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而這個(gè)問(wèn)題就正好涉及到了Python的數(shù)據(jù)可視化了。

很多同學(xué)學(xué)習(xí)Python的主要目的就是為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。

而如何將我們的數(shù)據(jù)的特征更好的、更直觀的展示出來(lái)，Python給出了很多解決方案。

今天，我們黃幫主為大家整理了一些Python數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)，用于幫助大家更系統(tǒng)地了解這些庫(kù)的特點(diǎn)以及可視化效果是怎么樣的。

接下來(lái)，我們一一為大家做介紹。

Matplotlib

說(shuō)到數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，第一時(shí)間想到的就是我們的老大哥，也是我們數(shù)據(jù)分析中主要講的可視化庫(kù)--Matplotlib

Matplotlib 是一個(gè) Python 的 2D繪圖庫(kù)，它以各種硬拷貝格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級(jí)別的圖形。

通過(guò) Matplotlib，開(kāi)發(fā)者可以僅需要幾行代碼，便可以生成繪圖，直方圖，功率譜，條形圖，錯(cuò)誤圖，散點(diǎn)圖等。

一般我們matplotlib畫(huà)圖會(huì)結(jié)合我們的numpy甚至pandas進(jìn)行使用，通過(guò)numpy或者pandas存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，然后通過(guò)matplotlib將數(shù)據(jù)用圖標(biāo)的形式表現(xiàn)出來(lái)。

圖例

安裝

Matplotlib的安裝非常簡(jiǎn)單，甚至當(dāng)你使用anaconda的時(shí)候，anaconda已經(jīng)幫你預(yù)安裝好了，

因?yàn)樗菍儆趯ｉT(mén)面向數(shù)據(jù)科學(xué)的anaconda的必備第三方庫(kù)，和pandas以及numpy一樣。

如果沒(méi)有安裝只需要進(jìn)行 pip install matplotlib 即可。

「結(jié)合NumPy使用的」菜鳥(niǎo)教程：https://www.runoob.com/numpy/numpy-matplotlib.html

「官方文檔」matplotlib：https://matplotlib.org/stable/contents.html

「當(dāng)然，還可以通過(guò)我們的數(shù)據(jù)分析課程學(xué)習(xí)matplotlib的使用哦?！?/span>

「我們的數(shù)據(jù)分析課程還有matplotlib的前置知識(shí)numpy和pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取處理?！?/span>

Plotly

我們課程不只是介紹了matplotlib，我們還有一個(gè)專門(mén)的課程「數(shù)據(jù)可視化」介紹了另一些可視化的庫(kù)的內(nèi)容，其中最重要也是最常用的就是我們的--plotly

數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)可視化。我們常用的就是pandas，matplotlib。

而Plotly 則是一款用來(lái)做數(shù)據(jù)分析和可視化的在線平臺(tái)，功能非常強(qiáng)大，可以在線繪制很多相比matplotlib更加漂亮的圖形。

我們的同事小凡也用Plotly制作過(guò)動(dòng)態(tài)地圖。

小凡制作的動(dòng)態(tài)地圖

Plotly還是支持在線編輯，以及多種語(yǔ)言python、javascript、matlab、R等許多API。使用Plotly甚至可以畫(huà)出很多媲美Tableau的高質(zhì)量圖。

圖例

而plotly最重要的一點(diǎn)就是，它可以實(shí)現(xiàn)交互：

甚至還可以畫(huà)出很炫酷的數(shù)據(jù)可視化圖：

以及這類中規(guī)中矩和matplotlib畫(huà)的圖片類似，但是可以交互甚至有tag的圖片：

安裝

Plotly的安裝也可以通過(guò)簡(jiǎn)單的 pip install plotly 即可。

「官方網(wǎng)站」plotly：https://chart-studio.plotly.com/feed/#/

「官方文檔」plotly：https://dash.plotly.com

Tableau

Tableau Software致力于幫助人們查看并理解數(shù)據(jù)。

Tableau 幫助任何人快速分析、可視化并分享信息。超過(guò) 42,000 家客戶通過(guò)使用 Tableau 在辦公室或隨時(shí)隨地快速獲得結(jié)果。

數(shù)以萬(wàn)計(jì)的用戶使用 Tableau Public 在博客與網(wǎng)站中分享數(shù)據(jù)。

Tableau公司將數(shù)據(jù)運(yùn)算與美觀的圖表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數(shù)據(jù)拖放到數(shù)字“畫(huà)布”上，轉(zhuǎn)眼間就能創(chuàng)建好各種圖表。

這一軟件的理念是，界面上的數(shù)據(jù)越容易操控，公司對(duì)自己在所在業(yè)務(wù)領(lǐng)域里的所作所為到底是正確還是錯(cuò)誤，就能了解得越透徹。

圖例

可以看到 Tableau 有一個(gè)非常完美的數(shù)據(jù)可視化集成，你甚至可以通過(guò)數(shù)據(jù)索引圖標(biāo)，也可以通過(guò)圖表索引數(shù)據(jù)，一個(gè)近乎完美的數(shù)據(jù)可視化交互。

目前很多商業(yè)分析都是用 Tableau 作為數(shù)據(jù)可視化的一個(gè)工具，基于它極致的數(shù)據(jù)可視化交互性能，以及完美的數(shù)據(jù)展示。

但是，它并不是基于編程或者說(shuō)它是自己的一個(gè)需要付費(fèi)的數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，所以我們很多時(shí)候可以通過(guò)plotly去畫(huà)出媲美的數(shù)據(jù)可視化交互。

「官方網(wǎng)站」Tableau：https://www.tableau.com

Bokeh

Bokeh (Bokeh.js) 是一個(gè) Python 交互式可視化庫(kù)，支持現(xiàn)代化 Web 瀏覽器，提供非常完美的展示功能。

Bokeh 的目標(biāo)是使用 D3.js 樣式提供優(yōu)雅，簡(jiǎn)潔新穎的圖形化風(fēng)格，同時(shí)提供大型數(shù)據(jù)集的高性能交互功能。

Boken 可以快速的創(chuàng)建交互式的繪圖，儀表盤(pán)和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

圖例

也可以畫(huà)出類似 plotly 的通過(guò)數(shù)據(jù)可視化交互。

安裝

Bokeh的安裝也是python的第三方庫(kù)安裝方式：pip install bokeh 即可。

「官方文檔」bokeh：https://docs.bokeh.org/en/latest/#

Pyecharts

pyecharts是一個(gè)將python與echarts結(jié)合的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具。

Apache ECharts 是一個(gè)由百度開(kāi)源的數(shù)據(jù)可視化，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設(shè)計(jì)，得到了眾多開(kāi)發(fā)者的認(rèn)可。

而 Python 是一門(mén)富有表達(dá)力的語(yǔ)言，很適合用于數(shù)據(jù)處理。當(dāng)數(shù)據(jù)分析遇上數(shù)據(jù)可視化時(shí)，pyecharts 誕生了。

pyecharts的特性

簡(jiǎn)潔的 API 設(shè)計(jì)，使用如絲滑般流暢，支持鏈?zhǔn)秸{(diào)用。
囊括了 30 種常見(jiàn)圖表，應(yīng)有盡有。
支持主流 Notebook 環(huán)境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab。
可輕松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架。
高度靈活的配置項(xiàng)，可輕松搭配出精美的圖表。
詳細(xì)的文檔和示例，幫助開(kāi)發(fā)者更快的上手項(xiàng)目。
多達(dá) 400 地圖文件，并且支持原生百度地圖，為地理數(shù)據(jù)可視化提供強(qiáng)有力的支持。

圖例

安裝

1. pip 安裝

安裝 v1 以上版本

$ pip install pyecharts -U

如果需要安裝 0.5.11 版本的開(kāi)發(fā)者，可以使用

pip install pyecharts==0.5.11

2. 源碼安裝

安裝 v1 以上版本

$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git

如果需要安裝 0.5.11 版本，請(qǐng)使用 git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git -b v05x

$ cd pyecharts

$ pip install -r requirements.txt

$ python setup.py install

「官方文檔」pyecharts：https://pyecharts.org/#/

「官方畫(huà)廊」Demo：https://echarts.apache.org/examples/en/index.html

Seabor

Seaborn是基于matplotlib的圖形可視化python包。它提供了一種高度交互式界面，便于用戶能夠做出各種有吸引力的統(tǒng)計(jì)圖表。

同時(shí)Seaborn也進(jìn)行了更高級(jí)的API封裝，從而使得作圖更加容易。

在大多數(shù)情況下我們可以使用 seaborn 做出很具有吸引力的圖，同時(shí)，我們也可以使用matplotlib就能制作具有更多特色的圖。

關(guān)系上，Seaborn可以視為matplotlib的補(bǔ)充，而不是替代物。Seaborn有著能高度兼容numpy與pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及scipy與statsmodels等統(tǒng)計(jì)模式的特點(diǎn)。

圖例

安裝

「官方網(wǎng)站」Seaborn：https://seaborn.pydata.org

「安裝」pip install seaborn

總結(jié)

今天盤(pán)點(diǎn)的Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，同學(xué)們掌握了哪些？

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的非常重要的一環(huán)，在我們的「數(shù)據(jù)分析」課程中，我們?yōu)榱俗尨蠹腋玫膶W(xué)習(xí)，推出了「數(shù)據(jù)可視化」課程作為補(bǔ)充。

在「數(shù)據(jù)可視化」課程中，我們主要以「Plotly」作為數(shù)據(jù)可視化的主要生產(chǎn)力。

當(dāng)然，如果你不滿足于「plotly」「matplotlib」等數(shù)據(jù)可視化方式，我們可以通過(guò)更多的比如說(shuō)「Bokeh」或者「Pyecharts」的工具進(jìn)行我們的數(shù)據(jù)可視化。

之后，我們將用更詳細(xì)的例子為大家實(shí)操這些數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，希望同學(xué)們繼續(xù)關(guān)注我們哦。

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