【Python學習教程】常用的Python資料視覺化庫彙總!

老男孩IT教育機構發表於2021-10-26

  Python是一門非常優秀的程式語言,被廣泛的應用於各個領域,它不僅簡單、易懂、語法清晰,還擁有各種各樣的庫,讓我們的工作更高效、更便捷。今天為大家分享8個Python庫,有了它們之後,資料視覺化超輕鬆,快來學習一下吧。

  資料視覺化是展示資料、理解資料的有效手段,常用的Python資料視覺化庫如下:

  1.Matplotlib:第一個Python視覺化庫,有許多別的程式庫都是建立在其基礎上或者直接呼叫該庫,可以很方便地得到資料的大致資訊,功能非常強大,但也非常複雜。

  2.Seaborn:利用Matplotlib,用簡潔的程式碼來製作好看的圖表,與Matplotlib最大的區別為預設繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。

  3.ggplot:基於R的一個作相簿的ggplot2,同時利用了源於《影像語法》中的概念,允許疊加不同的圖層來完成一幅圖,並不適用於製作非常個性化的影像,為操作的簡潔度而犧牲了影像的複雜度。

  4.Bokeh:與ggplot很相似,但與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可互動、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON物件、HTML文件或者可互動的網路應用。

  5.Plotly:可以透過Python notebook使用,與bokeh一樣致力於互動圖表的製作,但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表型別,如等值線圖、樹形圖和三維圖表。

  6.pygal:與Bokeh和Plotly一樣,提供可直接嵌入網路瀏覽器的可互動影像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式,所有的圖表都被封裝成方法,且預設的風格也很漂亮,用幾行程式碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。

  7.geoplotlib:用於製作地圖和地理相關資料的工具箱。可用來製作多種地圖,比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖等,必須安裝Pyglet方可使用。

  8.missingno:用影像的方式快速評估資料缺失的情況,可根據資料的完整度對資料進行排序或過濾,或者根據熱度圖或樹狀圖對資料進行修正。


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