常见的Python可视化库有哪些

语法简洁、功能强大、拥有许多丰富而强大的库是

广为人知的特性，也是其被昵称为“胶水语言”的关键因素。不过你知道常见的

Python

可视化库有哪些吗？接下来郑州

Python

培训小编就给大家介绍一下。

常见的

可视化库有哪些？

是一个

Python 2

维绘图库，已经成为

Python

中公认的数据可视化工具，通过

Matplotlib

你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。

是基于

Mtplotlib

产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和

pandas

进行无缝链接，使初学者更容易上手。相对于

Matplotlib

，

Seaborn

语法更简洁，两者关系类似于

NumPy

、和

之间的关系。

是一个开源的

Python

库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的

Matplotlib

后端外，还添加了一个

Bokeh

后端。

Bokeh

提供了一个强大的平台，通过结合

Bokeh

提供的交互式小部件，可以使用

HTML5 canvas

和

WebGL

快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。

是

Python

的一个公认的统计可视化库，它的

API

简单、友好、一致，并建立在强大的

vega-lite

（交互式图形语法）之上。

Altair API

不包含实际的可视化呈现代码，而是按照

vega-lite

规范发出

JSON

数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。

是基于

R

的

ggplot2

和图形语法的

Python

的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形。

它使用一个高级且富有表现力的

来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，

ggplot

并不是最好的选择，尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。

是一个

Python

交互式可视化库，支持现代化

Web

浏览器展示。它提供风格优雅、简洁的

D3.js

的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用

Bokeh

可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。

能与

NumPy

、

，

Blaze

等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。

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