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python 可視化界面怎麼做
首先，如果沒有安裝python和PyQt軟體的請先直接搜索下載並安裝。python是一個開源軟體，因此都是可以在網上免費下載的，最新版本即可。下載完成後，我們先打開PyQt designer。
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打開後，首先是一個默認的新建窗口界面，在這裡我們就選擇默認的窗口即可。
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現在是一個完全空白的窗口。第一步我們要先把所有的設計元素都拖進這個窗口。我們先拖入一個「Label」，就是一個不可編輯的標籤。
隨後我們再拖入一個可以編輯的「Line Edit」
最後我們拖入最後一個元素：「PushButton」按鈕，也就是平時我們所點的確定。
目前我們已經把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。對於每一個元素，我們都可以雙擊進行屬性值的修改，此時我們僅需要雙擊改個名字即可
此時我們已經完成了一半，接下來需要對動作信號進行操作。我們需要先切入編輯信號的模式
此時把滑鼠移動到任意元素，都會發現其變成紅色，代表其被選中。
當我們選中pushbutton後，繼續拖動滑鼠指向上面的line edit，會發現由pushbutton出現一個箭頭指向了line edit，代表pushbutton的動作會對line edit進行操作。
隨即會彈出一個配置連接窗口。左邊的是pushbutton的操作，我們選擇clicked()，即點擊pushbutton。
右邊是對line edit的操作，我們選擇clear()，即清楚line edit中的內容。
最後我們點擊確定。
保存完成後，我們在PyQt中的操作就已經完成了。保存的文件名我們命名為test，PyQt生成的設計文件後綴是.ui。
python怎麼可視化
利用 Python 可視化數據並不是很麻煩，因為 Python 中有兩個專用於可視化的庫 matplotlib 和 seaborn 能讓我們很容易的完成任務。
Matplotlib：基於Python的繪圖庫，提供完全的 2D 支持和部分 3D 圖像支持。在跨平台和互動式環境中生成高質量數據時，matplotlib 會很有幫助。也可以用作製作動畫。
Seaborn：該 Python 庫能夠創建富含信息量和美觀的統計圖形。Seaborn 基於 matplotlib，具有多種特性，比如內置主題、調色板、可以可視化單變數數據、雙變數數據，線性回歸數據和數據矩陣以及統計型時序數據等，能讓我們創建複雜的可視化圖形。
python數據可視化–可視化概述
數據可視化是python最常見的應用領域之一，數據可視化是藉助圖形化的手段將一組數據以圖形的形式表達出來，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的數據處理過程。
在學術界有一句話廣為流傳，A picture worths thousand words，就是一圖值千言。在課堂上，我經常舉的例子就是大家在刷朋友圈的時候如果看到有人轉發一篇題目很吸引人的文章時，我們都會點擊進去，可能前幾段話會很認真地看，文章很長的時候後面就會一目十行，失去閱讀的興趣。
所以將數據、表格和文字等內容用圖表的形式表達出來，既能提高讀者閱讀的興趣，還能直觀表達想要表達的內容。
python可視化庫有很多，下面列舉幾個最常用的介紹一下。
matplotlib
它是python眾多數據可視化庫的鼻祖，也是最基礎的底層數據可視化第三方庫，語言風格簡單、易懂，特別適合初學者入門學習。
seaborn
Seaborn是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能製作具有更多特色的圖。應該把Seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。
pyecharts
pyecharts是一款將python與echarts結合的強大的數據可視化工具，生成的圖表精巧，交互性良好，可輕鬆集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到眾多開發者的認可。
bokeh
bokeh是一個面向web瀏覽器的互動式可視化庫，它提供了多功能圖形的優雅、簡潔的構造，並在大型數據集或流式數據集上提供高性能的交互性。
python這些可視化庫可以便捷、高效地生成豐富多彩的圖表，下面列舉一些常見的圖表。
柱形圖
條形圖
坡度圖
南丁格爾玫瑰圖
雷達圖
詞雲圖
散點圖
等高線圖
瀑布圖
相關係數圖
散點曲線圖
直方圖
箱形圖
核密度估計圖
折線圖
面積圖
日曆圖
餅圖
圓環圖
馬賽克圖
華夫餅圖
還有地理空間型等其它圖表，就不一一列舉了，下節開始我們先學習matplotlib這個最常用的可視化庫。
怎樣用python進行數據可視化
用python進行數據可視化的方法：可以利用可視化的專屬庫matplotlib和seaborn來實現。基於python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。
我們只需藉助可視化的兩個專屬庫（libraries），俗稱matplotlib和seaborn即可。
（推薦教程：Python入門教程）
下面我們來詳細介紹下：
Matplotlib：基於Python的繪圖庫為matplotlib提供了完整的2D和有限3D圖形支持。這對在跨平台互動環境中發布高質量圖片很有用。它也可用於動畫。
Seaborn：Seaborn是一個Python中用於創建信息豐富和有吸引力的統計圖形庫。這個庫是基於matplotlib的。Seaborn提供多種功能，如內置主題、調色板、函數和工具，來實現單因素、雙因素、線性回歸、數據矩陣、統計時間序列等的可視化，以讓我們來進一步構建複雜的可視化。
如何讓python可視化
簡介
在 Python 中，將數據可視化有多種選擇，正是因為這種多樣性，何時選用何種方案才變得極具挑戰性。本文包含了一些較為流行的工具以及如何使用它們來創建簡單的條形圖，我將使用下面幾種工具來完成繪圖示例：
Pandas
Seaborn
ggplot
Bokeh
pygal
Plotly
在示例中，我將使用 pandas 處理數據並將數據可視化。大多數案例中，使用上述工具時無需結合 pandas，但我認為 pandas 與可視化工具結合是非常普遍的現象，所以以這種方式開啟本文是很棒的。
什麼是 Matplotlib？
Matplotlib 是眾多 Python 可視化包的鼻祖。其功能非常強大，同時也非常複雜。你可以使用 Matplotlib 去做任何你想做的事情，但是想要搞明白卻並非易事。我不打算展示原生的 Matplotlib 例子，因為很多工具（特別是 Pandas 和 Seaborn）是基於 Matplotlib 的輕量級封裝，如果你想了解更多關於 Matplotlib 的東西，在我的這篇文章— 《simple graphing》中有幾個例子可供參考。
Matplotlib 令我最不滿的地方是它花費太多工作來獲得目視合理的圖表，但是在本文的某些示例中，我發現無需太多代碼就可以輕鬆獲得漂亮的可視化圖表。關於 Matplotlib 冗長特點的示例，可以參考這篇文章《ggplot》中的平面圖示例。
方法論
簡要說一下本文的方法論。我堅信只要讀者開始閱讀本文，他們將會指出使用這些工具的更好方法。我的目標並非在每個例子中創造出完全相同的圖表，而是花費大致相同的時間探索方法，從而在每個例子中以大體相同的方法將數據可視化。
在這個過程中，我所面臨的最大挑戰是格式化 x 軸和 y 軸以及基於某些大的標籤讓數據看起來合理，弄明白每種工具是如何格式化數據的也花費了我不少精力，我搞懂這些之後，剩餘的部分就相對簡單了。
另外還需要注意的一點是，條形圖可能是製作起來相對更簡單的圖表，使用這些工具可以製作出多種類型的圖表，但是我的示例更加側重的是簡易的格式化，而不是創新式的可視化。另外，由於標籤眾多，導致一些圖表佔據了很多空間，所以我就擅自移除了它們，以保證文章長度可控。最後，我又調整了圖片尺寸，所以圖片的任何模糊現象都是縮放導致的問題，並不代表真實圖像的質量。
最後一點，我以一種嘗試使用 Excel 另外一款替代品的心態來實現示例。我認為我的示例在報告、展示、郵件或者靜態網頁中都更具說服力。如果你正在評估用於實時可視化數據的工具，亦或是通過其他途徑去分享，那麼其中的部分工具會提供很多我還未涉獵到的功能。
數據集
之前的文章描述了我們要處理的數據，我從每一類中抽取了更深一層的樣例，並選用了更詳細的元素。這份數據集包含了125行，但是為了保持簡潔，我只選用了前10行，完整的數據集可以在這裡找到。
原創文章，作者：JJIE，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/139260.html
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