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這幾個常用的python庫你需要知道
2020-07-02
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python可以說是近幾年最火熱、最實用的、最容易上手的工具之一了。功能強大、應(yīng)用廣泛，可以幫你搜集工作數(shù)據(jù)，還能幫你下載音樂，電影，于是就掀起了一波學(xué)習(xí)python的大潮，小編也毫不猶豫的加入了。但是對于向小編一樣的小白來說，剛開始學(xué)習(xí)還是有些困難的，需要首先了解python的一些基礎(chǔ)知識。所以小編就整理了一些常用的python庫，希望對正在學(xué)習(xí)python的小伙伴有所幫助。

1.Matplotlib

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

2.Seaborn

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

3.Plotly

Plotly是一個流行的庫，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，可實現(xiàn)輪廓圖、三元圖和三維圖等視覺效果

4.Bokeh

Bokeh庫使用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)雜的定向圖和無向圖，能夠顯示圖形的結(jié)構(gòu)，對于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于決策樹的算法時非常有效。

6.pyecharts

是基于百度開源的Echarts而開發(fā)的Python可視化工具。

pyecharts功能非常強大，支持多達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，然后對內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進行可視化。但是，對于真正令人頭疼的是一次又一次的開發(fā)讀取離線文件的數(shù)據(jù)接口。

而AutoViz就是用于解決這個痛點的，它真正的可以做到1行代碼輕松實現(xiàn)可視化。對于txt、json、csv等主流離線數(shù)據(jù)格式能夠同時兼容，經(jīng)常用于機器學(xué)習(xí)、計算機視覺等涉及離線數(shù)據(jù)較多的應(yīng)用場景。

8.Altair

Altair是一款基于Vega和Vega-Lite開發(fā)的統(tǒng)計可視化庫。具有API簡單、友好、一致等優(yōu)點，使用起來非常方便，能夠用最簡短的代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。

9.cufflinks

cufflinks結(jié)合了plotly的強大功能和panda的靈活性，可以方便地進行繪圖，避免了數(shù)據(jù)可視化過程中，對數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)類型進行復(fù)雜的麻煩。

10Pygal

Pygal 的名氣不是很大，使用圖形框架語法來構(gòu)建圖像的。繪圖目標比較簡單，使用起來非常方便：實例化圖片;用圖片目標屬性格式化;用 figure.add() 將數(shù)據(jù)添加到圖片中即可。

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