python界面工具

Ⅰ Python 中的可視化工具介紹

幾周前，R語言社區經歷了一場關於畫圖工具的討論。對於我們這種外人來說，具體的細節並不重要，但是我們可以將一些有用的觀點運用到 Python 中。討論的重點是 R 語言自帶的繪圖工具 base R 和 Hadley Wickham 開發的繪圖工具 ggplot2 之間的優劣情況。如果你想了解更多細節內容，請閱讀以下幾篇文備輪章：

其中最重要的兩個內容是：

不是所有人都認同第二個觀點，ggplot2確實無法繪制出所有的圖表類型，但是我會利用它來做分析。

以下是 2016 年 4 月寫的關於繪圖工具的概述。出於多方面的原因，繪圖工具的選取更多地取決於個人偏好，因此本文介紹的 Python 繪圖工具也僅代表我的個人使用偏好。

Matplotlib 是一個強大的工具，它是 Pandas' builtin-plotting 和 Seaborn 的基礎。 Matplotlib 能夠繪制許多不同的圖形，還能調用多個級別的許多 API 。我發現 pyplot api 非常好用，你可能用不上 Transforms 或者 artists ，但是如果你有需求的話可以查閱幫助文檔。我將從 pandas 和 seaborn 圖開始介紹，然後介紹如何調用 pyplot 的 API 。

DataFrame 和 Series 擁有 .plot 的命名空間，其中有許多圖形褲滾森類別可供選擇(line, hist, scatter, 等等)。 Pandas 對胡畝象還提供了額外的用於增強圖形展現效果的數據，如索引變數。
由於 pandas 具有更少的向後兼容的限制，所以它具有更好的美學特性。從這方面來說，我認為 pandas 中的 DataFrame.plot 是一個非常實用的快速探索性分析的工具。

Michael Waskom 所開發的 Seaborn 提供了一個高層次的界面來繪制更吸引人統計圖形。 Seaborn 提供了一個可以快速探索分析數據不同特徵的 API 介面，接下來我們將重點介紹它。

Bokeh 是一款針對瀏覽器開發的可視化工具。
和 matplotlib 一樣，**Bokeh
** 擁有一系列 API 介面。比如 glpyhs 介面，該介面和 matplotllib 中的 Artists 介面非常相似，它主要用於繪制環形圖、方形圖和多邊形圖等。最近 Bokeh 又開放了一個新的圖形介面，該介面主要用於處理詞典數據或 DataFrame 數據，並用於繪制罐頭圖。

以下是一些本文沒有提到的可視化工具：

我們將利用 ggplot2 中的 diamonds 數據集，你可以在 Vincent Arelbundock's RDatasets 中找到它(pd.read_csv(' http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/ggplot2/diamonds.csv') )，此外我們還需要檢測是否已經安裝 feather 。

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Bokeh 提供了兩個 API，一個是低級的 glyph API，另一個是高級的 Charts API。

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還不是很清楚我們應該在啥時候利用 Bokeh 來進行探索性分析，不過它的互動式功能可以激發我的興趣。就個人而言，由於習慣問題我平時仍然一直使用 matplotlib 來繪圖，我還無法完全切換到 Bokeh 中。

我非常喜歡 Bokeh 的儀表盤功能和 bokeh server 的 webapps。

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matplotlib 並不局限於處理 DataFrame 數據，它支持所有使用 getitem 作為鍵值的數據類型。

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我們從列變數的名字中提取出軸標簽，利用 Pandas 可以更加便捷地繪制一系列共享 x 軸數據的圖形。

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本文中的剩餘部分將重點介紹 seaborn和為什麼我認為它是探索性分析的強大工具。

我強烈建議你閱讀 Seaborn 的 introctory notes，這上面介紹了 seaborn 的設計邏輯和應用領域。

我們可以通過一個穩定的且易懂的 API 介面來調用 Seaborn。

事實上，seaborn 是基於 matplotlib 開發的，這意味著如果你熟悉 pyplot API的話，那麼你可以很容易地掌握 seaborn。

大多數 seaborn 繪圖函數的參數都由 x, y, hue, 和 data 構成(並不是所有的參數都是必須的)。如果你處理的對象是 DataFrame，那麼你可以直接將列變數的名稱和數據集的名稱一同傳遞到繪圖函數中。

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我們可以很輕易地探究兩個變數之間的關系：

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或者一次探究多個變數之間的關系：

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pariplot 是 PairGrid 的一個包裝函數，它提供了 seaborn 一個重要的抽象功能——Grid。Seaborn 的 Grid 將 matplotlib 中Figure 和數據集中的變數聯系起來了。

我們有兩種方式可以和 grids 進行交互操作。其一，seaborn 提供了類似於 pairplot 的包裝函數，它提前設置了許多常見任務的參數；其二，如果你需要更多的自定義選項，那麼你可以直接利用 Grid 方法。

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34312 rows × 7 columns

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FaceGrid 可以通過控制分面變數來生成 Grid圖形，其中PairGrid是它的一個特例。接下來的案例中，我們將以數據集中的 cut 變數為分面變數來繪制圖像：
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最後一個案例展示了如何將 seaborn 和 matplotlib 結合起來。g.axes是matplotlib.Axes的一個數組，g.fig是matplotlib.Figure的一個特例。這是使用 seaborn 時常見的一個模式：利用 seaborn 的方法來繪制圖像，然後再利用 matplotlib 來調整細節部分。

我認為 seaborn 之所以吸引人是因為它的繪圖語法具有很強的靈活性。你不會被作者所設定的圖表類型所局限住，你可以根據自己的需要創建新的圖表。
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本來，我打算準備更多的例子來介紹 seaborn，但是我會將相關鏈接分享給大家。Seaborn 的說明文檔寫的非常詳細。

最後，我們將結合 scikit-learn 來介紹如何利用 GridSearch 來尋找最佳參數。
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原文鏈接： http://tomaugspurger.github.io/modern-6-visualization.html

譯者：Fibears

Ⅱ 八款常用的 Python GUI 開發框架推薦

作為Python開發者，你遲早都會用到圖形用戶界面來開發應用。本文將推薦一些 Python GUI 框架，希望對大家有所幫助。

Python 的 UI 開發工具包 Kivy

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Kivy是一個開源工具包能夠讓使用相同源代碼創建的程序能跨平台運行。它主要關注創新型用戶界面開發，如：多點觸摸應用程序。Kivy還提供一個多點觸摸滑鼠模擬器。當前支持的平台包括：Linux、Windows、Mac OS X和Android。

Kivy擁有能夠處理動畫、緩存、手勢、繪圖等功能。它還內置許多用戶界面控制項如：按紐、攝影機、表格、Slider和樹形控制項等。

Python 的 GUI 開發工具 Flexx

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Flexx 是一個純 Python 工具包，用來創建圖形化界面應用程序。其使用 Web 技術進行界面的渲染。你可以用 Flexx 來創建桌面應用，同時也可以導出一個應用到獨立的 HTML 文檔。因為使用純 Python 開發，所以 Flexx 是跨平台的。只需要有 Python 和瀏覽器就可以運行。如果是使用桌面模式運行，推薦使用 Firefox 。

Qt 庫的 Python 綁定 PyQt

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PyQt是Qt庫的Python版本。PyQt3支持Qt1到Qt3。 PyQt4支持Qt4。它的首次發布也是在1998年，但是當時它叫 PyKDE，因為開始的時候SIP和PyQt沒有分開。PyQt是用SIP寫的。PyQt 提供 GPL版和商業版。

Python圖形開發包 wxPython

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wxPython 是 Python 語言的一套優秀的 GUI 圖形庫，允許 Python 程序員很方便的創建完整的、功能鍵全的 GUI 用戶界面。 wxPython 是作為優秀的跨平台 GUI 庫 wxWidgets 的 Python 封裝和 Python 模塊的方式提供給用戶的。

就如同Python和wxWidgets一樣，wxPython也是一款開源軟體，並且具有非常優秀的跨平台能力，能夠運行在32位windows、絕大多數的Unix或類Unix系統、Macintosh OS X上。

Tk 圖形用戶界面 Tkinter

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Tkinter(也叫Tk介面)是Tk圖形用戶界面工具包標準的Python介面。Tk是一個輕量級的跨平台圖形用戶界面(GUI)開發工具。Tk和Tkinter可以運行在大多數的Unix平台、Windows、和Macintosh系統。

Tkinter 由一定數量的模塊組成。Tkinter位於一個名為_tkinter(較早的版本名為tkinter)的二進制模塊中 。Tkinter包含了對Tk的低 級介面模塊，低級介面並不會被應用級程序員直接使用，通常是一個共享庫(或DLL)，但是在一些情況下它也被Python解釋器靜態鏈接。

Pywin32

https://www.oschina.net/p/pywin32

Windows Pywin32允許你像VC一樣的形式來使用PYTHON開發win32應用。代碼風格可以類似win32 sdk，也可以類似MFC，由你選擇。如果你仍不放棄vc一樣的代碼過程在python下，那麼這就是一個不錯的選擇。

Python 圖形界面開發包 PyGTK

https://www.oschina.net/p/pygtk

PyGTK讓你用Python輕松創建具有圖形用戶界面的程序.底層的GTK+提供了各式的可視元素和功能,如果需要,你能開發在GNOME桌面系統運行的功能完整的軟體.

PyGTK真正具有跨平台性,它能不加修改地,穩定運行各種操作系統之上,如Linux,Windows,MacOS等.除了簡單易用和快速的原型開發能力外,PyGTK還有一流的處理本地化語言的獨特功能.

用python快速開發絢麗桌面程序 pyui4win

https://www.oschina.net/p/py-ui4win

pyui4win是一個開源的採用自繪技術的界面庫。支持C++和python。用它可以很容易實現QQ和360安全衛士這樣的絢麗界面。而且，pyui4win有所見即所得界面設計器，讓C++開發人員和python開發人員直接用設計工具設計界面，而不用關心界面如何生成和運行，可以顯著縮短界面開發時間。在pyui4win中，界面甚至可以完全交給美工去處理，開發人員可以只負責處理業務邏輯，把開發人員徹底從繁雜的界面處理中解放出來。

以上就是為大家分享的八款常用的python GUI開發框架推薦，希望能對你有幫助。更多python學習資料，可以關注「武漢千鋒」微信公眾號。

Ⅲ Python編程5種常用工具是什麼

【導語】Python是一種開源的編程語言，可用於Web編程、數據科學、人工智慧以及許多科學應用，學習Python可以讓程序員專注於解決問題，而不是語法，由於Python擁有各式各樣的工具，因此更具優勢，在進行Python編程學習的時候，了解使用工具和編程基礎是主要的，那麼Python編程5種常用工具是什麼?一起來了解一下吧。

1、IDLE

在安裝Python時，默認也會安裝IDLE。這是最優秀的Python工具之一。它可以降低Python入門的門檻。它的主要功能包括Python
Shell窗口(互動式解釋器)、自動補齊、高亮顯示語法以及基本的集成調試器。IDLE輕巧易用，方便學習。但是，它不適用於大型項目。許多程序員都將其作為最佳的Python工具。

2、Scikit-learn

Scikit-learn是數據科學最常使用的Python工具之一。這是一款為機器學習和數據科學而設計的Python工具。該工具主要用於處理分類、回歸、聚類、模型選擇以及預處理等任務。scikit-Learn最出色的功能是在測試數據集上執行基準測試時，表現出的驚人速度。因此，對於程序員和學生來說，Scikit-learn是最優秀的Python工具之一。

3、Theano

Theano是一款數據科學的Python工具，對於程序員和學生而言，這是一款非常可靠的工具。它是深度學習方面最好的Python工具，因此非常適合深度學習。Theano的設計主旨是用戶友好、模塊化、易於擴展，而且可以與Python配合使用。它能夠以最佳方式表達神經網路。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神經網路之上運行。

4、Selenium

Selenium是最佳的Python自動化工具之一。它適用於Python測試的自動化，常常用作Web應用程序的自動化框架。我們可以利用Selenium，通過許多編程語言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他許多程序員和學生使用的語言)來編寫測試腳本。你還可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，來管理測試用例並生成報告。

5、Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自動化工具。支持Web、移動和桌面自動化測試。更高級的應用需要獲得商業許可，而且它還可以幫助學生提高學業成績。Test
complete還可以像機器人框架一樣執行關鍵字驅動的測試。它擁有最出色的錄制以及回放功能，非常實用。

關於Python編程常用工具，就給大家介紹到這里了，以上的五種工具希望大家能夠好好利用，工具的使用必然能夠更好的簡化程序編寫，所以還是希望大家能夠不斷進行技能提升，加油!

Ⅳ python如何做界面

PyQt，一個基於Qt的Python介麵包，可以直接使用Qt的控制項薯轎茄，還可以使用QSS進行界面美化，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用，實驗環境Win7+Python3.6+PyCharm5.0，主要內容如下：

1.首先數察，安裝PyQt，這個直接在cmd窗口輸入命令「pip install pyqt5」就行，如下，由於安裝包比較大，所以需要等待一會兒：

Ⅳ 有哪些值得推薦的 Python 開發工具

常用的GUI開發工具有gtkmm，Glade，Qt Creator。

gtkmm 是官方的GTK+的C++介面，GTK+是當前最流行的圖形界面開發庫之一。使用gtkmm，你不但可以從代碼還可以用Glade來創建用戶界面。不過需要libglademm的配合。gtkmm是自由軟體，遵循LGPL(GNU Library General Public License)。

Glade 是 GTK+ 圖形用戶界面產生器 。也就是說，Glade 是個 Visual Programming Tool，和 Microsoft Windows 平台的 Visual Tools 類似，只要用滑鼠拉一拉，它就會自動幫你產生 C source code。所以我們這些懶人，就不用再去為畫面的設計煩惱，用 Glade 設計好畫面，再用編輯器把程式碼稍為修減就 OK 了。(現在也有各種語言如 C++、Ada95、Python、Perl 等的 GTK+ 介慧昌並面，如果搭配其它工具，也可以自動產生 C++, Ada95, Python and Perl 的程式碼) 。

Qt Creator是跨平台的 Qt IDE， Qt Creator 是 Qt 被 Nokia 收購後推出的一款新的輕量級集成開發環境（IDE）。此 IDE 能夠跨平台運行，支持的系統包括 Linux（32 位及 64 位）、Mac OS X 以及 Windows。根據官方描述，Qt Creator 的迅態設計目標是使開發人員能夠利用 Qt 這個應用程序框架更加快速及輕易的完成開發任務。

GUI是指圖形用戶界面是指採用圖形方式顯示的計算機操作用戶界面。與早期計算機使用的命令行界前跡面相比，圖形界面對於用戶來說在視覺上更易於接受。然而這界面若要通過在顯示屏的特定位置，以」各種美觀而不單調的視覺消息「提示用戶」狀態的改變「，勢必得比簡單的消息呈現花上更多的計算能力。

Ⅵ python工具有哪些

1. Pyscripter
Pyscriptor是一個開源的Python集成開發環境,很富有競爭力,同樣有諸如代碼自動完成、語法檢查、視圖分割文件編輯等功能。
2. Wing
Wing是一個Python語言的超強IDE,適合做互動式的Python開發.Wing IDE同樣支持自動代碼完成、代碼錯誤檢查、開發技巧提示等,而且Wing IDE也支持多種操作系統,包括Windows、Linux和Mac OS X。
3. Emacs
Emacs是一個可擴展的文本編輯器,同樣支持Python開發.Emacs本身以Lisp解釋器作為其核心,而且包含了大量的擴展。
4. Pycharm
Pycharm是一個跨平台的Python開發工具,是JetBrains公司的產品.其特徵包括:自動代碼完成、集成的Python調試器、括弧自動匹配、代碼折疊.Pycharm支持Windows、MacOS以及Linux等系統,而且可以遠程開發、調試、運行程序。

5. Sublime Text
SublimeText也是適合Python開發的IDE工具,SublimeText雖然僅僅是一個編輯器,但是它有豐富的插件,使得對Python開發的支持非常到位。
6. Vim
Vim是一個簡潔、高效的工具,也適合做Python開發。
7. Komodo Edit
Komodo Edit是一個免費的、開源的、專業的Python IDE,其特徵是非菜單的操作方式,開發高效。
8. Eclipse with PyDev
Eclipse+PyDev插件,很適合開發Python Web應用,其特徵包括自動代碼完成、語法高亮、代碼分析、調試器、以及內置的交互瀏覽器。

Ⅶ 大神可以給我介紹一下Python IDLE怎麼用嗎

先簡單介紹一下：

Python IDLE是 python自帶的一款簡潔的集成開發環境，當安裝好python之後，python 菜單組就有一項，可以用來啟動 IDLE：

Ⅷ python-pyQt5: 界面布局，實現可視化圖片、視頻處理工具

PGVA，我自己取升談譽名的小工具，用來處理圖片合成、視頻截取等小功能，方便處理圖片和視頻。
主要界面的布局排版和布局

該軟體有5塊部分組成， 左邊的每個按鈕點開是單獨的一個個QWidget窗體，右邊是一個堆疊布局。點擊左邊的功能按鈕，切換右邊的堆疊布局。

布局圖：

左邊下方有個垂直布局，這個是用來佔位，為了讓按鈕局上方。

該功能是處理多張圖片合成gif動圖

合成輸出和圖片合成 這個區域處理起來有點麻煩，

這里是表單布局，兩行，第吵段二行的標題部分是空串；下方的」圖片合成「區域用一樣的處理方侍隱式。控制項先存到表單布局中，然後再依次放入垂直布局中。

其他功能區域的布局圖設計差不多的。

left_place和right_place 這兩塊是用來佔位，為了把操作區域居中。

我給主窗體加了個狀態欄，點擊狀態欄上的圖標打開窗口

界面總體的樣式

Ⅸ python有哪些開發工具

想要學大閉會python，不僅要學習相關巧仿旦的基礎知識和教程，對python各種工具的熟悉使用才能讓你在工作中迅速成長！有很多優秀的開發者前輩，為我們提供了好用的python工具，來幫我們更方便的實現開發想法，下面就給大家分享5個好用的python開發工具！

工具一：Anaconda

這個工具就是用來解決Python 開發過程中遇到各種包管理和版本的問題，為了解決很多 Windows 平台的安裝包無法正常使用，必須要有Anoconda，它包含了一個包管理工具、一個Python管理環境和常用數據科學包，是數據分析的標配！

工具二：Skulpt

這個工具是用 Javascript 實現在線 Python 執行環境，實現了在瀏覽器中輕松運行 Python 代碼。搭配使用CodeMirror 編輯器就類似於一個基本的在線Python編輯&運行環境。

工具三：Python Tutor

這款工具是由 Philip Guo 開發的免費教育工具，適用於python小白，能夠幫助小白解決一些編程學習中的基礎障礙，還能幫助小白理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。

大部分被教師或學生使用，但也適用於python小白，可以直接在 Web 瀏覽器中編寫 Python 代碼，可以把不知道如何在內存中孝擾如何運行的代碼，拷貝到Tutor里進行可視化執行，有助於小白對基礎的扎實掌握。

工具四：IPython

這款工具是for Humans 的 Python 互動式解釋器，功能非常強大，能夠支持變數自動補全，自動縮進，支持 bash shell 命令，內置了許多實用功能和函數，同時它也是科學計算和交互可視化的最佳平台。

它還具有以下特性：

·更強的交互 shell（基於 Qt 的終端）；

·一個基於瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數學公式，內置圖表和其他富媒體；

·支持交互數據可視化和圖形界面工具；

·靈活，可嵌入解釋器載入到任意一個自有工程里；

·簡單易用，用於並行計算的高性能工具。

工具五：Jupyter Notebook

看名字就知道Notebook,這款工具就像一個草稿本，能儲存文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容等，然後以 Web 的方式呈現。有數據分析、機器學習需求同學的必備工具。

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Ⅹ 有哪些值得推薦的 Python 開發工具

前提：用來做數據處理和相關的系統開發
剛學python時，面對簡陋的官方版idle和一大堆開發平台和發行版，不知道究竟如何下手。在進行多方嘗試後，我最後的選擇是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序調試的工作，用Pycharm寫相應腳本和程序包的開發。這兩個工具都是跨平台的，也都有免費版本。
具體來說Anaconda集成了幾乎所有我需要的包庫，包含了我整個工作流程，做數據分析的pandas\scipy\numpy、繪圖的matplotlib、讀寫Excel文檔的xlrd/xlwt，鏈接SQL資料庫的SQLalchemy、機器學習框架sklearn等。對於Anaconda集成的兩個工作平台，Spyder——一個類似於Matlab和Rstudio的IDE，是專注於面向數據的分析的，因為其特點也主要是數據區的存在，可以即時知道變數值的變化；Ipython——一個基於cell的shell界面，可以理解為python自帶shell的增強版，它將程序分成一塊一塊的cell，每個cell可以包含多條語句，可以單獨調試運行，並將結果保存在內存中，cell之間可以相互調用，並保持一定的相互獨立。
可以說有了anaconda自帶的這兩個工具，足夠做數據處理相關的工作了（本身anaconda就是一個為了數據科學而誕生的發行版），但如果涉及到腳本程序和包的開發，感覺spyder還是有點弱，在試過IDE，代碼編輯器（比如visual code、sublime等）+插件，這兩種方案後，我最後選擇了集成度更高的成熟IDE——Pycharm替換spyder作為主要的開發平台，看我頭像也可以知道我是一個噴氣大腦的死忠，他們家的IDE真的很好用~理由如下：
1、首先作為學生，可以通過e郵箱申請到Jetbrains全家桶，即便無法獲取授權，pycharm的community版本免費並且功能足夠
2、對於pycharm，可以方便快捷地切換python不同版本的解釋器，甚至可以安裝相同版本的python解釋器配置不同的開發環境，這可以解決有些包之間沖突的情況，也可以針對有些框架按需裝包；並且pycharm內置包管理，可以免去pip或者conda方式管理包。
3、pycharm這個IDE的顏色方案、拼寫補全、函數聯想、函數跳轉源代碼、斷點調試及debug等功能都讓我用的十分順手。
總之我現在的工作流程就是，先用對我需要的功能進行設計，而後在ipython界面下設計調試每個功能模塊，調試成功後放到pycharm中組合起來，寫成腳本文件，最後用pycharm做調試形成成品。