赞！推荐一款 Python 神器，不写一行代码，就可以调用 Matplotlib 绘图！

百变鹏仔 3周前 (01-21) #Python

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介绍一款新的绘图神器：sviewgui。

sviewgui介绍

此 GUI 基于 matplotlib，您可以通过多种方式可视化您的 csv 文件。主要特点：

项目地址：https://github.com/SojiroFukuda/sview-gui

这个包用法超级简单，它只有一种方法：buildGUI()。此方法可以传入零个或一个参数。您可以使用 csv 文件的文件路径作为参数，或者使用 pandas 的DataFrame对象作为参数。类似代码写法如下：

# 第一种形式import sviewgui.sview as svsv.buildGUI()# 第二种形式import sviewgui.sview as svFILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"sv.buildGUI(FILE_PATH)# 第三种形式import sviewgui.sview as svimport pandas as pdFILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"df = pd.read_csv(FILE_PATH)sv.buildGUI(df)

上面代码，只是帮助驱动打开这个GuI可视化界面。

最后强调一点，由于这个库是基于matplotlib可视化的，因此seaborn风格同样适用于这里，因为seaborn也是基于matplotlib可视化的。

sviewgui安装

这个库的依赖库相当多，因此大家直接采用下面这行代码安装sviewgui库。

pip install sviewgui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --ignore-installed

后面这个--ignore-installed，我最开始是没加的，但是报错了，大致错误如下：

ERROR: Cannot uninstall 'certifi'. It is a distutils installed project and thus we cannotaccurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

直到加这个就行，不用管为什么，因为我也不知道！

sviewgui使用

上面我为大家介绍了3种打开GUI图形界面窗口的代码，这里仅介绍下面这种方法：

import sviewgui.sview as svsv.buildGUI()

截图如下：

当你在命令行输入上述代码后，会驱动后台打开这个图形化界面窗口，初始化状态大致是这样的：

点击上述select，可以选择数据源：

然后我们可以点击左侧菜单栏，生成对应的图形。但是有一点，貌似不支持中文！！！

如果你觉得这里不足以完善你想要的图形，可以复制图形所对应的Python代码，简单修改即可。

然后，你拿着下面的代码，简单修改，就可以生成漂亮的Matplotlib图形了。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport cmocean#2021/07/13 08:03:18#- Import CSV as DataFrame ----------FILE_PATH = 'C:/Users/Administrator/Desktop/plot.csv'DATA = pd.read_csv(FILE_PATH)#- Axes Setting ----------fig, ax = plt.subplots()ax.set_title( "x-y")ax.set_xlabel( "x")ax.set_ylabel( "x" )ax.set_xlim(min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() ) - abs( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() )/10), max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()) + abs(max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna())/10))ax.set_ylim( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() ) - abs( min(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan ).dropna() )/10), max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()) + abs(max(DATA['x'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna())/10))#- PLOT ------------------ax.plot( DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), linewidth = 3.0, alpha =1.0, color = "#005AFF" )plt.show()

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