介绍新的绘图神器：sviewgui。介绍sviewgui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：Ⅰ散点图、线图、密度图、直方图和箱线图类型；Ⅱ标记大小、线宽、直方图的bin数、colormap设置（来自cmocean）；Ⅲ将绘图保存为已编辑的PDF；Ⅳ绘制图形的代码可用，可以在sviewgui之外重复使用和修改；项目地址：https://github.com/SojiroFukuda/sview-gui这个包使用起来超级简单，只有一个方法：buildGUI()。此方法可以传递零个或一个参数。您可以使用csv文件的文件路径作为参数，或使用pandasDataFrame对象作为参数。类似的代码写法如下：#第一种形式importsviewgui.sviewassvsv.buildGUI()#第二种形式importsviewgui.sviewassvFILE_PATH="User/Documents/yourdata.csv"sv.buildGUI(FILE_PATH)#第三种formImportsviewgui.sviewassvimportpandasaspdFILE_PATH="User/Documents/yourdata.csv"df=pd.read_csv(FILE_PATH)sv.buildGUI(df)上面的代码只是为了帮助驱动打开GUI可视化界面。最后强调一下，由于这个库是基于matplotlib可视化的，这里seaborn的风格也适用，因为seaborn也是基于matplotlib可视化的。sviewgui安装这个库的依赖库比较多，所以直接使用下面这行代码安装sviewgui库就可以了。pipinstallsviewgui-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/--ignore-installed这个--ignore-installed之后，我一开始没有加，但是报错了，然后一般错误如下：ERROR:Cannotuninstall'certifi'。这是一个distutils安装的项目，因此我们无法准确确定哪些文件属于它，这只会导致部分卸载。在添加之前，不要担心为什么，因为我不知道！使用sviewgui，我介绍了三个打开GUI图形界面窗口的代码。这里我只介绍下面的方法：importsviewgui.sviewassvsv.buildGUI()截图如下：当你在命令行中输入上面的代码时，就会驱动后台打开这个图形界面窗口，初始化状态大致是这样的：点击上面的select选择数据源：然后我们可以点击左边的菜单栏生成相应的图形。不过有一件事，好像不支持中文！！！如果觉得这样还不足以完善你想要的图，可以复制图对应的Python代码，简单修改即可。然后，您对以下代码进行简单修改即可生成漂亮的Matplotlib图形。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportcmocean#2021/07/1308:03:18#-ImportCSVasDataFrame----------FILE_PATH='C:/Users/Administrator/Desktop/plot.csv'DATA=pd.read_csv(FILE_PATH)#-坐标轴设置----------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))#-情节------------------ax.plot(DATA["x"].rep花边（[np.inf，-np.inf]，np.nan），数据[“x”].replace（[np.inf，-np.inf]，np.nan），线宽=3.0，alpha=1.0,颜色="#005AFF")plt.show()
