对一些程序员来说，以编程方式调度视觉效果是一件日常琐事，尤其是随着对数据和分析技能的需求增加。因此，对高质量、实时和互动图形的需求异常迫切。今天，有许多数据可视化工具Python可用，这是该语言的一个特殊优势。在目前可用的中，Matplotlib是Python的最佳数据可视化库。通过将Matplotlib包的能力与Python4Delphi相结合，你可以快速构建一个用于该目的的GUI程序（P4D）。P4D是一个免费的复杂工具集合，用于在Delphi中处理Python脚本、模块和类型，并使用数据可视化工具创建Windows GUI。PyScripter也是一个成功的数据可视化的方便工具。这篇文章将探讨最优秀的Python数据可视化库和一些额外的工具来改进它。
什么是数据可视化，为什么它很重要？
数据可视化是一门多学科的学科，关注的是对数据的图形化描述。当数据是多样的并且可能是复杂的，它是一种非常有效的交流方法。此外，数据可视化，无论是图表、图形，还是其他形式，都是至关重要的，因为它可以让更多的人了解数据。
数据可视化使商业用户能够深入了解大量的数据。他们从看到新的模式和故障中获利。用户可以关注那些提示红旗或进展的地方。这个过程推动了公司的发展。
什么是Matplotlib，它是做什么的？
Python库是一个有用的函数集合，允许你写代码，而不需要从头开始。今天，大约有137,000个Python库。开发人员使用Python库来创建机器学习、数据科学、可视化、图像和数据处理等方面的应用。
Matplotlib是一个Python图表包，可以让你创建静态、互动和动态的表示。NumPy是一个用于计算数学的Python扩展。
为什么Matplotlib是Python的最佳数据可视化库？
尽管已经有几年的历史，它仍然是Python世界中使用最多的图表库。它是为了类似于MATLAB而建立的，MATLAB是一种在20世纪80年代首次推出的授权编程语言。由于matplotlib是第一个Python数据可视化工具包，其他几个库已经建立在它的基础上，或者在研究过程中被设计为与它协同工作。
一些库，如pandas和Seaborn，充当了matplotlib的 "包装器"。它们可以通过降低所需的代码量，使采用几种matplotlib技术变得更容易。然而，正如前面所说，它们可能被视为核心工具的 "附加"。
Matplotlib是一个非常通用的库，可以绘制你能想到的各种类型的图形。此外，matplotlib的网站上有大量的文档和一个有许多图形的画廊，所以很容易找到任何疯狂的绘图说明。
子图是matplotlib主导地位的一个例子。例如，通过plt.subplot(nrows, ncols)，你可以制作任意多的子图，并在每个子图中填充你想要的东西。
此外，你可以在你的图中添加文本、符号、点、方框、圆以及更多。
数据科学家通常使用二维图来说明数据。然而，Matplotlib的mplot3d库具有创建三维图表的功能。
我如何获得Matplotlib？
你可以通过以下pip命令轻松地安装Matplotlib。
pip install matplotlib
在此了解有关matplotlib的更多信息。
如何开始使用Python工具在Windows上实现数据可视化？
由于有无数用于数据可视化的在线工具和库，以及在线课程和资源来帮助你完善你的才能，创建引人入胜的数据可视化的入门门槛比以往任何时候都低。
然而，面对如此多的选择，决定从哪里开始是很困难的。你可以使用Python4Delphi（P4D）将任何Python数据可视化模块与Embarcadero的Delphi相结合，开始制作Windows GUI程序。
你唯一需要的其他工具是一个终极IDE，如果你知道P4D和matplotlib，事情就会发生。毋庸置疑，PyScripter是最受欢迎的Python脚本软件。
什么是PyScripter？
PyScripter开始是一个轻量级的IDE，通过为Delphi应用程序提供一个可靠的脚本解决方案来补充优秀的Python for Delphi (P4D)组件。
该软件希望建立一个 Python IDE，与其他语言的基于 Windows 的商业 IDE 竞争。它有很多功能，但它也是轻量级的、可适应的和可扩展的。此外，由于是为Windows平台建立的，它比臃肿的文本编辑器、通用IDE或其他Python跨平台IDE更快、更灵敏。
这个IDE有几个突出的特点。首先，它的语法高亮使用户的生活更轻松。编码的 Python 源文件和关于 Python 关键字的上下文敏感文档可供用户使用。这个IDE可以接受从资源管理器中投放的文件。
PyScripter带有一个内置的Python解释器，提供快速调用提示和代码完成。这个IDE还支持一个远程Python调试器，允许Python调试。因此，用户可以看到变量、观察窗口和调用栈。
这些只是PyScripter用户可用的众多选项中的一部分。此外，PyScripter还带有一个长长的功能列表，你可以在这里找到。
你可以访问这个链接，了解更多关于数据可视化的技巧。
你准备好使用最好的数据可视化库了吗？
如果你是Python可视化的新手，可用的模块数量之多可能会让你难以招架。此外，有些库在某些情况下可能比其他库更合适。从本质上讲，你应该能够辨别每个库的许多方面，并轻松地选择最好的一个。
总的来说，Matplotlib是最流行的，而且到目前为止，是最令人难以置信的数据可视化的Python软件包。几乎所有对数据科学感兴趣的人都在某个时候使用过Matplotlib。它是一个复杂的数据可视化工具包，而且你可以用Delphi为它开发一个用户界面，既简单又强大我们甚至在这篇文章中发现，PyScripter是用于任何数据可视化脚本的最大的IDE。
PyScripter在一个轻量级的软件包中拥有人们对现代Python IDE所期望的所有功能。它还针对Windows进行了本地编译，以最小的内存和最大的性能。此外，该IDE是开源的，完全由Delphi开发，通过Python脚本进行扩展。由于PyScripter具有无数卓越的功能，它是大多数Python数据分析人员的首要选择。
现在你已经了解了很多关于Python提供的最好的数据可视化库，今天开始使用P4D和PyScripter，在设计自己的数据可视化应用程序时提高你的效率。
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