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您是否曾经想到过数据可视化可以在命令行中进行？作为最流行的编程语言之一 ， Python拥有大量促进开发的优秀库 ， 例如Pandas ， Numpy ， Matplotlib ， SciPy等 。
但是 ， 在本文中 ， 我将向您介绍一些更有趣而不是非常有用的库 。我相信这些库可以显示Python的另一个方面以及社区的繁荣发展 。
1. Bashplotlib老实说 ， 当我第一次看到这个库时 ， 我问为什么人们可能需要这个？ Bashplotlib是一个Python库 ， 使我们能够在命令行标准输出环境中绘制数据 。
很快 ， 我意识到当您没有可用的GUI时 ， 它可能会很有用 。嗯 ， 这种情况可能不会那么频繁 ， 但这并不能阻止我的好奇心 ， 并认为它是一个非常有趣的Python库 。
Bashplotlib可以通过pip轻松安装 。
pip install bashplotlib
我们来看一些例子 。在下面的代码中 ， 我当然导入了numpy来生成一些随机数组以及bashplotlib 。
import numpy as np输出是这样的
from bashplotlib.histogram import plot_hist
arr = np.random.normal(size=1000, loc=0, scale=1)
plot_hist(arr, bincount=50)
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那不是很有趣吗？ :)
此外 ， 您可以将数据绘制成文本文件中的散点图 。
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2. PrettyTable我刚刚介绍的Bashplotlib是用于在命令行环境中绘制数据 ， 而PrettyTable是用于以漂亮格式输出表的 。
同样 ， 我们可以使用pip轻松安装此库 。
pip install prettytable
首先 ， 让我们导入库 。
from prettytable import PrettyTable
然后 ， 我们可以使用PrettyTable创建一个表对象 。
table = PrettyTable()
一旦有了表对象 ， 就可以开始添加字段和数据行 。
table.field_names = ['Name', 'Age', 'City']table.add_row(["Alice", 20, "Adelaide"])要显示表格 ， 只需简单地打印即可！
table.add_row(["Bob", 20, "Brisbane"])
table.add_row(["Chris", 20, "Cairns"])
table.add_row(["David", 20, "Sydney"])
table.add_row(["Ella", 20, "Melbourne"])
print(table)
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PrettyTable还支持您可能想到的几乎每个角度的表样式改进 。例如 ， 您可以在表格中右对齐文本：
table.align = 'r'print(table)
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按列对表格排序
table.sortby = "City"
print(table)
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您甚至可以获取表的html字符串
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3. FuzzyWuzzy我认为该库不仅非常有趣 ， 而且非常有用 。很多时候 ， 您可能想为程序实现"模糊"搜索功能 。FuzzyWuzzy为此提供了一个现成的轻量级解决方案 。
照常从pip安装它 。
pip install fuzzywuzzy
导入库：
from fuzzywuzzy import fuzz
让我们做一个简单的测试 。
fuzz.ratio("Let's do a simple test", "Let us do a simple test")
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如图所示 ， 结果" 93"表示这两个字符串具有93％的相似度 ， 这非常高 。
当您有一个字符串列表 ， 并且想要针对所有字符串搜索一个术语时 ， FuzzyWuzzy将帮助您提取具有相似性的最相关的字符串 。
from fuzzywuzzy import process
choices = ["Data Visualisation", "Data Visualization", "Customised Behaviours", "Customized Behaviors"]
process.extract("data visulisation", choices, limit=2)
process.extract("custom behaviour", choices, limit=2)
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