极客笔记Matplotlib 有哪些值得信赖的工具
在数据可视化领域，Matplotlib 是不可或缺的工具之一。Matplotlib 提供了丰富的绘图类型和灵活的绘图方式，例如折线图、散点图、柱状图等。但是，Matplotlib 还有许多值得信赖的工具，比如 Seaborn、Plotly、Bokeh 等。在本文中，我们将介绍这些工具的特性和应用场景，并帮助您找到适合您需求的工具。
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Seaborn
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级数据可视化库。它提供了更加美观、更加易于使用的绘图方式，并且支持许多有趣的绘图类型，例如热力图、小提琴图、分类散点图等。Seaborn 还有一些方便的函数，例如 pairplot() 和 jointplot()，可以快速探索变量的分布和相关性。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")
# 绘制小费和消费账单的关系图
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
# 绘制每天小费和消费账单的汇总关系图，以性别区分
sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", kind="swarm", data=tips)
Seaborn 的另一个优点是它的主题系统。用户可以轻松地更改 Seaborn 绘图的样式和配色方案，以适应自己的需求。例如，通过设置 sns.set_style("whitegrid")，用户可以为每个绘图添加灰色网格线，以帮助更好地区分数据点。
Plotly
Plotly 是一个现代化的可交互式绘图库。它非常适合创建复杂的交互式绘图，可以帮助用户更好地理解数据。Plotly 支持许多绘图类型，例如散点图、折线图、面积图等。除此之外，Plotly 还支持 3D 图形和地理信息可视化。
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/global-terrorist-attacks.csv")
# 绘制全球恐怖袭击事件的热力图
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
z=df["nkill"],
x=df["iyear"],
y=df["region_txt"],
colorscale='Viridis'))
fig.show()
Plotly 还提供了一个叫做 Plotly Express 的高级图表库，它将许多常见的绘图类型封装成易于使用的函数。例如，px.scatter() 可以绘制带有颜色和大小的散点图，并自动调整图例和轴标签。
Bokeh
Bokeh 是一个数据驱动的交互式可视化库。它支持多种绘图类型，包括折线图、柱状图、散点图等。Bokeh 相对于其他可视化库的显著特点是它的交互性。用户可以在浏览器中缩放、平移、选择数据点，并且 Bokeh 会自动更新图形和下面的数据表。
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6]
source = ColumnDataSource(data=dict(fruits=fruits, counts=counts))
# 绘制水果计数的交互p = figure(x_range=fruits, plot_height=350, title="Fruit Counts",
toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x='fruits', top='counts', width=0.9, source=source)
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
show(p)
Bokeh 还提供了一个叫做 Bokeh Server 的功能强大的工具，可以帮助用户构建大规模、交互式的数据可视化应用程序。使用 Bokeh Server，用户可以在浏览器中创建动态图表，而无需编写任何 JavaScript 代码。
Altair
Altair 是一个基于 Vega-Lite 的 Python 可视化库。它旨在提供数据探索和报告的简便性，并在可视化工作流程中创建清晰和准确的可视化。与其他可视化库不同，Altair 采用了一种声明式编程模型，可以轻松地组合和修改视觉元素。
import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.cars()
# 绘制汽车制造商的生产成本和燃油效率关系图
alt.Chart(source).mark_circle().encode(
x='Miles_per_Gallon',
y='Acceleration',
color='Origin',
size='Horsepower',
tooltip=['Name', 'Origin', 'Horsepower']
).interactive()
Altair 是一种具有交互性的可视化方式，允许在可视化中选择数据点、缩放、平移等。由于 Altair 的语法非常简洁，因此非常适合快速制作小型可视化。
总结
以上是 Matplotlib 的一些值得信赖的工具，它们都有自己的优点和应用场景。Seaborn 适用于更多的数据探索和美学可视化场景，Plotly 和 Bokeh 提供了更高级的交互性和动态可视化。Altair 的语法简洁易懂，适用于快速制作小型可视化。在选择合适的工具时，应该考虑到数据大小、数据类型、效率、易用性和交互性等因素。