用于数据可视化5个Python包

用于数据可视化5个Python包

　　数据可视化是数据分析中极为重要的一部分。毕竟，没有比以可视化格式查看它们更好的理解数据中隐藏模式和层的方法了！人是视觉动物，条形图、散点图、折线图、地图等数据可视化图表非常重要。它们只是通过查看它们来告诉您信息，而通常您必须阅读电子表格或文本报告才能理解数据。

　　Python 是最流行的数据分析和数据可视化编程语言之一。近年来有几个库可以创建漂亮而复杂的数据可视化。这些库之所以如此受欢迎，是因为它们允许分析师和统计人员通过方便地提供一个界面、数据可视化工具，轻松地根据他们的规范创建可视化数据模型！本文晓得博客为你介绍用于数据可视化5个Python包。

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Matplotlib

　　Matplotlib 提供了对绘图的精细控制，使其成为具有多种图形类型和配置选项的多功能包。然而，它的许多配置可能性使其使用变得复杂，并可能导致样板代码。默认的 Matplotlib 主题不遵循可视化最佳实践。您还需要依赖其他包（例如时间数据处理）来获得一些基本功能。

　　在以下情况下，Matplotlib 是一个不错的选择：

• 需要对绘图进行详细控制（例如，在具有独特可视化问题的研究环境中）。
• 想要可靠的东西，拥有庞大的社区。
• 你不介意学习曲线。

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SEABORN

　　SEABORN 是一个可视化库，它使 Matplotlib 绘图变得实用。它抽象出 Matplotlib 的复杂性，并提供开箱即用的直观语法和可呈现的结果。

　　seaborn 库支持创建统计图。它与 pandas 数据框接口良好，提供数据到可视化的映射，并且可以将数据转换为绘图创建的一部分。它还具有有意义的默认主题，并提供围绕最佳实践定义的不同调色板。seaborn 是 Matplotlib 的包装器，所以您可以通过访问底层的 Matplotlib 对象来配置绘图。以下情况下，seaborn 是一个不错的选择：

• 重视速度。
• 不需要交互性。
• 不需要低级配置。

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BOKEH

　　BOKEH 是一个可视化库，受图形范式语法的影响，为大数据集的基于 Web 的可视化而开发。

　　它提供了一种结构化的方式来创建图表并支持在 Web 应用程序中交互式可视化的服务器端呈现。它同时具有高级和低级界面，您可以根据自己的实际需要、时间和技能来使用它们。在以下情况下使用散景：

• 需要在 Web 应用程序（例如仪表板）中创建交互式可视化。
• 喜欢图形方法的语法，但觉得 Altair 不够直观。
• 有高级和低级用例（例如数据科学和生产）。

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ALTAIR

　　ALTAIR 是一个可视化库，可为交互式绘图创建提供独特的声明性语法。它依赖于VEGA-LITE语法规范，允许您从图形单元组成图表并以模块化方式组合它们。

　　Altair 的声明式方法允许专注于预期的可视化结果并将数据转换留给库。当您尝试组合不同的方法来检查和可视化问题时，此功能对于数据探索特别有用。Altair 在以下情况下特别有用：

• 正在进行大量数据探索和实验，并希望以交互式格式共享结果。
• 不需要低级定制。
• 喜欢图形方法的语法并且更喜欢 Altair 的语法。

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PLOTLY

　　PLOTLY 是一个开源数据可视化库，是 Plotly, Inc. 开发的生态系统的一部分。该公司还开发了 Python 仪表盘库 Dash，并为企业客户提供数据可视化应用服务。因此，Plotly 是构建以业务为中心的交互式可视化和仪表板的绝佳工具。

　　Plotly 提供了一个用于快速开发的高级接口和一个用于更多控制的低级接口。它还从简单的字典中呈现图表，并具有广泛的预定义图形类型。Plotly 在以下情况下是有益的：

• 正在构建具有复杂关系和数据管道的商业产品和仪表板。
• 需要用于商业和研究的各种交互式图表。
• 有高级和低级用例（例如数据科学和生产）。

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总结

　　以上是晓得博客为你介绍对用于数据可视化 5 个Python包对全部内容，本文向您展示了 Python 在数据可视化方面的实用性。它向您概述了排名前五的 Python 数据可视化库。无论选择什么，都需要熟悉 Python 才能使用这些库。最好的方法之一是在围绕实际项目构建的课程中学习和练习 Python。

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