快捷導(dǎo)航

Python可視化最頻繁使用的10大工具總結(jié)

更新時(shí)間：2023年03月24日 14:23:58 作者：Python數(shù)據(jù)開發(fā)

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)科學(xué)中不可缺少的一部分,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python可視化最頻繁使用的10大工具,文中通過(guò)實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的一個(gè)繪圖庫(kù)，可以繪制出高質(zhì)量的折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、條形圖等等。它也是許多其他可視化庫(kù)的基礎(chǔ)。

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 數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，專門用于繪制統(tǒng)計(jì)圖形，如熱圖、小提琴圖、帶誤差線的折線圖等等。

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 是一個(gè)交互式數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，可以繪制出高質(zhì)量的折線圖、散點(diǎn)圖、3D 圖形等等。它支持多種編程語(yǔ)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 是一個(gè)交互式數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，也支持多種編程語(yǔ)言，如 Python、R、JavaScript 等等。它可以繪制出高質(zhì)量的折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、條形圖等等。

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 是一個(gè)基于 Vega-Lite 的 Python 可視化庫(kù)，可以快速輕松地繪制出高質(zhì)量的折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖等等。

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 是一個(gè)基于 R 語(yǔ)言中的 ggplot2 庫(kù)的 Python 可視化庫(kù)，可以繪制出高質(zhì)量的散點(diǎn)圖、柱狀圖、箱線圖等等。

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 是一個(gè) Python 可視化庫(kù)，可以創(chuàng)建交互式的數(shù)據(jù)可視化，支持多種類型的可視化圖形，如折線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、熱力圖等等。

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 是一個(gè)基于 Python 的 ggplot2 庫(kù)的可視化庫(kù)，它可以創(chuàng)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可視化圖形，如散點(diǎn)圖、柱狀圖、線圖等等。

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 是一個(gè)用于生成詞云的 Python 庫(kù)，可以將文本中出現(xiàn)頻率高的詞匯以圖形的方式展示出來(lái)。

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 是一個(gè)用于創(chuàng)建、操作和可視化復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的 Python 庫(kù)。它支持創(chuàng)建多種類型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如有向圖、無(wú)向圖、加權(quán)圖等等。

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，以上就是精心挑選的 Python 可視化庫(kù)，大家最好自己動(dòng)手體驗(yàn)一下哦！