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一行代碼畫一個圖——lazy database新功能上線!

首先感謝github網友製作的滑鼠拖拽,滾輪方法功能:

拖拽功能補丁鏈接:

https://gist.github.com/t20100/e5a9ba1196101e618883

 

看一下資料長什麼樣:

 

用excel打開的csv檔案長這樣:

 

 

在python ide中直接顯示長這樣:

 

 

看完資料長什麼樣,接下來就可以畫圖了。

廢話不多說,直接上代碼和圖

 

from lzdb import *

Table.coding = "gb18030"
t=Table.read("測試樣本")
Table.setfig(4,4,(20,20))

k=[[0.70.20.91],
    [0.50.40.91],
    [0.30.60.91],
    [0.10.80.91],
   [0.900.91]]
#這個是顏色
#開始畫圖
t.bar("名字","隨機1",title="柱狀圖-1組資料",color=k[0])

 

t.bar("名字",["隨機1","隨機2","隨機3","隨機4"],title="柱狀圖-n組資料-1行代碼",color=k)

t.plot("規律1","規律4",title="線圖-1組資料-非平滑處理",color=k[0])

t.plot("規律1",["規律1","規律2","規律3","規律4"],
       title="線圖-n組資料-1行代碼-平滑處理",smoothindex=5,color=k)

t.plot("規律1","規律1",title="線圖-n組資料-n行代碼-非平滑處理",
       label="第一個",smoothindex=5,color=k[0])
t.plot("規律1","規律2",new = False, label="第二個",color=k[1])
t.plot("規律1","規律3",new = False,label="第三個",color=k[2])
t.plot("規律1","規律4",new = False,label="第四個", color=k[3])

t.scatter("隨機1","隨機2",title="散點圖-1組資料",color=k[0])

t.scatter("隨機1",["隨機2","隨機3","隨機4"],title="散點圖-n組資料-1行代碼",
          label=[1,2,3],color=k)

t.scatter("隨機1","隨機2",title="散點圖-n組資料-n行代碼",label="1st",color=k[0])
t.scatter("隨機1","隨機3",new=False,label="2nd",color=k[1])
t.scatter("隨機1","隨機4",new=False,label="3rd",color=k[2])

t.scatter3d("規律1","規律2","規律4",title="散點圖3D-1組資料-1行代碼",color=k[0])

t.scatter3d("規律1","規律2","規律4",label="散點1",
            title="散點圖3D-n組資料-n行代碼",color=k[0])
t.scatter3d("規律1","規律3","規律4",label="散點2",new=False,color=k[1])
t.scatter3d("規律1","規律2","規律3",label="散點3",new=False,color=k[2])

t.ring("名字","隨機1",title="環形圖-1組資料-1行代碼-標簽",colors=k)

t.ring("名字","隨機1",mod="legend",title="環形圖-1組資料-1行代碼-圖例",colors=k)

t.ring("名字","隨機1",mod="legend",width=1,title="餅圖-1組資料-1行代碼-圖例",colors=k)

最後展示或者轉圖片直接輸出

 

#plt.show()
#plt.savefig('display.jpg')

以上就是這次更新的全部內容:

這次更新包裹了一些matplotlib的常用功能。

 

這次更新只包括以上展示的內容,其他的一些圖形展示還沒有時間完成。

 

目前只更新了一些監督學習最基本的一些資料展示,比如散點圖。

 

在我github上follow,like,fork會支持我給lazy database做出更多的極簡功能(比如heatmap,3d地形圖等等)。

 

下麵是github地址:

https://github.com/moenova/lazy-database

 

下載方式也很簡單:

安裝pip後輸入:

pip install lzdb

 

在安裝這個lazy database library之前請先安裝以下關聯的library:

scipy,sklearn,matplotlib,numpy

 

徵集lazy database的新名字:

原來只是因為SQL陳述句不方便於是做了lazy database,現在看來,資料展示,機器學習也是極為不方便需要寫很多代碼。所以準備擴充以下,讓資料展示和機器學習也能儘量一行代碼搞定。所以lazy database(懶人資料庫)這個名字已經不能概括這個library的功能了所以需要一個新的名字。

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