【Python學習教程】常用的8個Python資料視覺化庫！

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    可以通過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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