系统学习Matplotlib-从PyViz到Matplotlib

2023-12-23 00:40
文章标签 系统 学习 matplotlib pyviz

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。

83c2d37858bc7321d0f437efa5859e88.png
源自Python scientific visualisation landscape in 2018

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72f942f0487664d851efdb5286c8c067.png核心底层a3250d2a13ceb6c99065143109d13541.png高阶封装cc4e1013010ea7466589f88a20cbcd81.png空间地理353fc3adad0cc68a31c2296b85897da3.png图形网络79b7f5ab1fb9ed253a0ed1d0ced32c87.png已经去世1dd710a8453d6f3e3aca0dbd66803402.png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,4abf9f48f7ea4ab381b06b89502912fb.png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👇71c689058c57a6008d65a981fc15669f.png

  • 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,5a6741ea4620a779ec6ba3c168282c5c.png2013年以来历年大赛获奖作品 7d1852ae0a03b6d9450bb83c0786a8ad.gif


本书主要内容

本书主要由四部分组成,eebcbb88e41ff277040b79b057f3d3ac.png


-------- End --------

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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
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

数据科学: VS Code 中 Python配置使用指南 | 财经工具 Tushare | Matplotlib 最有价值的 50 个图表

书籍阅读: 如何阅读一本书 | 巴菲特之道 | 价值 | 原则 | 投资最重要的事 | 戴维斯王朝 | 客户的游艇在哪里 | 刻意练习 | 林肯传 | 金字塔原理

投资小结: 2021Q4 | 2021Q3 | 2021Q2 | 2021Q1 | 2020Q4

精选视频

可视化: Plotly Express

财经: Plotly在投资领域的应用 | 绘制K线图表

排序算法: 汇总 | 冒泡排序 | 选择排序 | 快速排序 | 归并排序 | 堆排序 | 插入排序 | 希尔排序 | 计数排序 | 桶排序 | 基数排序

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这篇关于系统学习Matplotlib-从PyViz到Matplotlib的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/526098

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