Python可视化工具有哪些

这篇文章主要介绍“Python可视化工具有哪些”，在日常操作中，相信很多人在Python可视化工具有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python可视化工具有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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1、matplotlib

两个直方图

matplotlib 是Python可视化程序库的泰斗。经过十几年它任然是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。

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

Violinplot (Michael Waskom)

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

Small multiples (ŷhat)

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

Interactive weather statistics for three cities (Continuum Analytics)

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

Box plot (Florian Mounier)

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

Line plot (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

Choropleth (Andrea Cuttone)

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

Scatter plot with trend line (David Robinson)

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

Nullity matrix (Aleksey Bilogur)

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。

10、Leather

 with consistent scales (Christopher Groskopf)

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。”

它可以用于所以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。

到此，关于“Python可视化工具有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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