常见的Python数据可视化库介绍

常见的Python数据可视化库,Python代码脚本不断复用,不断处理更新的数据;调用丰富的工具库,解决做地图、做交互、做动态的多种需求;Python可以访问数据接口实时调取数据。

Python作为数据分析的重要语言为数据分析的每个环节都提供了很多库。常见的数据可视化库包括matplotib、seaborm、ggplot、bokeh、pygal、pyecharts等,下面小编一一介绍下:

1、Matplotlib

Matplotlib是Python中众多数据可视化库的鼻祖,其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近,具有很多强大且复杂的可视化功能。Matplotlib包含多种类型的API,可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。

2、Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库,它支持交互式界面,使绘制图表的功能变得更简单,且图表的色彩更具吸引力,可以画出丰富多样的统计图表。

3、ggplot

ggplot是基于Matplotlib并旨在以简单方式提高Matplotlib可视化感染力的库,它采用叠加图层的形式绘制图形。例如先绘制坐标轴所在的图层,再绘制点所在的图层,最后绘制线所在的图层,但其并不适用于个性化定制图形。此外,ggplot2为R语言准备了一个接口,其中的些API虽然不适用于Python,但适用于R语言并且功能十分强大。

4、Bokeh

Bokeh是一个交互式的可视化库,支持使用Web浏览器展示,可使用快速简单的方式将大型数据集转换成高性能的、可交互的、结构简单的图表。

5、Pygal

Pygal是一个可缩放矢量图表库,用于生成可在浏览器中打开的SVG(ScalableVectorGraphics)格式的图表,这种图表能够在不同比例的屏幕上自动缩放,方便用户交互。

6、Pyecharts

Pyecharts是一个生成ECharts(EnterpriseCharts商业产品图表)的库,生成的ECharts凭借良好的交互性、精巧的设计得到了众多开发者的认可。