Python數(shù)據(jù)可視化庫有哪些

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1. matplotlib

matplotlib是Python數(shù)據(jù)可視化庫的OG。盡管它已有十多年的歷史，但仍然是Python社區(qū)中使用最廣泛的繪圖庫。它的設(shè)計與MATLAB非常相似，MATLAB是20世紀(jì)80年代開發(fā)的專有編程語言。

2. Seaborn

Seaborn利用matplotlib的強大功能，可以只用幾行代碼就創(chuàng)建漂亮的圖表。關(guān)鍵區(qū)別在于Seaborn的默認款式和調(diào)色板設(shè)計更加美觀和現(xiàn)代。由于Seaborn是在matplotlib之上構(gòu)建的，因此還需要了解matplotlib以便調(diào)整Seaborn的默認值。

3. ggplot

ggplot基于ggplot2，一個 R 語言繪圖系統(tǒng)，以及The Grammar of Graphics的概念。ggplot的運行方式與matplotlib不同：它允許你對組件進行分層以創(chuàng)建完整的繪圖。例如，你可以從軸開始畫，然后添加點，然后是線、趨勢線等。雖然圖形語法被稱為繪圖的“直觀”方法，但經(jīng)驗豐富的matplotlib用戶可能需要時間來適應(yīng)這個新的方式。

4. Bokeh

與ggplot一樣，Bokeh同樣基于The Grammar of Graphics，但與ggplot不同的是，它是原生Python的，而不是從R語言移植過來的。它的優(yōu)勢在于能夠創(chuàng)建交互式的網(wǎng)站圖，它可以很容易地輸出為JSON對象、HTML或交互式Web應(yīng)用程序。Bokeh還支持流媒體和實時數(shù)據(jù)。

5. pygal

與Bokeh和Plotly一樣，pygal提供可以嵌入Web瀏覽器的交互式圖。它的主要區(qū)別在于能夠?qū)D表輸出為SVG格式。如果你使用較小的數(shù)據(jù)集，SVG格式的圖像就可以了。但是如果制作的圖表包含數(shù)十萬個數(shù)據(jù)點，它們就會很難渲染并變得反應(yīng)遲鈍。

6. Plotly

你可能知道Plotly是一個數(shù)據(jù)可視化的在線平臺，但你是否也知道可以從Python筆記本使用它的功能？與Bokeh一樣，Plotly的強項正在制作交互式圖，但它提供了一些在大多數(shù)庫中沒有的圖表，如等高線圖，樹狀圖和3D圖表。

7. geoplotlib

geoplotlib是一個用于創(chuàng)建地圖和繪制地理數(shù)據(jù)的工具庫?？梢允褂盟鼇韯?chuàng)建各種地圖類型，例如等值線，熱圖和點密度貼圖。你必須安裝Pyglet（面向?qū)ο蟮木幊探涌冢┎拍苁褂胓eoplotlib。盡管如此，由于大多數(shù)的Python數(shù)據(jù)可視化庫都沒有提供地圖類型，因此有一個專門的庫還是可以的。

8. Gleam

Gleam的靈感來自 R 語言的 Shiny 包。它允許你僅使用Python腳本就將分析結(jié)果轉(zhuǎn)換為交互式Web應(yīng)用程序，因此你不必了解任何其他語言，如HTML，CSS或JavaScript。Gleam適用于任何Python數(shù)據(jù)可視化庫。創(chuàng)建繪圖后，你可以在它上面添加字段，以便用戶可以對數(shù)據(jù)進行篩選和排序。

9. missingno

處理缺失的數(shù)據(jù)是一件痛苦的事。missingno 允許你使用視覺摘要來快速評估數(shù)據(jù)集的完整性，而不是通過大篇幅的表格。你可以根據(jù)熱圖或樹形圖的完成度或點的相關(guān)度對數(shù)據(jù)進行過濾和排序。

10. Leather

就像Leather 的創(chuàng)造者克里斯托弗·格羅斯科普夫（Christopher Groskopf）說得：“Leather是Python圖表庫，適合那些現(xiàn)在需要圖表并且不關(guān)心它們是否完美的人?！?它適用于所有數(shù)據(jù)類型并生成圖表作為SVG，可以縮放它們而不會丟失圖像質(zhì)量。由于這個庫相對較新，一些文檔仍在進行中。你可以制作非常基本的圖表 - 但這是就是您想要的。

11. Chartify

Chartify是一個可以使數(shù)據(jù)科學(xué)家輕松創(chuàng)建圖表的Python庫。

為什么使用Chartify？

1. 一致的輸入數(shù)據(jù)格式：花費更少的時間來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。所有繪圖功能都使用一致的整齊的數(shù)據(jù)格式。

2. 智能默認樣式：創(chuàng)建一個漂亮的圖表，只需要很少的自定義變量。

3. 簡單的API：使API盡可能直觀且易于學(xué)習(xí)。

4. 靈活性：Chartify建立在Bokeh之上，如果需要更多的樣式，可以隨時使用Bokeh的API。

12. Altair

Altair是一個基于 Vega-lite 的聲明性統(tǒng)計（declarative statistical）可視化python庫。聲明意味著只需要提供數(shù)據(jù)列與編碼通道之間的鏈接，例如x軸，y軸，顏色等，其余的繪圖細節(jié)它會自動處理。聲明使Altair變得簡單，友好和一致。使用Altair可以輕松設(shè)計出有效且美觀的可視化代碼。

到此，關(guān)于“Python數(shù)據(jù)可視化庫有哪些”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>