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实用又好看的Python可视化库有哪些？
2020-07-02
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Python是一款功能强大的数据分析工具，其中Python可视化功能更是受到许多数据分析师的青睐，下面小编就给大家分享一些Python可视化库，希望对各位数据分析师小伙伴有所帮助。

1.Matplotlib

Matplotlib是一个用于创建二维图和图形的底层库。藉由它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。matplotlib能够与很多流行的绘图库结合使用。


2.Seaborn

Seaborn本质上是一个基于matplotlib库的高级API。它包含更适合处理图表的默认设置。此外，还有丰富的可视化库，包括一些复杂类型，如时间序列、联合分布图(jointplots)和小提琴图(violindiagrams)。

3.Plotly

Plotly是一个流行的库，它可以让你轻松构建复杂的图形。该软件包适用于交互式Web应用程，可实现轮廓图、三元图和三维图等视觉效果

4.Bokeh

Bokeh库使用JavaScript小部件在浏览器中创建交互式和可缩放的可视化。该库提供了多种图表集合，样式可能性(stylingpossibilities)，链接图、添加小部件和定义回调等形式的交互能力，以及许多更有用的特性。

5.Pydot

Pydot是用纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生成复杂的定向图和无向图，能够显示图形的结构，对于构建神经网络和基于决策树的算法时非常有效。

6.pyecharts

是基于百度开源的Echarts而开发的Python可视化工具。

pyecharts功能非常强大，支持多达400+地图;支持JupyterNotebook、JupyterLab;能够轻松集成至Flask，Sanic，Django等主流Web框架

7.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就是用于解决这个痛点的，它真正的可以做到1行代码轻松实现可视化。对于txt、json、csv等主流离线数据格式能够同时兼容，经常用于机器学习、计算机视觉等涉及离线数据较多的应用场景。

8.Altair

Altair是一款基于Vega和Vega-Lite开发的统计可视化库。具有API简单、友好、一致等优点，使用起来非常方便，能够用最简短的代码实现数据可视化。

9.cufflinks

cufflinks结合了plotly的强大功能和panda的灵活性，可以方便地进行绘图，避免了数据可视化过程中，对数据存储结构和数据类型进行复杂的麻烦。

10Pygal

Pygal 的名气不是很大，使用图形框架语法来构建图像的。绘图目标比较简单，使用起来非常方便：实例化图片;用图片目标属性格式化;用 figure.add() 将数据添加到图片中即可。


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