Python绘图一学就忘？那你该补补原理知识了！
Python绘图绝不简单 ， 且不说Python绘图库多种多样 ， 哪怕选定一个绘图库 ， 也会遇到绘图代码过繁 ， 图逻辑完全一团糟 ， 不知道如何动手的困难处境 。 而学习Python绘图库的绘图原理绝对是一剂良方 ， 毕竟““知己知彼 ， 百战不殆” 。 今天就来梳理matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts四个绘图库的绘图原理~
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matplotlib绘图原理
绘图原理说明
matplotlib绘图原理可高度总结为如下几步：
①导库;
②创建figure画布对象;
③获取对应位置的axes坐标系对象;
④调用axes对象 ， 进行对应位置的图形绘制;
⑤显示图形;
案例说明
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结果如下：
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seaborn绘图原理
在这四个绘图库里面 ， 只有matplotlib和seaborn存在一定的联系 ， 其余绘图库之间都没有任何联系 ， 就连绘图原理也都是不一样的 。
seaborn是matplotlib的更高级的封装 。 因此学习seaborn之前 ， 首先要知道matplotlib的绘图原理 。 由于seaborn是matplotlib的更高级的封装 ， 对于matplotlib的那些调优参数设置 ， 也都可以在使用seaborn绘制图形之后使用 。
由于seaborn的绘图原理 ， 和matplotlib的绘图原理一致 ， 这里也就不详细介绍了 ， 大家可以参考上面matplotlib的绘图原理 ， 来学习seaborn究竟如何绘图 ， 这里还是提供一个网址给大家 。 （seaborn绘图原理：http://suo.im/5D3VPX）
案例说明
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结果如下：
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Tips：可以看到在上述的绘图代码中 ， 你应该有这样一个感受 ， 图中既有matplotlib的绘图代码 ， 也有seaborn的绘图代码 。 其实就是这样的 ， 我们就是按照matplobt的绘图原理进行图形绘制 ， 只是有些地方改成seaborn特有的代码即可 ， 剩下的调整格式 ， 都可以使用matplotlib中的方法进行调整 。
plotly绘图原理
先简单介绍一下plotly这个绘图库 。
plotly是一个基于javascript的绘图库 ， plotly绘图种类丰富 ， 效果美观；
易于保存与分享plotly的绘图结果 ， 并且可以与Web无缝集成；
ploty默认的绘图结果 ， 是一个HTML网页文件 ， 通过浏览器可以直接查看；
它的绘图原理和matplotlib、seaborn没有任何关系 ， 你需要单独去学习它 。 绘图原理说明
plotly绘图原理可高度总结为如下几步：
①绘制图形轨迹 ， 在ployly里面叫做trace ， 每一个轨迹是一个trace 。
②将轨迹包裹成一个列表 ， 形成一个“轨迹列表” 。 一个轨迹放在一个列表中 ， 多个轨迹也是放在一个列表中 。
③创建画布的同时 ， 并将上述的轨迹列表 ， 传入到Figure()中 。
④使用Layout()添加其他的绘图参数 ， 完善图形 。
⑤展示图形 。
案例说明
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结果如下：
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pyecharts绘图原理
Echarts是一个由百度开源的数据可视化工具 ， 凭借着良好的交互性 ， 精巧的图表设计 ， 得到了众多开发者的认可 。 而python是一门富有表达力的语言 ， 很适合用于数据处理 。 当数据分析遇上了数据可视化时 ， pyecharts诞生了 。
pyecharts分为v0.5和v1两个大版本 ， v0.5和v1两个版本不兼容 ， v1是一个全新的版本 ， 因此我们的学习尽量都是基于v1版本进行操作 。 和plotly一样 ， pyecharts的绘图原理也是完全不同于matplotlib和seaborn ， 我们需要额外的去学习它们的绘图原理 。
绘图原理说明
将plotly绘图原理可高度总结为如下几步：
①选择图表类型；
②声明图形类并添加数据；
③选择全局变量；
④显示及保存图表；
案例说明
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结果如下：
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相信通过上面的学习 ， 大家对于这些库的绘图原理 ， 一定会有一个新的认识 。 先搞清楚它们的套路后 ， 再去进行绘图库的图形练习 ， 会是更高效的学习体验哦！
【Python绘图一学就忘？那你该补补原理知识了！】文章部分素材来源：CSDN
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