Python中除了matplotlib外还都有哪些数据可视化的库

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python中除了matplotlib外还都有哪些数据可视化的库相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

数据可视化是展示数据、理解数据的有效手段,常用的Python数据可视化库如下:
1.Matplotlib:第一个Python可视化库,有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库,可以很方便地得到数据的大致信息,功能非常强大,但也非常复杂。
2.Seaborn:利用Matplotlib,用简洁的代码来制作好看的图表,与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
3.ggplot:基于R的一个作图库的ggplot2,同时利用了源于《图像语法》中的概念,允许叠加不同的图层来完成一幅图,并不适用于制作非常个性化的图像,为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
4.Bokeh:与ggplot很相似,但与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、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。
5.Plotly:可以通过Python notebook使用,与bokeh一样致力于交互图表的制作,但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型,如等值线图、树形图和三维图表。
6.pygal:与Bokeh和Plotly一样,提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式,所有的图表都被封装成方法,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。
7.geoplotlib:用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图,比如等值区域图、热度图、点密度图等,必须安装Pyglet方可使用。
8.missingno:用图像的方式快速评估数据缺失的情况,可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对数据进行修正。
参考技术A Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库
PYTHON很多好看的作图库,但是都是基于matplotlib进行开发封装的!
我用过seaborn, bokeh, ggplot这三个库!
seaborn是偏向于统计作图的,尤其是线性作图,用起来比较顺手,简单。seaborn整个语法层也会简化很多,画出的图不需要修饰看起来也很好看本回答被提问者采纳

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