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1、matplotlib matplotlib 是Python可视化程序库的泰斗。经过十几年它仍然是Python使用者最常用的画图库。它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近…今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库其中有名气很大的也有鲜为人知的。
1、matplotlib matplotlib 是Python可视化程序库的泰斗。经过十几年它仍然是Python使用者最常用的画图库。它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。
由于 matplotlib 是第一个 Python 可视化程序库有许多别的程序库都是建立在它的基础上或者直接调用它。
比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。
虽然用 matplotlib 可以很方便的得到数据的大致信息但是如果要更快捷简单地制作可供发表的图表就不那么容易了。为了帮助大家在学习python的路上少走弯路少掉坑大家可以去听一位python高手的课程他每天晚上8点都会在网上有免费的直播课会讲到python讲的非常的通俗易懂而且还很好玩幽默既能从知识的层面深入浅出更能从思维的角度让我们认识到python到底应该怎么学习跟高手学习的最大价值就是听君一席话胜读十年书自学的价值在于自学大半年不如别人有高手带着学一天一年365天他每天晚上都会讲课的有喜欢听的同学可以去他的的卫鑫*同音前排的是762中间一排是459后排的一组是510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可非常的简单的牛顿曾经说过站在别人的肩膀上才能看的更高更远海纳百川去征服python世界的星辰大海吧。
就像Chris Moffitt 在“Python可视化工具简介”中提到的一样“功能非常强大也非常复杂。”
matplotlib 那有着强烈九十年代气息的默认作图风格也是被吐槽多年。即将发行的matplotlib 2.0 号称会包含许多更时尚的风格。
2、Seaborn Seaborn利用了matplotlib用简洁的代码来制作好看的图表。
Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
由于Seaborn是构建在matplotlib的基础上的你需要了解matplotlib从而来调整Seaborn的默认参数。
3、ggplot ggplot 基于R的一个作图包 ggplot2, 同时利用了源于 《图像语法》The Grammar of Graphics中的概念。
ggplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图。比如你可以从轴开始然后加上点加上线趋势线等等。
虽然《图像语法》得到了“接近思维过程”的作图方法的好评但是习惯了matplotlib的用户可能需要一些时间来适应这个新思维方式。
ggplot的作者提到 ggplot 并不适用于制作非常个性化的图像。它为了操作的简洁而牺牲了图像复杂度。
ggplot is tightly integrated with pandas, so it’s best to store your data in a DataFrame when using ggplot.
ggplot跟pandas的整合度非常高所以当你使用它的时候最好将你的数据读成 DataFrame。
4、Bokeh 跟ggplot一样 Bokeh 也是基于《图形语法》的概念。
但是跟ggplot不一样的是它完全基于Python而不是从R引用过来的。
它的长处在于它能用于制作可交互可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象HTML文档或者可交互的网络应用。
Boken也支持数据流和实时数据。Bokeh为不同的用户提供了三种控制水平。
最高的控制水平用于快速制图主要用于制作常用图像 例如柱状图盒状图直方图。
中等控制水平跟matplotlib一样允许你控制图像的基本元素例如分布图中的点。
最低的控制水平主要面向开发人员和软件工程师。
它没有默认值你得定义图表的每一个元素。
5、pygal pygal 跟 Bokeh 和 Plotly 一样提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。
跟其他两者的主要区别在于它可以将图表输出为SVG格式。
如果你的数据量相对小SVG就够用了。但是如果你有成百上千的数据点SVG的渲染过程会变得很慢。
由于所有的图表都被封装成了方法而且默认的风格也很漂亮用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
6、Plotly 你也许听说过在线制图工具Plotly但是你知道你可以通过Python使用它么
Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型比如等值线图树形图和三维图表。
7、geoplotlib geoplotlib 是一个用于制作地图和地理相关数据的工具箱。
你可以用它来制作多种地图比如等值区域图 热度图点密度图。
你必须安装 Pyglet 一个面向对象编程接口来使用geoplotlib。不过因为大部分Python的可视化工具不提供地图有一个专职画地图的工具也是挺方便的。
8、Gleam Gleam 借用了R中 Shiny 的灵感。它允许你只利用 Python 程序将你的分析变成可交互的网络应用你不需要会用HTML CSS 或者 JaveScript。
Gleam 可以使用任何一种 Python 的可视化库。
当你创建一个图表的时候你可以在上面加上一个域这样用户可以用它来对数据排序和过滤了。
9、missingno 缺失数据是永远的痛。
missingno 用图像的方式让你能够快速评估数据缺失的情况而不是在数据表里面步履维艰。
你可以根据数据的完整度对数据进行排序或过滤或者根据热度图或树状图来考虑对数据进行修正。为了帮助大家在学习python的路上少走弯路少掉坑大家可以去听一位python高手的课程他每天晚上8点都会在网上有免费的直播课会讲到python讲的非常的通俗易懂而且还很好玩幽默既能从知识的层面深入浅出更能从思维的角度让我们认识到python到底应该怎么学习跟高手学习的最大价值就是听君一席话胜读十年书自学的价值在于自学大半年不如别人有高手带着学一天一年365天他每天晚上都会讲课的有喜欢听的同学可以去他的的卫鑫*同音前排的是762中间一排是459后排的一组是510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可非常的简单的牛顿曾经说过站在别人的肩膀上才能看的更高更远海纳百川去征服python世界的星辰大海吧。
10、Leather Leather的最佳定义来自它的作者 Christopher Groskopf。
“Leather 适用于现在就需要一个图表并且对图表是不是完美并不在乎的人。”
它可以用于所有的数据类型然后生成SVG图像这样在你调整图像大小的时候就不会损失图像质量。
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