用于可视化的Python库

在本文中，我们将向您展示各种Python库及其功能，用于可视化。

在当今时代，查看分析结果并推断结果往往比浏览文本数据或CSV文件来理解结果更方便。

因此，数据可视化是找到复杂问题答案的简单方法。它还允许用户比表格更有效地表达结果。

Python中的数据可视化

Python提供了多种绘图库，包括Matplotlib、Seaborn和许多其他数据可视化包，每个包都具有独特的功能，可以创建信息丰富、定制和吸引人的图表，以最简单和有效的方式呈现数据。

Matplotlib

Matplotlib是一个Python绘图库，用于创建静态、动态和交互式可视化。它的计算数学扩展是NumPy。

尽管已有十多年的历史，但它仍然是Python世界中最受欢迎的绘图库。它设计成类似于MATLAB，这是一种在上世纪80年代开发的有许可的编程语言。由于Matplotlib是第一个Python数据可视化库，许多其他库都是在它的基础上构建的，或者是在研究中与它协同工作的。

功能

一些库，如pandas和Seaborn，充当Matplotlib的“包装器”。它们通过减少所需的代码量，简化了使用各种Matplotlib方法的过程。
尽管Matplotlib非常适合可视化细节，但它不太适合快速轻松地创建出版品质的图表。

Plotly

Plotly是一个免费的开源绘图库，用于创建数据可视化。Plotly（plotly.py）是一个构建在Plotly JavaScript库（plotly.js）之上的Python库，可用于创建基于web的数据可视化，可以在Jupyter笔记本或使用Dash的Web应用程序中显示，也可以保存为单独的HTML文件。Plotly提供了40多种不同的图表类型，包括散点图、直方图、折线图、条形图、饼图、误差条、箱线图、多个坐标轴、火花线图、树状图、三维图表等。在Plotly中还提供了轮廓图，在其他数据可视化库中不常见。此外，Plotly可以在没有互联网连接的情况下使用。

功能

Plotly支持散点图、直方图、折线图、条形图、饼图、误差条、箱线图、多个坐标轴、火花线图、树状图、三维图表和其他图表类型。
在其他数据可视化库中不常见的轮廓图也可在Plotly中使用。Plotly还可以在没有互联网连接的情况下使用。

Seaborn

Seaborn是一个允许您创建统计图形的Python库。它具有用于生成视觉吸引力和信息丰富的统计图形的先进软件。Matplotlib主要用于教育和科研的数据科学家，而Seaborn用于出版物和实际演示。Seaborn现在是事实上的Python数据可视化库。

功能

Seaborn利用matplotlib的强大功能，只需几行代码就可以创建美观的图表。
主要区别在于其默认设计和颜色调色板旨在更具视觉吸引力和传统性。
Matplotlib用于创建图形。
它的数据集导向的绘图机制可与包含整个数据集的数据帧和向量一起使用，内部执行概念映射和统计聚合以产生有见地的绘图。
Seaborn是一个完全可访问的Python库，我们可以使用pip install函数在Python环境中安装它。
它旨在使可视化成为数据探索和理解的重要组成部分。

GGplot

ggplot是一个用于绘制Python图表的多功能库，最初是在R中实现的。它是一种用于创建特定领域可视化的领域特定语言，主要用于数据分析。

ggplot只需两行代码即可以简单明了的方式绘制图表。然而，同样的代码用matplotlib编写的话非常复杂，需要很多行代码。因此，ggplot使图表编码更加简单。它是一个非常有价值的Python库。

要使用ggplot的所有功能，您必须使用pandas。

特点

与matplotlib不同，ggplot允许您叠加元素以创建完整的图表。例如，您可以从坐标轴开始，然后添加点、线条、趋势线等等。
尽管“图形语法”被誉为一种“直观”的绘图工具，但有经验的matplotlib用户可能会发现很难适应这种新的范式。
根据作者的说法，ggplot并不适用于高度个性化的图形。它避免了复杂性，而采用了更简单的绘图过程。

Altair

Altair是一个Python统计数据可视化库。它基于Vega和Vega-Lite，这是两种用于创建、保存和共享交互式数据可视化设计的声明性语言。Altair可以用于快速创建漂亮的数据可视化图表，如条形图、饼图、直方图、散点图、误差图、功率谱、棒图等等。Altair需要Python 3.6、入口点、jsonschema、NumPy、Pandas和Toolz，这些都会随Altair安装命令自动安装。要在Altair中获得数据可视化，打开Jupyter Notebook或JupyterLab并执行任何代码即可。Altair的源代码目前在GitHub上可用。

特点

Altair可以用很少的代码生成漂亮的数据可视化图表，如条形图、饼图、直方图、散点图、误差图、功率谱、棒图等等。
Altair的要求包括Python 3.6、入口点、jsonschema、NumPy、Pandas和Toolz，这些都会在Altair安装命令中自动激活。

Bokeh

图形语法是Bokeh的基础，它是类似于ggplot的库。然而，Bokeh是Python库，而不是从R导入的。它可以生成可以以各种格式输出的交互式的网页图表，包括HTML文档和JSON对象。

Bokeh一直被认为是最流行的实时流和数据处理库之一。

Bokeh对用户提供了三个级别的使用：高级、中级和低级。高级用户可以轻松快速地创建直方图和柱状图。中级用户可以使用matplotlib框架创建散点图的点。

特点

其主要优势是能够生成可交互的、适于Web的图表，可以方便地导出为JSON对象、HTML文件或交互式Web服务。
Bokeh还提供了广播和实时统计功能。
Bokeh提供了三种布局，以适应不同的用户风格。
最高级别允许简单地创建地图。它可以生成流行的图表，如条形图、箱形图和直方图。

Pygal

Pygal是专门用于制作精美图表的Python数据可视化库！（正如它们网站上所说的！）虽然Pygal与Plotly或Bokeh类似，可以生成嵌入到网页中并通过Web浏览器访问的数据可视化图表，但主要区别在于它可以生成SVG格式的图表或可缩放矢量图形。这些SVG可以确保您在缩放时仍然能够清晰地看到图表而不失去任何质量。然而，由于数据点太多导致渲染困难，图表可能变得迟缓，因此SVG仅适用于较小的数据集。