知乎千赞回答!哪些python库让你相见恨晚

介绍的大体流程是:库名、类型、github star、功能、使用方法、案例、学习资料。

第一部分:数据可视化

pyecharts

类型:可视化图表设计

GitHub Star :5985

功能:

简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用

囊括了 30+ 种常见图表,应有尽有

支持主流 Notebook 环境,Jupyter Notebook 和 JupyterLab

可轻松集成至 Flask,Django 等主流 Web 框架

高度灵活的配置项,可轻松搭配出精美的图表

详细的文档和示例,帮助开发者更快的上手项目

多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图,为地理数据可视化提供强有力的支持

使用方法:

案例:

学习资料:

A Python Echarts Plotting Library

Superset

类型:开源的 企业级 轻量BI工具

GitHub star :24937

功能:

创建和分享可视化面板

有丰富的可视化方法来分析数据,且具有灵活的扩展能力

具有可扩展的、高粒度的安全模型,可以用复杂规则来控制访问权限。目前支持主要的认证提供商:DB、OpenID、LDAP、OAuth、和Flask AppBuiler的REMOTE_USER

使用简单的语法,就可以控制数据在UI中的展现方式

与Druid深度结合,可快速的分析大数据

配置缓存来快速加载仪表盘

Superset最初是在http://Druid.io的基础上设计的,但是通过使用SQLAlchemy(一种与大多数常见数据库兼容的Python ORM),迅速扩展了范围以支持其他数据库。

使用方法:

安装好后,启动浏览器端,添加数据源,搭建可视化面板,分享,导出

1、安装:教程1教程2

2、使用:官方教程github简单使用教程

案例:

查看仪表板

数据切片和切块

使用SQL Lab查询和可视化数据

可视化地理空间数据

从各种可视化中进行选择

学习资源:官方文档

plotly

类型:非常著名且强大的交互式开源数据可视化框架

GitHub star :5235

功能:

交互式开源可视化框架,支持超过40种独特图表类型,涵盖统计、财务、地理、学术、三维等。

建立在Javascript plotly库基础上,能使python用户创建基于web的可交互的可视化作品,其能在jupyter notebook上展示,而且可以导出为HTML。

plotly还可以在非web编辑器上(如pycharm、spyder)绘制图表

能导出出版级别的图片

使用方法:

案例:

学习资源:官方文档

Bokeh

类型:服务于浏览器的炫酷的交互式可视化库

GitHub star :11061

功能:

专门针对Web浏览器的交互式、可视化Python绘图库

提供优雅简洁的多功能可视化展示,能快速创建图表、仪表板和可视化应用

可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果,但是使用难度低于D3.js。

独立的HTML文档或服务端程序

可以处理大量、动态或数据流

支持Python (或Scala, R, Julia…)

不需要使用Javascript

使用方法:

案例:

学习资源:官方文档

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