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Introduction à sviewgui
sviewgui est une interface graphique basée sur PyQt pour la visualisation de données de fichiers csv ou Pandas DataFrames. Cette interface graphique est basée sur matplotlib et vous pouvez visualiser vos fichiers csv de plusieurs manières. caractéristique principale:
- Ⅰ Types de dispersion, ligne, densité, histogramme et boîte à moustaches ;
- Ⅱ Taille du marqueur, largeur de ligne, nombre de bacs dans l'histogramme, réglage de la carte des couleurs (à partir de cmocean) ;
- Ⅲ Enregistrez le diagramme au format PDF modifiable ;
- IV le code pour dessiner des graphiques est disponible afin qu'il puisse être réutilisé et modifié en dehors de sviewgui ;
Ce package est super facile à utiliser, il n'a qu'une seule méthode : buildGUI(). Cette méthode peut être passée à zéro ou à un paramètre. Vous pouvez utiliser le chemin d'accès au fichier csv comme argument ou un objet pandas DataFrame comme argument. Un code similaire s'écrit comme suit :
# 第一种形式
import sviewgui.sview as sv
sv.buildGUI()
# 第二种形式
import sviewgui.sview as sv
FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"
sv.buildGUI(FILE_PATH)
# 第三种形式
import sviewgui.sview as sv
import pandas as pd
FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"
df = pd.read_csv(FILE_PATH)
sv.buildGUI(df)
Le code ci-dessus est simplement utilisé pour nous aider à ouvrir cette interface de visualisation graphique.
Enfin, il est souligné que puisque cette bibliothèque est basée sur la visualisation matplotlib, le style seaborn s'applique également ici, car seaborn est également basé sur la visualisation matplotlib.
installation de sviewgui
Cette bibliothèque a beaucoup de bibliothèques dépendantes, vous pouvez donc directement utiliser la ligne de code suivante pour installer la bibliothèque sviewgui.
pip install sviewgui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --ignore-installed
Ce dernier --ignore-installed, je ne l'ai pas ajouté au départ, mais signalé une erreur, l'erreur générale est la suivante :
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.
Vous pouvez simplement ajouter ceci, ne vous inquiétez pas pourquoi, parce que je ne sais pas non plus !
utilisation de sviewgui
Ci-dessus, j'ai introduit 3 types de codes pour ouvrir les fenêtres de l'interface graphique GUI. Seule la méthode suivante est introduite ici :
import sviewgui.sview as sv
sv.buildGUI()
La capture d'écran est la suivante :
lorsque vous entrez le code ci-dessus sur la ligne de commande, il pilotera l'arrière-plan pour ouvrir la fenêtre de l'interface graphique. L'état d'initialisation est à peu près le suivant :
cliquez sur la sélection ci-dessus pour sélectionner la source de données :
nous pouvons ensuite cliquez sur la gauche 菜单栏pour générer le graphique correspondant . Mais il y a une chose, il parait que le chinois n'est pas supporté ! ! !
Si vous estimez que les paramètres ici ne suffisent pas pour parfaire le graphe que vous souhaitez, vous pouvez copier le code Python correspondant au graphe et le modifier simplement.
Ensuite, vous pouvez prendre le code suivant et le modifier simplement pour générer de superbes graphiques Matplotlib.
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()