python中的visualisation
时间: 2024-05-22 14:11:35 浏览: 12
Python中有很多可视化工具和库可以用于数据可视化,其中比较常用的有以下几种:
1. Matplotlib:是一个用于绘制2D图形的库,它可以用于绘制线图、散点图、柱状图、饼图等。
2. Seaborn:是基于Matplotlib的Python数据可视化库,它提供了更高级的绘图接口和一些内置的主题。
3. Plotly:是一个交互式的数据可视化库,它可以用于绘制2D和3D图形,支持多种类型的图表,包括散点图、线图、热力图、等高线图等。
4. Bokeh:是一个交互式的数据可视化库,它可以用于绘制2D和3D图形,支持多种类型的图表,包括散点图、线图、柱状图、热力图等。
5. Altair:是一个基于Vega-Lite的Python数据可视化库,它提供了一种简单易用的语法来创建交互式的数据可视化图表。
以上是几个比较常用的Python数据可视化库,根据需要和个人喜好选择适合自己的可视化工具。
相关问题
python EEMD代码
要使用Python进行EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition),首先需要导入相关的库和包。引用提供了导入EMD-signal包的官方网站和GitHub源码地址,您可以通过这些链接了解更多相关信息。
下面是一个使用Python进行EEMD的代码示例:
```python
import numpy as np
from PyEMD import EEMD, EMD, Visualisation
import pylab as plt
def Signal():
global E_imfNo
E_imfNo = np.zeros(50, dtype=np.int)
# EEMD options
max_imf = -1
N = 500
tMin, tMax = 0, 2 * np.pi
T = np.linspace(tMin, tMax, N)
# 信号S:是多个信号叠加信号
S = 3 * np.sin(4 * T) + 4 * np.cos(9 * T) + np.sin(8.11 * T) + 1.2
# EEMD计算
eemd = EEMD()
eemd.trials = 50
eemd.noise_seed(12345)
E_IMFs = eemd.eemd(S, T, max_imf)
imfNo = E_IMFs.shape
from pyemd import EMD, Visualisation
如果你想使用 PyEMD 库中的 EMD 和 Visualisation,你应该使用以下代码:
```
from pyemd import EMD
from pyemd import Visualisation
```
需要注意的是,这里的 pyemd 库与之前提到的 PyEMD 库不同,它们是两个不同的库。如果你想要使用 PyEMD 库中的 EMD 和 Visualisation,你应该使用之前提到的代码:
```
from PyEMD import EMD
from PyEMD import Visualisation
```
两个库的区别在于,PyEMD 库是一个用于经验模态分解的库,而 pyemd 库是一个用于计算地球模型距离(Earth Mover's Distance)的库。因此,你需要根据你的需求选择正确的库。