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可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用

這篇文章主要講解了“可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用”吧!

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sviewgui介紹

sviewgui是一個基于 PyQt 的 GUI,用于 csv 文件或 Pandas 的 DataFrame 的數據可視化。此 GUI 基于 matplotlib,您可以通過多種方式可視化您的 csv 文件。主要特點:

  • Ⅰ 散點圖、線圖、密度圖、直方圖和箱線圖類型

  • Ⅱ 標記大小、線寬、直方圖的 bin 數量、顏色圖的設置(來自 cmocean)

  • Ⅲ 將圖另存為可編輯的 PDF

  • Ⅳ 繪制圖形的代碼可用,以便它可以在 sviewgui 之外重用和修改

這個包用法超級簡單,它只有一種方法:buildGUI()。此方法可以傳入零個或一個參數。您可以使用 csv 文件的文件路徑作為參數,或者使用 pandas 的DataFrame對象作為參數。類似代碼寫法如下:

# 第一種形式
import sviewgui.sview as sv
sv.buildGUI()
# 第二種形式
import sviewgui.sview as sv
FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"
sv.buildGUI(FILE_PATH)
# 第三種形式
import sviewgui.sview as sv
import pandas as pd
FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"
df = pd.read_csv(FILE_PATH)
sv.buildGUI(df)

上面代碼,只是幫助驅動打開這個GuI可視化界面。

最后強調一點,由于這個庫是基于matplotlib可視化的,因此seaborn風格同樣適用于這里,因為seaborn也是基于matplotlib可視化的。

sviewgui安裝

這個庫的依賴庫相當多,因此大家直接采用下面這行代碼安裝sviewgui庫。

pip install sviewgui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --ignore-installed

后面這個--ignore-installed,我最開始是沒加的,但是報錯了,大致錯誤如下:

ERROR: Cannot uninstall 'certifi'. It is a distutils installed project and thus we cannot
accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

直到加這個就行,不用管為什么,因為我也不知道!

sviewgui使用

上面我為大家介紹了3種打開GUI圖形界面窗口的代碼,這里僅介紹下面這種方法:

import sviewgui.sview as sv
sv.buildGUI()

截圖如下:

可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用

當你在命令行輸入上述代碼后,會驅動后臺打開這個圖形化界面窗口,初始化狀態大致是這樣的:

可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用

點擊上述select,可以選擇數據源:

可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用

然后我們可以點擊左側菜單欄,生成對應的圖形。但是有一點,貌似不支持中文!!!

可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用

如果你覺得這里不足以完善你想要的圖形,可以復制圖形所對應的Python代碼,簡單修改即可。

可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用

然后,你拿著下面的代碼,簡單修改,就可以生成漂亮的Matplotlib圖形了。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import cmocean
#2021/07/13 08:03:18
#- Import CSV as DataFrame ----------
FILE_PATH = 'C:/Users/Administrator/Desktop/plot.csv'
DATA = pd.read_csv(FILE_PATH)
#- Axes Setting ----------
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title( "x-y")
ax.set_xlabel( "x")
ax.set_ylabel( "x" )
ax.set_xlim(min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() ) - abs( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() )/10), max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()) + abs(max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna())/10))
ax.set_ylim( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() ) - abs( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() )/10), max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()) + abs(max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna())/10))
#- PLOT ------------------
ax.plot( DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), linewidth = 3.0, alpha =1.0, color = "#005AFF" )
plt.show()

感謝各位的閱讀,以上就是“可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對可以調用Matplotlib繪圖的sviewgui怎么使用這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創新互聯,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!


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