Python有很多經典的數據可視化庫,比較經典的數據可視化庫有下面幾個。
matplotlib是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+,向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序接口。
pyplot 是 matplotlib 的壹個模塊,它提供了壹個類似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB,具有使用 Python 的能力。
優點:繪圖質量高,可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單,易於理解和擴展,使繪圖變得輕松,通過Matplotlib可以很輕松地畫壹些或簡單或復雜的圖形,幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等,最重要的是免費和開源。
pandasPandas 是壹個開放源碼、BSD 許可的庫,提供高性能、易於使用的數據結構和數據分析工具。Pandas 廣泛應用在學術、金融、統計學等各個數據分析領域。需要說明的是它不是“熊貓”,名字衍生自術語 "panel data"(面板數據)和 "Python data analysis"(Python 數據分析)。
優點:是Python的核心數據分析支持庫,提供了快速、靈活、明確的數據結構,旨在簡單、直觀的處理關系型、標記型數據。對於數據分析專業人士,它是數據分析及可視化的利器。
seabornSeaborn是基於matplotlib的圖形可視化python包。它提供了壹種高度交互式界面,便於用戶能夠做出各種有吸引力的統計圖表。
它是基於matplotlib更高級的API封裝,從而使得作圖更加容易,在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖,應該把Seaborn視為matplotlib的補充,而不是替代物,它能高度兼容numpy與pandas數據結構以及scipy與statsmodels等統計模式。
優點:matplotlib高度封裝,代碼量少,圖表漂亮。比起matplotlib具有更美觀、更現代的調色板設計等優點。scikit-plot這是壹個跟機器學習有效結合的繪圖庫。想要深入學習的小夥伴參見其github倉庫,這裏不再贅述了。
優點:Scikit-Plot是由ReiichiroNakano創建的用在機器學習的可視化工具,能最快速簡潔的畫出用Matplotlib要寫很多行語句才能畫出的圖。關鍵是對於機器學習相關可視化處理,該庫有較好的支持。
Networkxnetworkx是Python的壹個包,用於構建和操作復雜的圖結構,提供分析圖的算法。圖是由頂點、邊和可選的屬性構成的數據結構,頂點表示數據,邊是由兩個頂點唯壹確定的,表示兩個頂點之間的關系。頂點和邊也可以擁有更多的屬性,以存儲更多的信息。
優點:用於創建、操縱和研究復雜網絡的結構、以及學習復雜網絡的結構、功能及其動力學。
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