可视化编程软件有哪些好的推荐？

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可视化的编程软件或语言其实非常多。下面我简单介绍几个：

Delphi

这是Windows平台下一个非常著名的应用程序开发工具。前身是“Borland Turbo Pascal”。基于Pascal语言发展而来。以可视化的图形用户界面为开发环境。控件众多。用户可以直接拖拽控件设计界面。非常方便。所见即所得。开发、编译和运行效率都非常高。在早期的可视化编程中经常会用到。不过随着Pascal语言的没落。使用的公司和个人越来越少。只在一些老项目中还会用到：

PowerBuilder

这也是早期可视化编程中使用比较多的一个开发工具。主要应用在Windows环境下。包括一个直观的图形用户界面和面向对象的PowerScript语言。提供了当前主流的数据库接口。支持高效的复杂应用程序开发。查询、报表和图形功能强大。内置控件属性众多。可以直接拖拽编辑。所见即所得。对于桌面C/S程序开发来说。是一个非常不错的选择：

Qt

这是目前应用比较多的一个GUI图形用户界面开发框架。免费、跨平台。基于C++语言编写而来。内置了种类繁多的组件。可以直接拖拽设计界面。所见即所得。非常方便。还可以使用QSS对界面进行美化。如果你有一定的C++基础。那么这个框架学习起来会非常容易。对于桌面可视化程序开发来说。是一个非常不错的选择：

C#

这个应该是桌面程序开发使用最多的语言了。微软自主设计研发。主要应用在Windows平台下面。但目前来说。也支持跨平台开发了。内置的组件非常多。可以直接拖拽快速构建一个桌面应用。非常简单。WinForm、WPF等都非常支持桌面GUI开发。只要你认真学习一下。很快就能掌握使用的：

Java

当然。还有许多其他可视化编程语言或者工具。像VB、Python等也都非常不错。选择自己熟悉的一种就行。网上也有相关教程和资料。感兴趣的话。可以搜一下。希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。也欢迎大家评论、留言进行补充。

其他观点：

大学期间学过微软的开发工具Visual Basic,从名字中我们就可以知道。这是一款可视化的编程软件。为什么我推荐您使用这款软件呢？作为一个科技爱好者。我简单介绍一下这个编程软件！

Visual Basic（“ Visual Basic”）-由Microsoft开发的一种通用编程语言。用于结构化。模块化。面向目标和面向结果的编程程序。其中考虑了对生活环境发展有贡献的事件。您可以使用它来开发自己的Microsoft产品。

“可视”是一种用于开发图形用户界面（GUI）的方法-您无需创建大量代码来描述界面元素的外观和位置。而只需将预安装的对象放在屏幕上即可。 “基本”是指BASIC语言（初学者通用的目的符号指令代码）。是计算机技术发展史上使用最广泛的语言。

Visual Basic源自BASIC编程语言。 VB具有图形用户界面（GUI）和快速应用程序开发系统（RAD）。可以轻松地使用DAO。RDO。ADO数据库进行连接。也可以轻松创建可操作的X界面。以有效地创建安全且面向目标的应用程序。例如程序员可以轻松地使用VB组件快速创建应用程序。

创建应用程序（例如安装盘）为用户提供了良好的开发环境。这一点由以下方面证明：

根据该方法。程序和数据被打包到一个对象中。每个对象都是可视的。设计界面时。开发人员可以直接使用屏幕上的Visual Basic 6. 0工具包直接“绘制”窗口。菜单。命令键和其他类型的对象。并为每个对象设置属性。开发人员应该为需要完成事件过程的人员简单地编写代码。因此可以显着提高编程效率。

事件驱动程序：面向过程的程序包括一个主程序以及几个子程序和功能。程序始终首先从主程序开始。从主程序调用子程序和功能。并且开发人员必须预先确定整个程序的顺序。在Visual Basic 6. 0中。事件驱动程序针对与用户启动对象这一事实相关的事件进行了编程。并且可以使用该程序来启动每个事件。开发人员只需为用户操作编译响应代码。这样的应用程序可以简化。并且易于妥协和维护。

结构化的编程语言：Visual Basic 6.0具有许多数据类型和内部功能。它使用模块化和结构化的编程语言。结构清晰。语法简单并且易于学习。

强大的数据库功能：Visual Basic 6.0使用数据控件来访问各种数据库。例如Access。FoxPro以及各种电子表格Excel。Lotus等。

ActiveX技术：ActiveX开发了旧的OLE技术。使开发人员能够适应与特定语言相关的限制。并轻松利用其他应用程序提供的机会。从而使Visual Basic 6.0可以开发将声音。图形。动画。文字处理。电子表格组合在一起的单个应用程序。网站等。

网络功能：Visual Basic6。0提供了DHTML（动态HTML）。供开发人员开发和编辑网页。他们可以开发多功能网络应用程序。

以上便是我的一些见解和回答。可能不能如您所愿。但我真心希望能够对您有所帮助！不清楚的地方您还可以关注我的头条号“每日精彩科技”我将竭尽所知帮助您！

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python了解一下

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准备工作一、关联（Correlation）关系图1、散点图（Scatter plot）2、边界气泡图（Bubble plot with Encircling）3、散点图添加趋势线（Scatter plot with linear regression line of best fit）4、分面散点图添加趋势线（Each regression line in its own column）5、抖动图（Jittering with stripplot）6、计数图（Counts Plot）7、边缘直方图（Marginal Histogram）8、边缘箱图（Marginal Boxplot）9、相关性热图（Correllogram）10、矩阵图 （Pairwise Plot）二、偏差 （Deviation）关系图11、发散型柱形图 （Diverging Bars）12、发散型文本图（Diverging Texts）-水平方向13、发散型文本图（Diverging Texts）-垂直方向14、发散型点图（Diverging Dot Plot）15、带Marker的发散型棒棒糖图 （Diverging Lollipop Chart with Markers）16、面积图（Area Chart）三、排序 （Ranking）关系图17、排序柱形图（Ordered Bar Chart）18、棒棒糖图(Lollipop Chart)19、点图 （Dot Plot）20、坡图（Slope Chart）21、哑铃图（Dumbbell Plot）四、分布（Distribution）关系图21、连续变量堆积直方图（Stacked Histogram for Continuous Variable）22、类别变量堆积直方图（Stacked Histogram for Categorical Variable）23、密度图(Density Plot)24、带直方图的密度图(Density Curves with Histogram)25、山峰叠峦图(Joy Plot)26、分布点图(Distributed Dot Plot)27、箱图（boxplot）28、箱图结合点图（Dot + Box Plot）29、小提琴图（Violin Plot）30、金字塔图(Population Pyramid)31、分类图（Categorical Plots）五、组成（Composition）关系图32、华夫饼图（Waffle Chart）33、饼图（Pie Chart）34、树状图（Treemap）35、柱状图（Bar Chart）六、变化（Change）关系图36、时间序列图（Time Series Plot）37、波峰和波谷添加注释的时间序列图（Time Series with Peaks and Troughs Annotated）38、自相关和部分自相关图（Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot）39、交叉相关图（Cross Correlation plot）40、时间序列分解图（Time Series Decomposition Plot）41、多重时间序列图（Multiple Time Series）42、双坐标系时间序列图（Plotting with different scales using secondary Y axis）43、带误差阴影的时间序列图（Time Series with Error Bands）44、堆积面积图（Stacked Area Chart）45、非堆积面积图（Area Chart UnStacked）46、日历热力图（Calendar Heat Map）47、季节图（Seasonal Plot）七、分组（ Groups）关系图48、聚类树形图（Dendrogram）49、聚类图（Cluster Plot）50、安德鲁斯曲线（Andrews Curve）51、平行坐标图（Parallel Coordinates）

准备工作

主要是导入绘图模块。设置绘图风格。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport warningswarnings.filterwarnings(action='once')plt.style.use('seaborn-whitegrid')sns.set_style(\"whitegrid\")print(mpl.__version__)print(sns.__version__)

34、树状图（Treemap）

类似饼图的效果。面积大小反应变量大小。

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