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Python作为数据分析的重要语言,它为数据分析的每个环节都提供了很多库。常见的数据可视化库包括matplotlib、seaborn、ggplot、boken、pygal、pyecharts,下面将逐一进行介绍。
matplotlib是Python中众多数据可视化库的鼻祖,其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近,具有很多强大且复杂的可视化功能。matplotlib包含多种类型的AP(Application Program Interface,应用程序接口),可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。
seaborn是基于matplotlib进行封装的可视化库,它支持交互式界面,使绘制图表的功能变得更简单,且图表的色彩更具吸引力,可以画出丰富多样的统计图表。
ggplot是基于matplotlib并旨在以简单方式提高matplotlib可视化感染力的库,它采用叠加图层的形式绘制图形。例如,先绘制坐标轴所在的图层,再绘制点所在的图层,较后绘制线所在的图层,但其并不适用于个性化定制图形。此外,ggplot2为R语言准备了一个接口,其中的一些API虽然不适用于Python,但适用于R语言,并且功能十分强大。
boken是一个交互式的可视化库,它支持使用Web浏览器展示,可使用简单的方式将大型数据集转换成高性能的、可交互的、结构简单的图表。
pygal是一个可缩放矢量图表库,用于生成可在浏览器中打开的SVG(Scalable Vector Graphics)格式的图表,这种图表能够在不同比例的屏幕上自动缩放,方便用户交互。
pyecharts是一个生成Echarts(Enterprise Charts,商业产品图表)的库,它生成的Echarts凭借良好的交互性、精巧的设计得到了众多开发者的认可。
尽管Python在matplotlib库的基础上封装了很多轻量级的数据可视化库,但万变不离其宗,掌握基础库matplotlib的使用既可以使读者理解数据可视化的底层原理,也可以使读者具备学习其他数据可视化库的能力。