这5款Python可视化神器,总有一款适合你!

我们都知道视觉是人们很重要的一种感官,而Python中可视化,在数据相关的研发中也起到“一木支危楼”的作用。如果从直接查看离线存储在各类数据库中杂乱无章的数据,会让人瞬间感到崩溃且没有头绪。但是,如果对数据进行可视化,那么数据就变得一目了然,比如:我们可以通过可视化看到一年中不同月份的降雨量、不同工作行业的薪资水平、不同城市房价的对比等。接下来小编介绍5款Python可视化工具,它们各有所长,应用于不同的场合!

1、Matplotlib

凡是做过Python开发的应该对matplotlib都不陌生,它俨然已经成了Python的标准库级别的第三方库。matplotlib它像大多数编程语言的标准库一样具有读写、显示、子图、常见图形等可以满足大多数需求常见。

2、pyecharts

pyecharts是基于百度开源的Echarts开发的Python版可视化工具。Pyecharts功能的强大表现在可支持多达400+地图、支持JupyterLab、Jupyter Notebook可轻松集成至 Flask,Sanic,Django 等主流 Web 框架,更重要的是pyecharts可以保存为离线的HTML文件,能够将图标详细数据离线保存,便于离线分析。

3、plotly.py

相对于Matplotlib和pyecharts前两款Python可视化工具,plotly.py更偏重于交互式图形可视化。plotly.py是基于plotly.js进行开发,它继承了plotly.js的诸多优点,例如,可以绘制科学图表、SVG地图、3D图形、财务图表等丰富图形。

4、AutoViz

数据可视化大多数都需要把数据读取到内存中,然后对内存中的数据进行可视化。但是,对于真正令人头疼的是一次又一次的开发读取离线文件的数据接口。而AutoViz的优势是可以做到1行代码轻松实现可视化,可解决开发读取离线文件的数据接口痛点的,同时兼容txt、csv、json等主流离线数据格式,它适用于计算机视觉、机器学习等涉及离线数据较多的应用场景。

5、Altair

Altair是一款基于Vega 和Vega-Lite开发的统计可视化库。Altair构建在强大的Vega-Lite JSON规范之上,并且具有API简单、友好、一致等诸多优点。所以,我们通过使用Altair可以把更多时间花费在理解数据和业务逻辑上,用最简短的代码实现数据可视化。

Python相关的开发工作,很难绕过数据这一关,无论是做数据分析与挖掘,还是机器学习、计算机视觉。因此,一款好用的Python可视化工具,可以让开发效率得到极大的提升。以上介绍的5款Python可视化工具各有所长,我们可以根据自己的工作不同,需求不同选择一款最适合自己的可视化工具!

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