pytho中有哪些可視化圖形庫

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)pytho中有哪些可視化圖形庫，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

一、可視化圖形庫

1.seaborn 是基于matplotlib的高級版，主要針對的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的變量特征選取，可以用非常短小的代碼就可以畫出多維變量的可視化圖形。

2.plotly同時(shí)支持Python和R語言，并且實(shí)現(xiàn)了在線導(dǎo)入數(shù)據(jù)做可視化并保存內(nèi)容在云端server的功能。做演示的時(shí)候，只需要在本地的jupyter notebook與plotly server建立通信，即可調(diào)用已經(jīng)做好的可視化內(nèi)容做展示。

3.pyecharts是基于百度echarts的一個(gè)開源項(xiàng)目，也是我經(jīng)常使用的交互可視化的工具，相比bokeh和plotly，pyecharts的語法更簡單，實(shí)現(xiàn)效果更佳出眾。

4.bokeh是python中一款基于網(wǎng)頁的畫圖工具庫,可以用于網(wǎng)站的可視化展示，具有交互性。

二、可視化圖形代碼

散點(diǎn)圖

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
N = 1000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.randn(N)
# 用Matplotlib畫散點(diǎn)圖
plt.scatter(x, y,marker='x')
plt.show()
# 用Seaborn畫散點(diǎn)圖
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind='scatter');
plt.show()

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