python设计课程地图,用python做地图

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python设计课程地图的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python设计课程地图的解答，让我们一起看看吧。

1. Python如何进行GUI桌面开发？有哪些不错的库可以推荐？
2. 如何使用Python快速制作可视化报表？
3. Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单？
4. 如何在地图上标出多个点？
5. Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？

Python如何进行GUI桌面开发？有哪些不错的库可以推荐？

业余Py程序员……用Py做各种奇怪的脚本来减轻工作负担，之前收集过GUI库一堆，列举额如下（我自己懒，用Tkinter和PyQT）：

Tkinter是一个可以用Python做GUI的工具包。

（图片来源网络，侵删）

许多Python GUI库都是用其他语言编写的库，例如“wxWidgets”，“lib***g”。

但是Flexx是用Python创建的。使用Web技术，所以有浏览器的地方Flexx都可以run起来。

该框架面向Windows，MAC OS和Linux，基于Google Chromium。它的重点主要是促进嵌入式浏览器在第三方应用程序中的使用。

（图片来源网络，侵删）

这个框架的超越目标是WxPython。

Dabo是一个跨平台的应用程序开发框架。

界面的开发，python中比较实用的我感觉有两个库吧

tkinter

tkinter在python中算是组简易的界面的开发的库了，它需要设计的涉及的知识点 并不算是很多，经过简单的学习之后，基本上很快就可以做出一个简易的界面了，但是功能相对的就比较的简单了，想要更加复杂的，建议你学下下面的这个库

PYQT5

这个PYQT是非常出库的一个库，你肯定听说过QT,他是C语言编写的，运行速度功能，使用说明都非常的全面了，而PYQT就是将QT的python化，所有的功能都被完美的衔接过来了，想要制作更大的程序的话的，建议你还是直接上手PYQT。

Python进行GUI开发的库其实很多，下面我简单介绍几个不错的库，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

这个就不用多说了，python自带的GUI开发标准库，对于开发小型简单的应用来说，完全可以了，开源、跨平台，使用起来非常方便，下面我简单测试一下，主要代码如下：

点击运行程序，效果如下，一个窗口一个Label标签：

这个是基于tkinter的一个窗口GUI库，可以快速创建窗口对话框，包括常见的登陆对话框、注册对话框等，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：

1.首先，安装easygui，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install easygui”就行，如下：

2.安装完成后，我们就可以直接编写代码进行测试了，主要代码如下，非常简单：

首先，python的桌面开发GUI有很多，掌握一种就可以进行桌面开发。

其次，你的问题有2个，我这里只能回答第2个问题，第1个问题需要认真学习自己喜欢的一种相关教程，篇幅较长，暂时不介绍了。

python的桌面GUI有：

第1个：tkinter库：

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推荐级别：★★★☆☆

python3的内置GUI库，注意tkinter的版本关系，功能强大。适合中等程序。

推荐使用pyecharts，pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 pyecharts 生成的图可视化效果非常棒。可以生成饼图、柱状图、热力图、极坐标图、雷达图、仪表盘、散点图、地理坐标系、地图…，我研究过一段时间，适用于数据可视化，特别是制作可视化大屏。

如何使用Python快速制作可视化报表？

介绍一种简单而又功能强大的绘制图形或报表的包—pyecharts，一个基于Echarts（基于JS的数据可视化库）的图标类库，除了绘制常见的折线图、柱状图、饼图、箱型图和散点图外，还可以绘制3D柱状图、关系图、仪表盘、水球图、地图、雷达图、漏斗图、词云、极坐标系图等，下面大概介绍一下这个包的安装和简单使用，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下（相当于总结一下）：

1.下载安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行，可能安装会比较慢，依赖包比较多，如下：

2.下面介绍一下常见图形的绘制，代码量不多，都挺简单的：

柱状图

1.测试代码：

2.运行截图：

3D柱状图

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单？

这里简单介绍2个非常好用的Python数据可视化模块—matplotlib和seaborn，对于日常制图来说，完全可以满足需求，而且也非常容易掌握，下面我简单介绍一下这2个模块的安装和使用，感兴趣的朋友可以尝试一下：

这是Python中专门用于数据可视化的一个模块，使用非常广泛，可以制作出各种各样的图表，包括散点图、柱状图、折线图、直方图等，下面我简单介绍一下这个模块：

1.首先，安装matplotlib模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install matplotlib”就行，如下，我的环境已经正确安装：

2.安装完成后，我们就可以直接[_a***_]来实现数据可视化了，测试代码如下（***教学示例），简单绘制了一个散点图，基本思想先规整化数据，然后设置相关绘制参数，最后再绘制显示出来：

程序运行截图如下，效果还是非常不错的：

3.更多制图的话，可以参考***教程，每个参数及其功能都介绍的非常详细，示例也非常丰富，都有源码可供下载，对于开发者使用来说，非常有帮助：

如何在地图上标出多个点？

在使用地图进行标注时，首先需要确定坐标系并确认自己所需要标注的点位信息。接着，可以通过各个地图服务商提供的API，使用JavaScript、Python等语言编写标点程序。

对于使用百度地图、谷歌地图等已有的网页地图，可以直接在网页上进行标点操作，选中标点功能即可，标注后可以保存或分享。

Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？

快速创建，当然是用库啰。

主流的库：pandas、seaborn、matplotlib。

另外plotlib和bokeh也可以了解下。

pandas是基础，数据分析可视化，首先要分析，然后才谈得上可视化。

（图片来源：pandas***）

pandas的主要概念是DataFrame和Serie。其中用的最多的是DataFrame。DataFrame你可以简单理解为一张表格，每行是一个观测（observation）/实例（instance），每列是一个特征（feature）/属性（property）。理解了DataFrame，Serie也就不难理解，DataFrame的每行你都可以把它看成是一个Serie.

然后pandas提供了各种数据分析的方法，处理DataFrame和Serie.

然后，seaborn、matplotlib、plotly、bokeh都是绘图库，用来绘制各种可视化的图形。（当然，其实pandas也可以用来绘图，但是pandas的绘图能力比较孱弱，一般不用。）

seaborn是基于matplotlib的，后出转精，API用起来比matplotlib简洁舒服。不过seaborn并不能完全替代matplotlib，有的时候还是需要使用matplotlib。

到此，以上就是小编对于python设计课程地图的问题就介绍到这了，希望介绍关于python设计课程地图的5点解答对大家有用。

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