数据可视化的五大Python库

数据可视化的五大Python库

数据可视化是数据表示的图形或图形格式。这种图形表现形式有助于决策者直观地查看分析结果。即便是难以了解的概念,也可以轻松解读。

另一方面,交互式数据可视化有助于深入挖掘图表和图形,以获取更多详细信息并非常轻松地找到见解。可视化通过数据为您的复杂问题并快速得到答案。

1、Matplotlib

Matplotlib是一个Python库,简单且强大的可视化文件。它可以绘制各种图形,从直方图到折线图再到热图,它都是很好用的工具,可以帮助Python(在NumPy,SciPy和Pandas的帮助下)与科学工具(如MatLab或Mathematica)竞争。

您可以随意进行任何可视化处理。例如:

  • 散点图;
  • 柱状图和直方图;
  • 线图;
  • 饼状图;
  • 茎叶图;
  • 等高线图;
  • 语谱图。

基本上,所有内容都是可自定义的,可以轻松创建标签,图例,网格等。

2、Seaborn

Seaborn主要用于统计模型的可视化。它基于Matplotlib并高度依赖于Matplotlib。Seaborn的默认样式和调色板是matplotlib的主要区别。只需几行代码,它就可以更加美观。就像前面说的Seaborn是在matplotlib之上构建的,你需要了解matplotlib才能调整Seaborn的默认设置。

3、Bokeh

Bokeh是python中另一个很棒的可视化库。它是交互式可视化。而且它独立于Matplotlib。以Web浏览器为对象进行演示。可以帮助用户快速轻松地创建交互式绘图,仪表板和数据应用程序。

4、Plotly

Plotly是一个基于Web的工具包,用于构建可视化,将API给某些编程语言(其中包括Python)。它使用户可以轻松创建交互式图表和仪表板,以在线共享。

plot.ly上有许多美的图形。如果要使用Plotly,则需要设置一个API密钥。图形将在服务器端处理,并将发布在Internet上。

5、Pygal

像Bokeh和Plotly一样,pygal在交互方面也是很受欢迎的。这些交互式图可以轻松地嵌入到Web浏览器中。它的主要区别是它能够将图表输出为SVG。

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