拓撲可視化python

A. 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，同時也非常復雜。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松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簽讓數據看起來合理，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，由於標簽眾多，導致一些圖表占據了很多空間，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里找到。

B. python如何畫拓撲結構圖

啊？
實際上你下載下這些圖標，用flash之類的都可以開發。。。

C. 用python編寫的神經網路結果怎麼可視化

學習人工智慧時，我給自己定了一個目標－－用Python寫一個簡單的神經網路。為了確保真得理解它，我要求自己不使用任何神經網路庫，從頭寫起。多虧了Andrew Trask寫得一篇精彩的博客，我做到了！下面貼出那九行代碼：

在這篇文章中，我將解釋我是如何做得，以便你可以寫出你自己的。我將會提供一個長點的但是更完美的源代碼。

D. 如何使用python數據特徵分析與可視化

如何評價利用python製作數據採集，計算，可視化界面
1、為什麼用Python做數據分析
首先因為Python可以輕松地集成C、C++、Fortran代碼，一些底層用C寫的演算法封裝在python包里後性能非常高效。並且Python與Ruby都有大量的Web框架，因此用於網站的建設，另一方面個人覺得因為Python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡單的腳本處理大量的數據。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。
2、為什麼用R做數據分析
R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外R語言具有強大的可視化功能，一個散點圖箱線圖可以用一條程序搞定，相比Excel更加簡單。
在使用環境方面，SAS在企業、政府及軍事機構使用較多，因其權威認證；SPSS、R大多用於科研機構，企業級應用方面已有大量的商業化R軟體，同時可結合（具體怎麼結合，尚未搞明白）Hadoop進行數據挖掘。

E. Python中數據可視化經典庫有哪些

Python有很多經典的數據可視化庫，比較經典的數據可視化庫有下面幾個。

matplotlib

是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序介面。

pyplot 是 matplotlib 的一個模塊，它提供了一個類似 MATLAB 的介面。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

優點：繪圖質量高，可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單，易於理解和擴展，使繪圖變得輕松，通過Matplotlib可以很輕松地畫一些或簡單或復雜的圖形，幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等，最重要的是免費和開源。

優點：用於創建、操縱和研究復雜網路的結構、以及學習復雜網路的結構、功能及其動力學。

上面是我的回答，希望對您有所幫助！

F. 一般Python都用什麼可視化開發工具平台

常見的Python可視化庫有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一個Python 2維繪圖庫，已經成為Python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib你可以很輕松地畫一些或簡單或復雜地圖形，幾行代碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。

Seaborn
Seaborn是基於Mtplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和pandas進行無縫鏈接，使初學者更容易上手。相對於Matplotlib，Seaborn語法更簡潔，兩者關系類似於NumPy、和Pandas之間的關系。

HoloViews
HoloViews是一個開源的Python庫，可以用非常少的代碼行中完成數據分析和可視化，除了默認的Matplotlib後端外，還添加了一個Bokeh後端。Bokeh提供了一個強大的平台，通過結合Bokeh提供的互動式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高維可視化，非常適合於數據的互動式探索。

Altair
Altair是Python的一個公認的統計可視化庫，它的API簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。Altair API不包含實際的可視化呈現代碼，而是按照vega-lite規范發出JSON數據結構。由此產生的數據可以在用戶界面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的可視化效果，且只需很少的代碼。

ggplot
ggplot是基於R的ggplot2和圖形語法的Python的繪圖系統，實現了更少的代碼繪制更專業的圖形。
它使用一個高級且富有表現力的API來實現線，點等元素的添加，顏色的更改等不同類型的可視化組件的組合或添加，而不需要重復使用相同的代碼，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，盡管它也可以製作一些非常復雜、好看的圖形。

Bokeh
Bokeh是一個Python互動式可視化庫，支持現代化Web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的D3.js的圖形化樣式，並將此功能擴展到高性能交互的數據集，數據流上。使用Bokeh可以快速便捷地創建互動式繪圖、儀錶板和數據應用程序等。
Bokeh能與NumPy、Pandas，Blaze等大部分數組或表格式的數據結構完美結合。

G. 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，在這里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簽。

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。

H. 三維可視化軟體有哪些

Hightopo 基於HTML5標准技術的Web前端2D和3D圖形界面開發框架，B/S模式數據可視化監控軟體。提供了一套獨特的 WebGL 層抽象，將 Model–View–Presenter (MVP) 的設計模型延伸應用到了 3D 圖形領域。

如下是基於Hightopo的三維可視化技術中央水機案例，可參考：

Hightopo非常適用於實時監控系統的界面呈現，廣泛應用於電信網路拓撲和設備管理，以及電力、燃氣等工業自動化 (HMI/SCADA)領域。

使用Hightopo您可更關注於業務邏輯功能，不必將精力投入復雜 3D 渲染和數學等非業務核心的技術細節。

I. 數據可視化展示用pyhton如何實現

Python數據可視化的工具不少，Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh這幾個都可以用，具體看自己的展示需求來進行選擇。
1、Pyecharts
網路開源的可視化工具，支持30+種圖表，網上有詳細的中文文檔與demo，操作很簡單，遇到問題也很好找答案。
2、Matplotlib
Matplotlib應該是最廣泛使用的Python可視化工具，支持的圖形種類非常多，對於數據展示可以很自由地進行表達。
3、Plotly
Plotly也是一款非常強大的Python可視化庫，內置完整的交互能力及編輯工具，支持在線和離線模式，提供穩定的API以便與現有應用集成，很好用，但是想要好，要先學好。
4、Bokeh
Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器的呈現功能的互動式可視化Python庫。它可以做出像D3.js簡潔漂亮的交互可視化效果，但是使用難度低於D3.js。
5、Seaborn
Seaborn是為了統計圖表設計的，它是一種基於matplotlib的圖形可視化庫，也就是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝。