Python标准库及第三方库速查

标准库

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  • argparse：命令行选项、参数和子命令解析器

科学计算与数据分析

Numpy

使用 Python 进行科学计算的基础包。
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Pandas

提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具。
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Scipy

由一些基于 Python ，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统。
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机器学习库

Scikit-learn

基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。
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数据可视化

Matplotlib

Matplotlib官方文档

matplotlib.pyplot绘图显示控制

• 在PyCharm中显示绘图：在绘图代码最后加上语句plt.show()。
• 在PyCharm中不显示绘图：在导入matplotlib库后，且在matplotlib.pyplot库被导入前加语句matplotlib.use(‘agg’)。
• 在Jupyter Notebook页面内显示绘图：加入语句%matplotlib inline。

饼图：标签重叠

方法一：按大小交叉排列
Matplotlib.pyplot 绘画饼图出现标签重叠—排序解决

排序代码：

def pdsort(pddata):# pddata为series类型
	length = len(pddata.values)
	indexs = [str(x) for x in pddata.index]
	for i, j in zip(range(0, length, 2), range(length-1, 0, -2)):
    	if j <= i:
        	break
    	pddata.iloc[i],pddata.iloc[j] = pddata.iloc[j],pddata.iloc[i]
    	indexs[i], indexs[j] = indexs[j], indexs[i]
    	pddata = pd.Series(pddata.values, index=indexs)
	return pddata

方法二：调节字体大小
调节字体大小

patches,l_text,p_text=plt.pie(money_rate,explode=explode,labels=names,autopct='%.2f%%')
# l_text是饼图对着文字大小，p_text是饼图内文字大小
for t in p_text:
    t.set_size(5)
for t in l_text:
    t.set_size(6)
# 窗口设置的大一些
plt.figure(figsize=(20, 6.5))

方法三：使用pyecharts绘图

pyecharts

pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。

• Echarts 官方实例
• pyecharts的GitHub地址
• 文档 pyecharts.org
• 绘图示例gallery.pyecharts.org
  • 注意，项目简介中有说明项目基于 pyecharts 1.7.1 版本进行展示，如果想要使用实例，安装pyecharts时需要指定版本：pip install pyechatrs==1.7.1

注意事项

• 在使用 Pandas&Numpy 时，请确保将数值类型转换为 python 原生的 int/float。比如整数类型请确保为 int，而不是 numpy.int32。

pd # series类型（Pandas）
pd.values# numpy
list(pd.values)# numpy.int的列表
pd.values.tolist# int的列表，应采用这种

图像格式设置的问题

• 饼图显示百分比：调整formatter参数
• 设置画布大小：初始化时设置init_opts

gender_pie = (
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='600px',height='400px'))
    .add("", [list(z) for z in zip(gender_ratio.index.tolist(),gender_ratio.values.tolist())])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="gender比例"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}({d}%)"))
)
gender_pie.render_notebook()

关于pyecharts没有显示数据的问题

  Echart有自带的主题，但是pyecharts如果要使用其他主题的画，需要安装echarts-themes-pypkg包。它提供了 vintage, macarons, infographic, shine 和 roma等主题。需要注意的是，没有安装该包，就使用该包就会导致图不能正常显示。但是代码并不会报错。

pip install echarts-themes-pypkg

pyecharts画图没有数据显示
pyechart 与jupyter 交互式，图表显示空白的解决方案

关于jupyter中无法显示的问题

• bar.render()：可直接使用这个函数，会在根目录下生成相应的网页HTML
• bar.render_notebook()：直接可以展示

eplot

eplot，在pandas中流畅的使用pyecharts！
  eplot 是pyecharts库对pandas的一个接口，通过给DataFrame及Series类添加方法，直接使用DataFrame对象添加的方法来画echats交互图。避免了导入pyecharts模块、实例化对应的图像、添加数据等复杂的步骤。
  pyecharts提供的方法可以使用python直接画echarts图，但是需要数行代码，而我们平时做数据分析时，数据多存在pandas的DataFrame里，DataFrame的plot方法可以使用matplotlib做后端，直接通过调用实例化的DataFrame的方法来绘制图像，如: df.plot.bar()。 基于同样的想法，为了在pandas中更流畅的使用pyecharts，eplot通过给DataFrame， Series类注册eplot方法来实现类似的功能。 因此，我们无需在DataFrame外创建pyecharts对象，而是直接用eplot方法通过pyecharts后端来画交互图。

安装方法: pip install eplot

GitHub地址examples可查看实例

Seaborn

Seaborn官方文档
知乎-Seaborn官方文档学习笔记

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