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  • Python可视化工具有哪些?怎么学好Python开发?Python是人工智能时代最佳的编程语言,入门简单、功能强大,为了能够更快更好地入行Python,参加专业学习是绝大多数人的选择。对于新手来说,进入Python可视化领域...

    ​ Python可视化工具有哪些?怎么学好Python开发?Python是人工智能时代最佳的编程语言,入门简单、功能强大,为了能够更快更好地入行Python,参加专业学习是绝大多数人的选择。对于新手来说,进入Python可视化领域常常会摸不着头脑,不知如何下手。事实上,Python有很多不同的可视化工具,下面就给大家介绍几个比较常用的Python可视化工具。

     

    Python可视化工具有哪些 怎么学好Python开发

     

     

    Matplotlib

    Matplotlib是比较低级的库,但它所支持的自定义程度令人难以置信(所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外),但还有其它更适合做展示的工具。Matplotlib还可以选择样式(style selection),它模拟了像ggplot2和xkcd等很流行的美化工具。

    Seaborn

    Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库,提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形,可以使得数据可视化更加的方便、美观。Seaborn还提供了更为友好的with用法,可以让我们在一张图片中采用多种的绘图风格,所有在with域中的绘制采用一种风格,而不在with域中的则可以使用另一种风格。

    Pandas

    Pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

    ggplot(2)

    ggplot2是由Hadley Wickham创建的一个十分强大的可视化R包。按照ggplot2的绘图理念,Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象),在ggplot2中有两个主要绘图函数:qplot()以及ggplot()。根据数据集,ggplot2提供不同的方法绘制图形。

    Bokeh

    从概念上讲,Bokeh类似于ggplot,它们都是用图形语法来构建图片,但Bokeh具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。Bokeh 提供的所有便利都要在matplotlib中自定义,包括x轴标签的角度、背景线、y轴刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等,是制作交互式商业报表的绝佳工具。

    要学Python技术,建议专业的学习效果比较好。

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  • 使用PYTHON对压缩机进行编程,比较实用
  • 利用PYTHON实现化工原理管路计算的可视化教学.pdf
  • 目前正在开发的一款化工流程软件,代码开源给大家,希望大家为了中国软件国产化贡献力量
  • Python&化工仪表 在化工仪表与自动化这门课程中,涉及到测量仪表精确度以及根据所测压力的相关性质选用合适的仪表,而在选用的过程中又涉及到绝对误差、量程、精确度等参数的运算,尤其是根据所测压力的大小选用...

    Python&化工仪表

    在化工仪表与自动化这门课程中,涉及到测量仪表精确度以及根据所测压力的相关性质选用合适的仪表,而在选用的过程中又涉及到绝对误差、量程、精确度等参数的运算,尤其是根据所测压力的大小选用量程的过程又涉及到三个不同压力的类型——最小工作压力、稳定压力、脉动压力和高压压力。而不同的压力类型又有不同的计算流程。相较于人工计算,Python作为一门编程语言,只需要将相关的算法编译进去,整个计算过程都由电脑完成而操作人员只需要输入相关的数据即可!这样整个流程就会变得更加迅速、准确、便捷。
    在这里插入图片描述
    因此除了利用Python解决简单的算法得出结果之外,小编也加入了Python自动化办公元素,将计算过程所得数据自动录入Excel表格中,并向你推荐适合的仪表量程。而想要写出这样的程序,除了掌握Python基础语法之外,还需编译者充分理解计算的原理与过程并将其转化为计算机能够识别代码。而这样的一个过程不仅磨炼自身的编程水平,又提高巩固了自身的专业课程,真是一举两得。因此小编极力推荐这样的方法去学习Python!现在就让我们来看一下效果图!!!(好兴奋~~)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    源代码

    Python与化工仪表的一个结合也仅仅是Python在算法上的一个简单应用。透过这样的一个简单的应用也可看到编程语言的优势!

    print("""
    author@Jacob Lu❁
    date: 2020/3/13
    """)
    import time 
    import csv
    import math
    choice=int(input('1.精度计算\n2.仪表选用\n请输入你的选择:'))
    
    if choice==1:
        print('——————————————————————❁—————————————————————————❁———————————————————————————❁——————————————————————————' )
        book=input('请输入你要打开的Excel表的名字【注意文件名词的后缀必须是.csv,否则不是Excel的形式!】:')
        with open(book, 'a', newline='',encoding='GBK') as csvfile:
        #调用open()函数打开csv文件,传入参数:文件名“assets.csv”、追加模式“a”、newline=''。
            writer = csv.writer(csvfile, dialect='excel')
            # 用csv.writer()函数创建一个writer对象。
            header=['检测仪类型','量程', '最大绝对误差', '精确度']
            writer.writerow(header)#表头写入
        unit=input('请输入仪器单位类型:')
        instrument_up=int(input('请输入仪表的上限值:'))
        instrument_down=int(input('请输入仪表的下限值:'))
        instrument_range=instrument_up-instrument_down
        Thing=True
        while Thing:
            with open(book, 'a', newline='',encoding='GBK') as csvfile:
                writer = csv.writer(csvfile, dialect='excel')
                instrument_type=input('请输入所测仪器类型:')
                absolute_error_max=float(input('请输入该仪表所允许绝对误差的最大:'))
                instrument_precision=absolute_error_max/instrument_range*100#精确度算法
                print('该仪表精确度为:'+str(instrument_precision))
                print('''常用精确度等级:0.005、0.02、0.05、0.1、0.2、0.4、0.5、1.0、1.5、2.5、4.0
                         请根据运算结果重新在下方取合适的准确度!''')
                instrument_precision=input('请重新取值:')         
                the_all=[instrument_type,str(instrument_range)+str(unit),str(absolute_error_max)+str(unit),str(instrument_precision)]
                writer.writerow(the_all)
                print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                if_next=input('是否继续检测,结束请按n、继续请按任意键:')
                print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                if if_next=='n':
                    Thing=False
                else:
                    Thing=True
        print('检测完毕!辛苦了!给你点个赞!!!')
    if choice==2:
        print('——————————————————————❁—————————————————————————❁———————————————————————————❁——————————————————————————' )
        book=input('请输入你要打开的Excel表的名字【注意文件名词的后缀必须是.csv,否则不是Excel的形式!】:')
        with open(book, 'a', newline='',encoding='GBK') as csvfile:
            #调用open()函数打开csv文件,传入参数:文件名“assets.csv”、追加模式“a”、newline=''。
            writer=csv.writer(csvfile, dialect='excel')
            # 用csv.writer()函数创建一个writer对象。
            header=['测压对象','测压对象_压力范围','测量误差(str)','量程','精确度','选用仪器类型']
            writer.writerow(header)#表头写入
            the_unit=input('请输入测压对象单位:')
        Thing=True
        while Thing:
            with open(book, 'a', newline='',encoding='GBK') as csvfile:
                writer = csv.writer(csvfile, dialect='excel')
                Test_object=input('请输入测压对象(说完整哦!):')
                Test_object_range=input('请输入测压对象的压力范围(比如24~26MPa):')
                
                error=float(input('请输入测量误差!:'))
                error_E=input('请输入文字版的要求_Excel(不要少了单位):')
                print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                choice_type=int(input('1.属于“稳定压力”\n2.属于“脉动压力”\n3.高压压力\n请输入你的选择:'))
                print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                if choice_type==1:
                    down=float(input('请输入所给测压对象_压力范围的下限值:'))
                    up=float(input('请输入所给测压对象_压力范围的上限值:'))
                    up_count=up*3/2
                    print('建议选用大于等于'+str(up_count)+the_unit+'的仪表')
                    again_real_sure_up=float(input('请根据最终的结果再一次输入选用仪表的理想上限值:'))#again_real_sure为最终所确定的仪表上限值
                    if down/again_real_sure_up>=1/3:
                        again_real_sure_down=0
                    else:
                        again_real_sure_up=input('请重新输入选用仪表上限值:')
                        again_real_sure_down=0
                    precision=error/again_real_sure_up*100#精确度算法
                    print('该仪所测精确度为:'+str(precision))
                    print('''常用精确度等级:0.005、0.02、0.05、0.1、0.2、0.4、0.5、1.0、1.5、2.5、4.0
                         请根据运算结果重新在下方取合适的准确度!''')
                    precision=input('请重新取值:')
                    finally_range=input('请输入最终的量程范围(比如0~60MPa):')
                    type_object=input('请输入选用的仪器类型:')
                    the_all=[Test_object,Test_object_range,error_E,finally_range,precision,type_object]
                    writer.writerow(the_all)
                    print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                    if_next=input('是否继续输入,继续请按任意键,结束请按n:')
                    print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                    if if_next=='n':
                        Thing=False
                    else:
                        Thing=True
                    
    
                if choice_type==2:
                    down=float(input('请输入所给测压对象_压力范围的下限值:'))
                    up=float(input('请输入所给测压对象_压力范围的上限值:'))
                    up_count=up*2
                    print('建议选用大于等于'+str(up_count)+the_unit+'的仪表')
                    again_real_sure_up=float(input('请根据最终的结果再一次输入选用仪表的理想上限值:'))#again_real_sure为最终所确定的仪表上限值
                    if down/again_real_sure_up>=1/3:
                        again_real_sure_down=0
                    else:
                        again_real_sure_up=input('请重新输入选用仪表上限值:')
                        again_real_sure_down=0
                    precision=error/again_real_sure_up*100#精确度算法
                    print('该仪所测精确度为:'+str(precision))
                    print('''常用精确度等级:0.005、0.02、0.05、0.1、0.2、0.4、0.5、1.0、1.5、2.5、4.0
                              请根据运算结果重新在下方取合适的准确度!''')
                    precision=input('请重新取值:')
                    finally_range=input('请输入最终的量程范围(比如0~60MPa):')
                    type_object=input('请输入选用的仪器类型:')
                    the_all=[Test_object,Test_object_range,error_E,finally_range,precision,type_object]
                    writer.writerow(the_all)
                    print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                    if_next=input('是否继续输入,继续请按任意键,结束请按n:')
                    print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                    if if_next=='n':
                        Thing=False
                    else:
                        Thing=True
                
    
                if choice_type==3:
                    down=float(input('请输入所给测压对象_压力范围的下限值:'))
                    up=float(input('请输入所给测压对象_压力范围的上限值:'))
                    up_count=up*2
                    print('建议选用大于等于'+str(up_count)+the_unit+'的仪表')
                    again_real_sure_up=float(input('请根据最终的结果再一次输入选用仪表的理想上限值:'))#again_real_sure为最终所确定的仪表上限值
                    if down/again_real_sure_up>=5/3:
                        again_real_sure_down=0
                    else:
                        again_real_sure_up=input('请重新输入选用仪表上限值:')
                        again_real_sure_down=0
                    precision=error/again_real_sure_up*100#精确度算法
                    print('该仪所测精确度为:'+str(precision))
                    print('''常用精确度等级:0.005、0.02、0.05、0.1、0.2、0.4、0.5、1.0、1.5、2.5、4.0
                              请根据运算结果重新在下方取合适的准确度!''')
                    precision=input('请重新取值:')
                    finally_range=input('请输入最终的量程范围(比如0~60MPa):')
                    type_object=input('请输入选用的仪器类型:')
                    the_all=[Test_object,Test_object_range,error_E,finally_range,precision,type_object]
                    writer.writerow(the_all)
                    print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                    if_next=input('是否继续输入,继续请按任意键,结束请按n:')
                    print('————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————' )
                    if if_next=='n':
                        Thing=False
                    else:
                        Thing=True
                print('数据分析完毕,请在相应Excel表格中查找数据!')
    

    在这里插入图片描述
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  • 你会python数据可视化吗?你知道python数据可视化的工具有哪些吗? 下面来总结一下常用的python可视化库以及教程链接,请复制链接到浏览器打开。(注意官网的教程多为英文,建议英语不佳的同学安装自带翻译的浏览器...

    原文来自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NzczMDIwNw==&mid=2247483737&idx=1&sn=a620ce58ac412247c6279a78335e5a07&chksm=ea13b2a9dd643bbf5a7b70af44228c4de2fe6ca08a28b9281b9e3b40dd97f0e53410a52d5484&token=80125697&lang=zh_CN#rd

    你会python数据可视化吗?你知道python数据可视化的工具有哪些吗?

    下面来总结一下常用的python可视化库以及教程链接,请复制链接到浏览器打开。(注意官网的教程多为英文,建议英语不佳的同学安装自带翻译的浏览器查看)

    NO.1 //   matplotlib

     

    Matplotlib是一个用于在Python中创建静态、动画和交互式可视化的综合库,如果你是数据分析初学者,这是一个基础必学的库。

    Matplotlib 安装教程

    https://matplotlib.org/users/installing.html

    Matplotlib 入门教程

    https://matplotlib.org/tutorials/index.html

     

    NO.2 //   seaborn

    Seaborn是一个用Python制作统计图形的库,seaborn是在matplotlib基础上构建的,并与pandas数据结构紧密集成。

    Seaborn 安装教程

    http://seaborn.pydata.org/installing.html

    Seaborn  入门教程

    http://seaborn.pydata.org/introduction.html

     

    NO.3  //   Pyecharts

    pyecharts是python和echarts的结合,适合用于交互式的可视化数据分析。但pyechart分为 1 以下的版本及 1 以上的版本,两个版本之间的代码不通用,建议初学者直接学习1以上的版本。

    Pyecharts  安装教程(1以上的版本)

    https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart

    notebook  的配置

    https://pyecharts.org/#/zh-cn/assets_host

    Pyecharts  入门教程(1以上的版本)

    http://gallery.pyecharts.org/#/README

    Pyecharts  安装教程(1以下的版本)

    https://pyecharts.readthedocs.io/projects/pyecharts-en/zh/latest/zh-cn/prepare/

    Pyecharts 入门教程(1以下的版本)

    https://pyecharts.readthedocs.io/projects/pyecharts-en/zh/latest/zh-cn/charts_base/

     

    NO.4 //   Plotly

    Plotly是一个免费的、交互式的、开放源码的绘图库,支持40多种独特的图表类型。

    Plotly  安装教程

    https://plotly.com/python/getting-started/#installation

    Jupyter Notebook  支持配置

    https://plotly.com/python/getting-started/#jupyter-notebook-support

    Plotly  入门教程

    https://plotly.com/python/

     

    NO.5 //   Bokeh

    Bokeh 使用D3.js提供交互式图表,并且可以单独执行提供Web服务,Bokeh可以直接集成到Jupyter,将使用Pandas的数据分析项目转换为交互式数据分析控制面板。

    Bokeh  安装教程

    https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide/quickstart.html#userguide-quickstart-install

    Bokeh  入门教程

    https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/user_guide.html#userguide

     

    以上就是python常用的数据可视化库,按学习难度从简单到难列出,建议小白按以上顺序进行学习。

     

     

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  • 我们在写完代码后,一般需要对代码进行优化,而代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 ...

    我们在写完代码后,一般需要对代码进行优化,而代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile与 hotshot 等。其中 profiler 是 python 自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。

    对于Python,比较常用的Profile工具有三个:

    • profile 纯python语言实现,返回函数整体损耗。(自带)
    • cProfile 同profile,部分实现native化,返回函数整体损耗。(自带)
    • line_profile 返回函数每行损耗。(第三方)

    cProfile 和 profile 提供了 Python 程序的确定性性能分析。profile 是一组统计数据,描述程序的各个部分执行的频率和时间。这些统计数据可以通过 pstats 模块格式化为报表。

    Python 标准库提供了同一分析接口的两种不同实现:

    1.对于大多数用户,建议使用 cProfile ;这是一个 C 扩展插件,因为其合理的运行开销,所以适合于分析长时间运行的程序。该插件基于 lsprof ,由 Brett Rosen 和 Ted Chaotter 贡献。

    2.profile 是一个纯 Python 模块(cProfile 就是模拟其接口的 C 语言实现),但它会显著增加配置程序的开销。如果你正在尝试以某种方式扩展分析器,则使用此模块可能会更容易完成任务。该模块最初由 Jim Roskind 设计和编写。

    【注】profiler 分析器模块被设计为给指定的程序提供执行概要文件,而不是用于基准测试目的( timeit 才是用于此目标的,它能获得合理准确的结果)。这特别适用于将 Python 代码与 C 代码进行基准测试:分析器为Python 代码引入开销,但不会为 C级别的函数引入开销,因此 C 代码似乎比任何Python 代码都更快。

    笔者本文将介绍cProfile 和 profile来对Python代码进行性能/耗时分析。

    1 cProfile性能/耗时分析工具

    cProfile是基于lsprof的用C语言实现的扩展应用,运行开销比较合理,适合分析运行时间较长的程序,推荐使用这个模块。

    cProfile模块都是本身集成在Python源代码中,所以不用特意安装,适合在权限不够的服务器上测试代码性能,使用时直接 import 就行。

    1.代码方式
    cProfile 是 Python 默认的性能分析器,选它没错的。可以在 python 脚本里运行,例如:

    def main():
    	.....
    	
    if __name__ == "__main__":
    
        import cProfile
        # 注意:运行的函数名要使用字符串的形式且带括号
    	# 直接把分析结果打印到控制台
        cProfile.run('main()')
        # 把分析结果保存到文件中
        cProfile.run("main()", filename="result.out")
        # 增加排序方式
        cProfile.run("main()", filename="result.out", sort="cumulative")
    

    运行结果类似下图:
    在这里插入图片描述

    显示结果列含义如下:

    列名含义
    ncalls表示函数调用的次数
    tottime表示指定函数的总的运行时间,除掉函数中调用子函数的运行时间
    percall(第一个percall)等于 tottime/ncalls
    cumtime表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间,即函数开始调用到返回的时间
    percall(第二个percall)即函数运行一次的平均时间,等于 cumtime/ncalls
    filename:lineno(function)每个函数调用的具体信息,一般指向函数名

    2.命令方式
    #运行命令查看性能分析结果:

    python -m cProfile main.py

    #将性能分析结果保存到result文件

    python -m cProfile -o result.out main.py

    #增加排序方式

    python -m cProfile -o result.out -s cumulative main.py

    【注】-m 表示执行 cProfile 模块, -s cumulative 表示对每个函数累计花费时间进行排序,可以让我们很直观的看到哪一部分的代码执行的最慢。
    在这里插入图片描述

    结果和使用代码的方式相同,还有一个好处是不用修改源码,只需简单加几个参数即可。

    2 profile性能/耗时分析工具

    profile 和cProfile一样,的使用非常简单,只需要在使用之前进行 import 即可,也可以在命令行中使用。

    1.代码方式

    def main():
    	.....
    	
    if __name__ == "__main__":
    
        import profile
        # 注意:运行的函数名要使用字符串的形式且带括号
    	# 直接把分析结果打印到控制台
        profile.run('main()')
        # 把分析结果保存到文件中
        profile.run("main()", filename="result.out")
        # 增加排序方式
        profile.run("main()", filename="result.out", sort="cumulative")
    

    2.命令方式
    #运行命令查看性能分析结果

    python -m profile main.py

    #将性能分析结果保存到result文件

    python -m profile -o result.out main.py

    #增加排序方式

    python -m profile -o result.out -s cumulative main.py

    以上两种方式的运行结果和也cProfile也是一样的。

    3 pstats表格化分析原始文件

    Profile 生成的原始文件并不易读,需要借助其他工具来处理原始文件。pstats 模块可以以表格化的方式来处理 cProfile 生成的原始文件

    1.代码方式

    import pstats
    
    # 创建 Stats 对象
    p = pstats.Stats('result.out')
    # 按照运行时间和函数名进行排序
    # p.strip_dirs().sort_stats("cumulative", "name").print_stats(0.5)
    p.strip_dirs().sort_stats("cumulative", "name").print_stats(30)
    # 按照函数名排序,只打印前 3 行函数的信息, 参数还可为小数, 表示前百分之几的函数信息
    # 如果想知道有哪些函数调用了 ccc
    # p.print_callers(0.5, "fun")
    # 查看 ccc() 函数中调用了哪些函数
    # p.print_callees("fun")
    

    2.命令方式
    #正常输出

    python -c “import pstats; p=pstats.Stats('reslut.out); p.print_stats()”

    #时间排序查看

    python -c "import pstats; p=pstats.Stats(‘result.out’); p.sort_stats(‘time’).print_stats()

    sort_stats支持的参数:calls, cumulative, file, line, module, name, nfl, pcalls, stdname, time

    在这里插入图片描述

    结果还是可前面的一致。

    4 snakeviz图形化分析原始文件

    虽然Profile的输出已经比较直观,但通过终端来分析,总是不太好看,接下来使用图形化工具从不同维度进行分析,更快地找出瓶颈代码。Profile图形化工具有VisualPyTune、QCacheGrind、RunSnakeRun等,但是我最推荐是snakeviz

    Snakeviz只需要简单安装就能使用,通过开启一个WEB服务,就可通过浏览器查看Python软件的性能。

    1.安装

    #pip install snakeviz

    2.使用

    #snakeviz result.out

    然后就会在弹出一个 snakeviz 的本地网页,可以在网页上自由点击查看哪个代码最耗时,非常直观方便。

    在这里插入图片描述


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