Python中除了matplotlib外還有哪些資料視覺化的庫

2022-10-25 05:30:20 字數 5020 閱讀 5676

1樓:今生緣來長海

python很多好看的作相簿,但是都是基於matplotlib進行開發封裝的! 我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫! seaborn是偏向於統計作圖的,尤其是線性作圖,用起來比較順手,簡單

2樓:老男孩教育

第一個:matplotlib

matplotlib是python中眾多資料視覺化庫的鼻祖,其設計風格與20世紀80年代設計的商業化程式語言matlab十分接近,具有很多強大且複雜的視覺化功能。matplotlib包含多種型別的api,可以採用多種方式繪製圖表並對圖表進行定製。

第二個:seaborn

seaborn是基於matplotlib進行高階封裝的視覺化庫,它支援互動式介面,使繪製圖表的功能變得更簡單,且圖表的色彩更具吸引力,可以畫出豐富多樣的統計圖表。

第三個:bokeh

bokeh是一個互動式的視覺化庫,支援使用web瀏覽器展示,可使用快速簡單的方式將大型資料集轉換成高效能的、可互動的、結構簡單的圖表。

第四個:pygal

pygal是一個可縮放向量圖表庫,用於生成可在瀏覽器中開啟的svg格式的圖表,這種圖表能夠在不同比例的螢幕上自動縮放,方便使用者互動。

第五個:pyecharts

pyecharts是一個生成echarts的庫,生成的echarts憑藉良好的互動性、精巧的設計得到了眾多開發者的認可。

python中除了matplotlib外還有哪些資料視覺化的庫

3樓:匿名使用者

python很多好看的作相簿,但是都是基於matplotlib進行開發封裝的!

我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫!

seaborn是偏向於統計作圖的,尤其是線性作圖,用起來比較順手,簡單。seaborn整個語法層也會簡化很多,畫出的圖不需要修飾看起來也很好看。但是繪圖方式有限,不夠靈活

bokeh是使用了js。因此主打的是互動式繪圖,你可以在ipython notebook裡使用到最佳!畫出的圖非常好看,關鍵是可以互動修改!

缺點是語法有點生澀,一點也不必matplotlib簡單

ggplot就算了吧,和r語言那個ggplot2比起來,簡直是感覺在用兩個包,似然都是同一個人開發的! 而且原作者也在github上說了,不再會更新python的庫! 不過話說,ggplot2真的是繪圖神器,這幾乎是我還在用r語言的唯一原因。

因此,不管你想要用哪個庫,matplotlib都是必須要學的。雖然他語法複雜,但是靈活性大,你幾乎能畫出任何你想要的圖形。

python"高維資料"視覺化用什麼庫

4樓:喵喵喵喵喵咪

常見的python視覺化庫有哪些?

matplotlib

matplotlib是一個python 2維繪相簿,已經成為python中公認的資料視覺化工具,通過matplotlib你可以很輕鬆地畫一些或簡單或複雜地圖形,幾行**即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。

seaborn

seaborn是基於mtplotlib產生的一個模組,專攻於統計視覺化,可以和pandas進行無縫連結,使初學者更容易上手。相對於matplotlib,seaborn語法更簡潔,兩者關係類似於numpy、和pandas之間的關係。

holoviews

holoviews是一個開源的python庫,可以用非常少的**行中完成資料分析和視覺化,除了預設的matplotlib後端外,還新增了一個bokeh後端。bokeh提供了一個強大的平臺,通過結合bokeh提供的互動式小部件,可以使用html5 canvas和webgl快速生成互動性和高維視覺化,非常適合於資料的互動式探索。

altair

altair是python的一個公認的統計視覺化庫,它的api簡單、友好、一致,並建立在強大的vega-lite(互動式圖形語法)之上。altair api不包含實際的視覺化呈現**,而是按照vega-lite規範發出json資料結構。由此產生的資料可以在使用者介面中呈現,這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的視覺化效果,且只需很少的**。

ggplot

ggplot是基於r的ggplot2和圖形語法的python的繪圖系統,實現了更少的**繪製更專業的圖形。

它使用一個高階且富有表現力的api來實現線,點等元素的新增,顏色的更改等不同型別的視覺化元件的組合或新增,而不需要重複使用相同的**,然而這對那些試圖進行高度定製的的來說,ggplot並不是最好的選擇,儘管它也可以製作一些非常複雜、好看的圖形。

bokeh

bokeh是一個python互動式視覺化庫,支援現代化web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的d3.js的圖形化樣式,並將此功能擴充套件到高效能互動的資料集,資料流上。

使用bokeh可以快速便捷地建立互動式繪圖、儀表板和資料應用程式等。

bokeh能與numpy、pandas,blaze等大部分陣列或**式的資料結構完美結合。

5樓:豐收在春天

python下最常用的繪圖工具包就是: matplotlib 不知道高維資料有什麼特別要求,圖表一般就最多就只能畫出3維

python中除了matplotlib外還有哪些資料視覺化的庫

6樓:育知同創教育

python很多好看的作相簿,但是都是基於matplotlib進行開發封裝的!

我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫!

seaborn是偏向於統計作圖的,尤其是線性作圖,用起來比較順手,簡單。seaborn整個語法層也會簡化很多,畫出的圖不需要修飾看起來也很好看。但是繪圖方式有限,不夠靈活

bokeh是使用了js。因此主打的是互動式繪圖,你可以在ipython notebook裡使用到最佳!畫出的圖非常好看,關鍵是可以互動修改!

缺點是語法有點生澀,一點也不必matplotlib簡單

ggplot就算了吧,和r語言那個ggplot2比起來,簡直是感覺在用兩個包,似然都是同一個人開發的! 而且原作者也在github上說了,不再會更新python的庫! 不過話說,ggplot2真的是繪圖神器,這幾乎是我還在用r語言的唯一原因。

因此,不管你想要用哪個庫,matplotlib都是必須要學的。雖然他語法複雜,但是靈活性大,你幾乎能畫出任何你想要的圖形。

7樓:老男孩教育

python資料視覺化庫有很多,其中這幾個最常見:

第一個:matplotlib

matplotlib是python中眾多資料視覺化庫的鼻祖,其設計風格與20世紀80年代設計的商業化程式語言matlab十分接近,具有很多強大且複雜的視覺化功能。matplotlib包含多種型別的api,可以採用多種方式繪製圖表並對圖表進行定製。

第二個:seaborn

seaborn是基於matplotlib進行高階封裝的視覺化庫,它支援互動式介面,使繪製圖表的功能變得更簡單,且圖表的色彩更具吸引力,可以畫出豐富多樣的統計圖表。

第三個:bokeh

bokeh是一個互動式的視覺化庫,支援使用web瀏覽器展示,可使用快速簡單的方式將大型資料集轉換成高效能的、可互動的、結構簡單的圖表。

第四個:pygal

pygal是一個可縮放向量圖表庫,用於生成可在瀏覽器中開啟的svg格式的圖表,這種圖表能夠在不同比例的螢幕上自動縮放,方便使用者互動。

第五個:pyecharts

pyecharts是一個生成echarts的庫,生成的echarts憑藉良好的互動性、精巧的設計得到了眾多開發者的認可。

python中除了matplotlib外還有哪些資料視覺化的庫

8樓:喵喵喵喵喵咪

常見的python視覺化庫有哪些?

matplotlib

matplotlib是一個python 2維繪相簿,已經成為python中公認的資料視覺化工具,通過matplotlib你可以很輕鬆地畫一些或簡單或複雜地圖形,幾行**即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。

seaborn

seaborn是基於mtplotlib產生的一個模組,專攻於統計視覺化,可以和pandas進行無縫連結,使初學者更容易上手。相對於matplotlib,seaborn語法更簡潔,兩者關係類似於numpy、和pandas之間的關係。

holoviews

holoviews是一個開源的python庫,可以用非常少的**行中完成資料分析和視覺化,除了預設的matplotlib後端外,還新增了一個bokeh後端。bokeh提供了一個強大的平臺,通過結合bokeh提供的互動式小部件,可以使用html5 canvas和webgl快速生成互動性和高維視覺化,非常適合於資料的互動式探索。

altair

altair是python的一個公認的統計視覺化庫,它的api簡單、友好、一致,並建立在強大的vega-lite(互動式圖形語法)之上。altair api不包含實際的視覺化呈現**,而是按照vega-lite規範發出json資料結構。由此產生的資料可以在使用者介面中呈現,這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的視覺化效果,且只需很少的**。

ggplot

ggplot是基於r的ggplot2和圖形語法的python的繪圖系統,實現了更少的**繪製更專業的圖形。

它使用一個高階且富有表現力的api來實現線,點等元素的新增,顏色的更改等不同型別的視覺化元件的組合或新增,而不需要重複使用相同的**,然而這對那些試圖進行高度定製的的來說,ggplot並不是最好的選擇,儘管它也可以製作一些非常複雜、好看的圖形。

bokeh

bokeh是一個python互動式視覺化庫,支援現代化web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的d3.js的圖形化樣式,並將此功能擴充套件到高效能互動的資料集,資料流上。

使用bokeh可以快速便捷地建立互動式繪圖、儀表板和資料應用程式等。

bokeh能與numpy、pandas,blaze等大部分陣列或**式的資料結構完美結合。

9樓:匿名使用者

python很多好看的作相簿,但是都是基於matplotlib進行開發封裝的! 我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫! seaborn是偏向於統計作圖的,尤其是線性作圖,用起來...

python中丟擲異常處理,python中丟擲異常處理

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