“在做科研的路上，避免不了制作結果圖，像常見的作圖軟件如Prism，Photoshop等，需要我們每次有不同的結果數據就要進行重復作圖。如果我們能利用代碼進行繪圖，這樣既保證了繪圖效率又能使每次的作圖保持一致。”

Python中常見的繪圖工具

下面介紹幾種在Python中常見的繪圖庫：

matplotlib：這是Python中最常用的繪圖庫，可以生成各種類型的2D和3D圖形。它支持直接在Python中嵌入繪圖，還可以保存為多種圖形格式

seaborn：這是基于matplotlib的統計數據可視化庫，可以生成各種統計圖形，例如熱圖、分類圖、散點圖等。它支持使用Python中的pandas數據框架進行數據處理和可視化。

plotly：這是一款開源交互式繪圖庫，可以生成40多種類型的圖形，包括3D圖形和動畫。它支持生成交互式HTML文件，在Web頁面中進行交互式數據可視化。

bokeh：這也是一款交互式繪圖庫，可以生成各種類型的圖形，包括線圖、散點圖、柱狀圖等。它支持生成交互式HTML文件，在Web頁面中進行交互式數據可視化。

ggplot：這是基于R語言的ggplot2庫的Python接口，可以生成各種類型的統計圖形。它支持使用Python中的pandas數據框架進行數據處理和可視化。

優勢與劣勢

matplotlib：
優勢：

• 功能強大：支持各種類型的2D和3D圖形，可以實現高度定制化的繪圖。
• 可嵌入Python代碼：可以直接在Python代碼中使用，并且有良好的文檔和社區支持。
• 兼容性好：可以生成多種圖形格式，包括PNG、PDF、SVG等。

劣勢：

• 繪制復雜圖形較困難：需要使用大量的代碼來實現較復雜的圖形，代碼可讀性較差。
• 默認樣式較單調：需要手動調整樣式來生成較美觀的圖形。
  seaborn：
  優勢：
  專注于統計數據可視化：可以生成各種統計圖形，例如熱圖、分類圖、散點圖等，支持使用pandas數據框架進行數據處理和可視化。
  美觀的默認樣式：可以生成較美觀的圖形，無需手動調整樣式。
  劣勢：
  不支持定制化程度較高：難以實現定制化程度較高的繪圖。
  功能相對較少：無法實現matplotlib的所有功能。

plotly：
優勢：

• 交互式繪圖：可以生成交互式HTML文件，在Web頁面中進行交互式數據可視化。
• 支持多種類型的圖形：可以生成各種類型的圖形，包括3D圖形和動畫。
• 多語言支持：除了Python之外，還支持R、JavaScript等語言。

劣勢：

• 生成的圖形較慢：需要加載JavaScript等相關資源，生成的圖形速度較慢。
• 美觀的默認樣式較少：需要手動調整樣式來生成較美觀的圖形。

ggplot：
優勢：

• 基于ggplot2：可以生成各種類型的統計圖形，和R語言中的ggplot2相似。
• 支持使用pandas數據框架：可以使用pandas數據框架進行數據處理和可視化。

劣勢：

• 功能相對較少：無法實現matplotlib的所有功能。
• 文檔和社區支持較少：與其他Python繪圖庫相比，文檔和社區支持相對較少。

之后的幾節內容我們主要學習利用matplotlib繪制常見的圖表。

matplotlib示例

繪制折線圖：

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 1.4, 2, 2.5, 3, 3.6, 4], [1, 5, 4, 8, 9, 6, 16])

輸出：

繪制不同組別的散點圖：

import numpy as npt = np.arange(0., 7., 0.5) # 紅色的虛線, 藍色方塊 和 黃色三角 plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'y^') plt.show()

輸出：

在之前的利用Python進行數據分析學習中我們也簡單的學習了幾種繪圖方式，接下來我們將注重如何繪制不同類型的圖表，并對其進行美化。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python科研绘图——介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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