Python画图常用命令大全汇总

Python画图是一种非常流行的编程方式，可以用来创建精美的图形，用于数据可视化、科学计算、统计分析和其他用途。Python画图的命令包括：

matplotlib

matplotlib是Python中最常用的画图库，它能够快速生成高质量的图表，可以用来创建线图、散点图、直方图、条形图、饼图等。

import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个简单的折线图
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.show()

seaborn

seaborn是一个基于matplotlib的Python画图库，它提供了更加多样化的图表，可以用来创建复杂的热图、箱线图、分布图、时序图等。

import seaborn as sns
# 生成一个箱线图
sns.boxplot(x=data['column_name'])
plt.show()

pyplot

pyplot是matplotlib中的一个模块，它提供了一组简单的函数，可以用来创建绘图、添加标题、坐标轴标签、图例等。

import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个简单的折线图
x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,y)
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')
plt.show()

pygal

pygal是一个基于SVG的Python画图库，它可以用来创建交互式的图表，可以用来创建柱状图、饼图、折线图、散点图等。

import pygal
# 生成一个柱状图
bar_chart = pygal.Bar()
bar_chart.add('Fibonacci', [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55])
bar_chart.render_in_browser()

plotly

plotly是一个基于JavaScript的Python画图库，它可以用来创建交互式的图表，可以用来创建3D图表、热力图、地图、箱线图等。

import plotly.express as px
# 生成一个热力图
fig = px.density_heatmap(data, x='column_name', y='column_name')
fig.show()

Bokeh

Bokeh是一个基于JavaScript的Python画图库，它可以用来创建交互式的图表，可以用来创建柱状图、饼图、散点图、热力图等。

from bokeh.plotting import figure
# 生成一个柱状图
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.vbar(x=[1, 2, 3], width=0.5, bottom=0,
       top=[1.2, 2.5, 3.7], color="firebrick")
p.show()

ggplot

ggplot是一个基于matplotlib的Python画图库，它可以用来创建高质量的图表，可以用来创建折线图、散点图、直方图、箱线图等。

import ggplot
# 生成一个散点图
ggplot(data, aes(x='column_name', y='column_name')) + \
    geom_point() + \
    ggtitle("Scatter Plot") + \
    xlab("X-Axis") + \
    ylab("Y-Axis")

以上就是，以上命令可以用来生成精美的图表，为数据可视化和科学计算提供强大的支持。