不用写一行Python代码，就可以用Matplotlib绘图，妈妈再也不担心我不会作图了！

矫情吗；* 2023-01-23 03:58 22阅读 0赞

> 本文禁止任何人转载！

## sviewgui介绍 ##

sviewgui是一个基于 PyQt 的 GUI，用于 csv 文件或 Pandas 的 DataFrame 的数据可视化。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 数量、颜色图的设置（来自 cmocean）；
 *  Ⅲ 将图另存为可编辑的 PDF；
 *  Ⅳ 绘制图形的代码可用，以便它可以在 sviewgui 之外重用和修改；

这个包用法超级简单，它只有一种方法：buildGUI()。此方法可以传入零个或一个参数。您可以使用 csv 文件的文件路径作为参数，或者使用 pandas 的DataFrame对象作为参数。类似代码写法如下：

# 第一种形式
    import sviewgui.sview as sv
    sv.buildGUI()
    
    # 第二种形式
    import sviewgui.sview as sv
    FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"
    sv.buildGUI(FILE_PATH)
    
    # 第三种形式
    import sviewgui.sview as sv
    import pandas as pd
    
    FILE_PATH = "User/Documents/yourdata.csv"
    df = pd.read_csv(FILE_PATH)
    sv.buildGUI(df)

上面代码，只是用于帮助我们打开这个GuI可视化界面。

**最后强调一点，由于这个库是基于matplotlib可视化的，因此seaborn风格同样适用于这里，因为seaborn也是基于matplotlib可视化的。**

## sviewgui安装 ##

这个库的依赖库相当多，因此大家直接采用下面这行代码安装sviewgui库。

pip install sviewgui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --ignore-installed

后面这个`--ignore-installed`，我最开始是没加的，但是报错了，大致错误如下：

ERROR: Cannot uninstall 'certifi'. It is a distutils installed project and thus we cannot 
    accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

大家直到加这个就行，不用管为什么，因为我也不知道！

## sviewgui使用 ##

上面我为大家介绍了3种打开GUI图形界面窗口的代码，这里仅介绍下面这种方法：

import sviewgui.sview as sv
    sv.buildGUI()

截图如下：  
![在这里插入图片描述][20210713073639414.png]  
当你在命令行输入上述代码后，会驱动后台打开这个图形化界面窗口，初始化状态大致是这样的：  
![在这里插入图片描述][20210713074048257.png]  
点击上述select，可以选择数据源：  
![在这里插入图片描述][20210713080321156.png]  
然后我们可以点击左侧`菜单栏`，生成对应的图形。但是有一点，貌似不支持中文！！！  
![在这里插入图片描述][20210713080637487.png]  
如果你觉得这里的参数，不足以完善你想要的图形，你可以复制图形所对应的Python代码，简单修改即可。  
![在这里插入图片描述][20210713080940165.png]  
然后，你拿着下面的代码，简单修改，就可以生成漂亮的Matplotlib图形了。

import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    import cmocean
    
    #2021/07/13 08:03:18 
    #- Import CSV as DataFrame ---------- 
    FILE_PATH = 'C:/Users/Administrator/Desktop/plot.csv'
    DATA = pd.read_csv(FILE_PATH)
    #- Axes Setting ---------- 
    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)  )
    #- PLOT ------------------ 
    ax.plot( DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), DATA["x"].replace([np.inf, -np.inf], np.nan), linewidth = 3.0, alpha =1.0, color = "#005AFF" )
    plt.show()

[20210713073639414.png]: /images/20221004/caff5c222ab743a38f10607d70d88650.png
[20210713074048257.png]: /images/20221004/8442dccb53c7441b80af66887c893830.png
[20210713080321156.png]: /images/20221004/03273fa4b995445aac376417a3fd4bdc.png
[20210713080637487.png]: /images/20221004/b59d43300c9742b9a7addf3eb432333c.png
[20210713080940165.png]: /images/20221004/520912b9bc60401987fabb8908c67b29.png