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這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何使用Python 作圖，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
一提到用 Python 作圖，很多人第一個想到的庫肯定是 Matplotlib ，功能強大，但是相應地安裝所需要的依賴就多。有些開發者在自己的工作流中有簡單作圖的需求，但是又不希望引入依賴關系復雜的 Matplotlib，所以就有了 Chart。
Chart 是一個非常新的類庫，上線 Github 僅有 10 多天的時間，Star 數也不多。不過我覺得比較有意思，大家可以閱讀項目的源代碼，學習如何自己開發繪圖功能。
基本功能
Chart 目前僅支持三種圖表類型：柱形圖、散點圖和直方圖，圖表數據點可以使用自定義的標記。該庫的一個特點，在開頭我們也提到了，就是沒有任何的第三方依賴，完全是使用標準庫中的庫實現的。
柱形圖
柱形圖的創建，非常地簡單，傳入標簽和具體的值等數據，即可快速實現。下面是作者給出的示例：
from chart import bar x = [500, 200, 900, 400] y = ['marc', 'mummify', 'chart', 'sausagelink'] bar(x, y)
柱形圖默認的數據點標記圖形，是 ▇，但是也支持自定義。
marc: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ mummify: ▇▇▇▇▇▇▇ chart: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇ sausagelink: ▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇
比如說，可以改成：
從上面的示例，還可以看出， bar 函數還接受 pandas 數據框的列數據
直方圖
直方圖也很簡單，提供了 histogram 快捷函數。
散點圖
RangeScaler
以 bar 圖形為例，我們看到 x 軸的值相差可能會非常大：[500,200,900,400]，示例中最大有 700 的差值。在顯示圖表的時候，我們知道屏幕的范圍是有限的，因此必須要限制柱形的最大高度。
給定數值范圍后，就需要對 x 軸的值進行預處理，將所有的數據統一到同一個范圍內，這也是整個庫最為重要、最為核心的部分了。
上述就是小編為大家分享的如何使用Python 作圖了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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