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news 2025/8/9 7:43:29

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Julia作为一门新的编程语言，在python与C、C++、Fortran之间找到一个平衡点，它具有相比于python、matlab等更明显的速度优势，又像python一样简洁灵活，而Julia实现可视化生成漂亮的图表也是比较简单的，今天我们就带大家走进Julia的可视化世界。

安装Julia可视化数据包

Julia可视化的包还是比较多的，有Gadfly、Plots、vegaLite等，今天我们为大家介绍的是Plots包。

首先介绍一下Plots包的安装。

第一步：使用using Pkg命令导入Pkg包；

第二步：使用Pkg.add(“Plots”)命令安装Plots包。

出现下图使用Plots包后的界面，就证明成功的安装了Plots。

开始Julia绘图

绘制折线图。我们先绘制一张简单的折线图，代码如下：

using Plotsdefault(show=true)plotly()plot(rand(10,3),linewidth=3,title="My Plots1")

绘图结果如下图所示，只需几行命令，我们就得到了第一张Julia的可视化图片。

你有没有发现图片的右上角有一排图标？这就是plots里面的工具选项，用Plots绘制图片最终以网页形式呈现，同时图片中还有很多可以操作的选项，如下图红框所示，他们分别表示下载图片、查看图片、移动图片、放大\缩小图片、全屏、还原图片等。

绘制散点图。

接下来我们介绍一下散点图，绘制散点图需要用到gr函数，此外在Plots.jl中绘图，需要我们指出系列类型，线是一个系列类型，散点图是另一种常用的序列类型，我们通过seriestype属性更改系列类型，散点图的绘图的代码如下所示：

using Plotsgr()Plot(x,y,seriestype=:scatter,title="My Scatter Plot")或者使用scatter(x,y,title="My Scatter Plot")一样可以达到相同的效果

绘图结果如下：

绘制分类图。

在绘图时我们常常需要比较几组不同的数据，而Julia绘制这样的图时，可以直接传入几组数据的矩阵，在大多数情况下，绘图时传入一个(n×m)的矩阵将创建m个序列，每个序列具有n个数据点，分类绘图的代码如下：

using Plotsxs=range(o,2π,length=10)data=[sin.(xs)cos.(xs)2sin.(xs)2cos.(xs)]labels=["Apples""Oranges""Hats""Shoes"]markershapes=[:circle,:star5]markercolors=[:green:orange:black:purple:red:yellow:brown:white]plot(xs,data,label=labels,shape=markershapes,color=markercolors,markersize=10)

绘图结果如下图所示，我们发现绘制的图片中，每一个序列用不同的颜色表示，并且在数据点做出了标记，而且同一个序列还具有不同标记不同颜色的连接线，这些就是我们对shape与color两个参数进行设置的功劳了。