【Python】十大Python可视化工具，太强了

今天介绍Python当中十大可视化工具，每一个都独具特色，惊艳一方。

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的一个绘图库，可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。它也是许多其他可视化库的基础。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
plt.plot(x, y)
plt.show()

Seaborn

Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，专门用于绘制统计图形，如热图、小提琴图、带误差线的折线图等等。

import seaborn as sns
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv('data.csv')
 
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=df)

Plotly

Plotly 是一个交互式数据可视化库，可以绘制出高质量的折线图、散点图、3D 图形等等。它支持多种编程语言，如 Python、R、JavaScript 等等。

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y))
fig.show()

Bokeh

Bokeh 是一个交互式数据可视化库，也支持多种编程语言，如 Python、R、JavaScript 等等。它可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。

from bokeh.plotting import figure, show
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
p = figure(title='Sine Wave')
p.line(x, y, legend_label='Sine')
show(p)

Altair

Altair 是一个基于 Vega-Lite 的 Python 可视化库，可以快速轻松地绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图等等。

import altair as alt
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv('data.csv')
 
alt.Chart(df).mark_bar().encode(
    x='year',
    y='sales',
    color='region'
)

ggplot

ggplot 是一个基于 R 语言中的 ggplot2 库的 Python 可视化库，可以绘制出高质量的散点图、柱状图、箱线图等等。

from ggplot import *
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv('data.csv')
 
ggplot(df, aes(x='date', y='value', color='variable')) + \
    geom_line() + \
    theme_bw()

Holoviews

Holoviews 是一个 Python 可视化库，可以创建交互式的数据可视化，支持多种类型的可视化图形，如折线图、散点图、柱状图、热力图等等。

import holoviews as hv
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
hv.extension('bokeh')
hv.Curve((x, y))

Plotnine

Plotnine 是一个基于 Python 的 ggplot2 库的可视化库，它可以创建高质量的数据可视化图形，如散点图、柱状图、线图等等。

from plotnine import *
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv('data.csv')
 
(ggplot(df, aes(x='year', y='sales', fill='region')) +
 geom_bar(stat='identity', position='dodge'))

Wordcloud

Wordcloud 是一个用于生成词云的 Python 库，可以将文本中出现频率高的词汇以图形的方式展示出来。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
 
text = "Python is a high-level programming language"
 
wordcloud = WordCloud().generate(text)
 
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

Networkx

Networkx 是一个用于创建、操作和可视化复杂网络的 Python 库。它支持创建多种类型的网络结构，如有向图、无向图、加权图等等。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
 
G = nx.DiGraph()
 
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('D', 'A')
 
pos = nx.spring_layout(G)
 
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
 
plt.axis('off')
plt.show()

好啦，以上就是精心挑选的 Python 可视化库，大家最好自己动手体验一下哦！

人生苦短，我用python

往期精彩回顾
 
 
 
 
适合初学者入门人工智能的路线及资料下载(图文+视频)机器学习入门系列下载机器学习及深度学习笔记等资料打印《统计学习方法》的代码复现专辑

• 交流群
  

欢迎加入机器学习爱好者微信群一起和同行交流，目前有机器学习交流群、博士群、博士申报交流、CV、NLP等微信群，请扫描下面的微信号加群，备注：”昵称-学校/公司-研究方向“，例如：”张小明-浙大-CV“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~（也可以加入机器学习交流qq群772479961）