通过界面拖拽生成Python代码

0 安装

pip install visualpythonvisualpy install

出现橙色按钮即为成功 

1 主界面

2 logic

一些简单的逻辑运算

以class 为例：

3 Data Analysis 

3.1 import

3.2 File（数据集）

3.2.1 读本地文件

3.2.2 写文件

3.2.3 示例文件

iris,titanic,fish, campus recruitment, house data, economic index, tips7个示例数据

 点击run，就能出来相应的数据对应的load代码

 3.3 Variable

列出各个cell的变量

3.4 Frame

选择某一个cell，对其进行处理

 3.4.1 Add Column & add row

add type: value
add type:  calculation
add type: subset
add type: apply

3.4.2 列/行操作

3.5 Subset

DataFrame的子集

3.6 Groupby 

DataFrame groupby的结果 

3.7 Bind 

合并≥2个DataFrame

3.8 Markdown

使用Markdown来表示文字

4 Visualization

4.1 Chart Style

设置字体、图像大小、图像style

 点run后出来的代码

# Visual Python: Visualization > Chart Style
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
plt.style.use('ggplot')
plt.rc('figure', figsize=(12, 8))from matplotlib import rcParams
rcParams['font.size'] = 10
rcParams['axes.unicode_minus'] = False

 4.2 Pandas Plot

 点run后出来的代码

# Visual Python: Library > Pandas Plot
iris_data.plot(kind='box', title='Pandas Plot', colormap='cividis', grid=True, legend=True)
plt.show()

 4.3 Matplotlib

import numpy as np
a=np.arange(15)
b=np.random.randn(15)

# Visual Python: Visualization > Matplotlib
plt.plot(a, b, marker='^', linestyle='--')
plt.show()

 4.4 Seaborn

 4.5 Plotly

 5 machine Learning

5.1 Dataset

可load可create

 5.2 Data Split

 5.3 Regression

 5.4 Classifier

 5.5  降维

5.6 保存/加载模型

 5.7 fit/predict

 5.8 Evaluation