开源数字绘画软件,开源数字绘画软件下载

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于开源数字绘画软件的问题，于是小编就整理了2个相关介绍开源数字绘画软件的解答，让我们一起看看吧。流图软件哪个好？Python中，除...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于开源数字绘画软件的问题，于是小编就整理了2个相关介绍开源数字绘画软件的解答，让我们一起看看吧。

1. 流图软件哪个好？
2. Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？

流图软件哪个好？

Draw.io是一款免费的流程图制作软件，可以在线编辑，也可以下载软件包在Windows、Mac、Linux等系统平台上编辑。软件支持商用、离线使用、导入第三方***，同时能自建服务器，自发行以来便致力于成为完全开源、免费并且高质量的绘图软件。

用户利用Draw.io可以绘制的图形有很多，***也只列出了一部分，除了流程图，还有BPMN图、标记图、UML图、 树状图、思维导图、网络拓扑图、线框模型图、原型图、文氏图、甘特图、机架图、时序图等。

Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？

推荐: plotnine和seaborn(seaborn有人回答过了，这里不再重复叙述)

说起plotnine，可能感觉小众，但说到ggplot2, 在R的世界里可是大名鼎鼎。两年前，一直找python版本的ggplot版本，当时有人移植过，但是用起来bug比较多，各种坑。直到去年后半年，找到了plotnine这个包，细节上虽然没有ggplot的完美，但基本可用，并且一直在维护。当时激动不已～

最特色也是吸引我的地方有两点:

数据是数据，绘图是绘图。同一份数据，可根据不同的绘图命令，按需展示成各种不同的图片，而不是按不同的绘图需求，调整各种数据。

按图层叠加，一个图层一个图层的绘制

谢邀，我来介绍几个我日常在使用的python数据可视化工具——seaborn和pyecharts。

Seaborn是一个在Python中制作有吸引力和信息丰富的统计图形的库。 它建立在matplotlib之上，并与PyData集成，包括对来自scipy和stat***odels的numpy和pandas数据结构和统计例子的支持。

seaborn提供的一些功能是

为matplotlib图形设计几种内置主题；

用于选择调色板的工具，用于制作能够显示数据模式的美丽情节；

用于可视化单变量和双变量分布或用于在数据子集之间进行比较的函数；

针对不同种类的独立和因变量拟合和可视化线性回归模型的工具；

可视化数据矩阵并使用聚类算法来发现这些矩阵中的结构的功能；

绘制统计时间序列数据的功能，灵活估计和表示估计的不确定性；

这里主要介绍python的另一个可视化库pandas。

Pandas是一个功能非常非常强大的数据分析工具，广泛的应用于各个领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。在本文中，我们只是简单的介绍如何使用pandas做数据的可视化。

通过pip命令我们可以非常容易的把pansdas环境安装好。因为pandas是在matplotlib的基础上开发并提供更易用的绘图接口，所以我们在准备环境的时候也需要安装matplotlib。

pip install matplotlib

pip install pandas

环境准备好了，我们接下来看看如何使用pandas做数据的可视化。Pandas的一个基本概念是数据帧(DataFrame)，它是二维的表格型数据结构，我们可以简单的理解为数据的行和列的表格。下面我们看看如何在DataFrame绘制各种类型的图表。

DataFrame上的线条图其实只是对matplotlib库的plot()方法的简单包装。下面代码中我们随机生成4组包含30个值的数据来绘制线条图。每一组数据在线条图上由不同的颜色表示。

执行上面示例代码， 我们得到如下图表：

到此，以上就是小编对于开源数字绘画软件的问题就介绍到这了，希望介绍关于开源数字绘画软件的2点解答对大家有用。