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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代實(shí)用又好看的Python可視化庫(kù)有哪些？
實(shí)用又好看的Python可視化庫(kù)有哪些？
2020-07-02
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Python是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，其中Python可視化功能更是受到許多數(shù)據(jù)分析師的青睞，下面小編就給大家分享一些Python可視化庫(kù)，希望對(duì)各位數(shù)據(jù)分析師小伙伴有所幫助。

1.Matplotlib

Matplotlib是一個(gè)用于創(chuàng)建二維圖和圖形的底層庫(kù)。藉由它的幫助，你可以構(gòu)建各種不同的圖標(biāo)，從直方圖和散點(diǎn)圖到費(fèi)笛卡爾坐標(biāo)圖。matplotlib能夠與很多流行的繪圖庫(kù)結(jié)合使用。


2.Seaborn

Seaborn本質(zhì)上是一個(gè)基于matplotlib庫(kù)的高級(jí)API。它包含更適合處理圖表的默認(rèn)設(shè)置。此外，還有豐富的可視化庫(kù)，包括一些復(fù)雜類型，如時(shí)間序列、聯(lián)合分布圖(jointplots)和小提琴圖(violindiagrams)。

3.Plotly

Plotly是一個(gè)流行的庫(kù)，它可以讓你輕松構(gòu)建復(fù)雜的圖形。該軟件包適用于交互式Web應(yīng)用程，可實(shí)現(xiàn)輪廓圖、三元圖和三維圖等視覺(jué)效果

4.Bokeh

Bokeh庫(kù)使用JavaScript小部件在瀏覽器中創(chuàng)建交互式和可縮放的可視化。該庫(kù)提供了多種圖表集合，樣式可能性(stylingpossibilities)，鏈接圖、添加小部件和定義回調(diào)等形式的交互能力，以及許多更有用的特性。

5.Pydot

Pydot是用純Python編寫的Graphviz接口，經(jīng)常用于生成復(fù)雜的定向圖和無(wú)向圖，能夠顯示圖形的結(jié)構(gòu)，對(duì)于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于決策樹(shù)的算法時(shí)非常有效。

6.pyecharts

是基于百度開(kāi)源的Echarts而開(kāi)發(fā)的Python可視化工具。

pyecharts功能非常強(qiáng)大，支持多達(dá)400+地圖;支持JupyterNotebook、JupyterLab;能夠輕松集成至Flask，Sanic，Django等主流Web框架

7.AutoViz

數(shù)據(jù)可視化，大多數(shù)都需要把數(shù)據(jù)讀取到內(nèi)存中，然后對(duì)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。但是，對(duì)于真正令人頭疼的是一次又一次的開(kāi)發(fā)讀取離線文件的數(shù)據(jù)接口。

而AutoViz就是用于解決這個(gè)痛點(diǎn)的，它真正的可以做到1行代碼輕松實(shí)現(xiàn)可視化。對(duì)于txt、json、csv等主流離線數(shù)據(jù)格式能夠同時(shí)兼容，經(jīng)常用于機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等涉及離線數(shù)據(jù)較多的應(yīng)用場(chǎng)景。

8.Altair

Altair是一款基于Vega和Vega-Lite開(kāi)發(fā)的統(tǒng)計(jì)可視化庫(kù)。具有API簡(jiǎn)單、友好、一致等優(yōu)點(diǎn)，使用起來(lái)非常方便，能夠用最簡(jiǎn)短的代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。

9.cufflinks

cufflinks結(jié)合了plotly的強(qiáng)大功能和panda的靈活性，可以方便地進(jìn)行繪圖，避免了數(shù)據(jù)可視化過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型進(jìn)行復(fù)雜的麻煩。

10Pygal

Pygal 的名氣不是很大，使用圖形框架語(yǔ)法來(lái)構(gòu)建圖像的。繪圖目標(biāo)比較簡(jiǎn)單，使用起來(lái)非常方便：實(shí)例化圖片;用圖片目標(biāo)屬性格式化;用 figure.add() 將數(shù)據(jù)添加到圖片中即可。

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