003年发布Matplotlib 0.1版,初衷是博士研究期间为可视化癫痫患者的脑电图(ECoG)数据;
之后,美国国家航空航天局(
NASA
)太空望远镜科学研究所的哈勃望远镜背后团队(Hubble Space Telescope),选择Matplotlib作为了画图程序包,并一直为 Matplotlib 开发团队提供资金支持,从而大大促进了 Matplotlib的发展。2004 年于芝加哥大学获得神经生物学方向博士学位(真是生物人遍布各行各业)。
2005年供职于芝加哥的一家投资公司,从事量化分析。
之后以董事的身份创立了专为数据科学赞助的
非盈利组织NumFOCUS Foundation
。2007年美国凤凰号探测器(Phoenix spacecraft)登录火星,NASA使用Matplotlib可视化了第一张黑洞的图片👇
2012年因John D. Hunter个人对Python和数据科学方向的杰出贡献,被Python社区授予
第一届PSF Distinguished Service Awards奖项
:https://www.python.org/community/awards/psf-distinguished-awards/。2012.08 因患恶性结肠癌英年早逝,享年44岁。
虽然Matplotlib之父已经去世,但是,大量开源爱好者在fork着这个可视化包,延续着辉煌
https://github.com/matplotlib
。NumFOCUS组织每年夏天会赞助1到2个学生,在高级贡献者的带领下,为Matplolib全职工作10周左右(2018年奖金多达$6,000):https://numfocus.org/programs/john-hunter-technology-fellowship。
2013年起,SciPy每年举行可视化比赛:
John Hunter Excellence in Plotting Competition
,一是为了为了纪念John Hunter的贡献,二是为了强调数据可视化对科学进步的重要性,并展示开源软件力量。https://jhepc.github.io/about.html ;奖金优渥(2020年1st prize: ;750;3rd prize: $500):https://jhepc.github.io/index.html。
John Hunter Excellence in Plotting Competition 2020年一等奖作品
,展示气候变化,2013年以来历年大赛获奖作品
本书主要内容
本书主要由四部分组成,
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精选资料
回复关键词,获取对应的资料:
关键词 | 资料名称 |
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600 | 《Python知识手册》 |
md | 《Markdown速查表》 |
time | 《Python时间使用指南》 |
str | 《Python字符串速查表》 |
pip | 《Python:Pip速查表》 |
style | 《Pandas表格样式配置指南》 |
mat | 《Matplotlib入门100个案例》 |
px | 《Plotly Express可视化指南》 |
精选内容
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