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(2条消息) 数据可视化技术:python数据可视化工具库汇总(共21个)

2021-04-23  宇哥小屋

Python数据可视化库

在数据分析中最好展示数据的方式就是形象地绘制对应的图像,让人能够更好地理解数据。什么样的数据、什么样的场景用什么样的图表都是有一定的规定的。(这个以后写一篇博客来记录一下。当然我后续还会把自己的一些学习数据可视化的笔记放上来。)这里主要分享一些比较常用的python可视化库。感兴趣的小伙伴往下看。

matplotlib

Matplotlib是接触最多的可视化库,它可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形,几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。
matplotlib官网
win安装方法:pip install matplotlib

Seaborn

如果单单使用matplotlib会显示非常简单,不够美观。Seaborn是基于matplotlib产生的一个模块,专攻于统计可视化,可以和pandas进行无缝链接,初学者很容易上手。相对于matplotlib,Seaborn语法更简洁,两者关系类似于numpy和pandas之间的关系。它能够让绘制图像的样式更加丰富。
seabom官网
win安装方法:pip install seaborn
分享两个之前画过图:
在这里插入图片描述
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如果觉得好看那就赶紧撸起来。要是没有那还是往下看吧

PyEcharts

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。这个也非常强大,算是我比较喜欢的一个,有兴趣一起见证它的魅力。
pyecharts中文学习文档
win安装方法:pip install pyecharts
这个文档特别友好哦!强烈推荐。

Bokeh

Bokeh是一个Python交互式可视化库,支持现代化web浏览器展示(图表可以输出为JSON对象,HTML文档或者可交互的网络应用)。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式,并将此功能扩展到高性能交互的数据集,数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。 Bokeh能与NumPy,Pandas,Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。
Bokeh官网
win安装方法:pip install bokeh
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HoloViews

HoloViews是一个开源的Python库,可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化,它将matplotlib和Bokeh结合了起来。
HoloViews官网
win安装方法:pip install HoloViews
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Altair

Altair是Python的一个公认的统计可视化库。它的API简单、友好、一致,并建立在强大的vega - lite(交互式图形语法)之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码,而是按照vega - lite规范发出JSON数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现,这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果,且只需很少的代码。
数据源是一个DataFrame,它由不同数据类型的列组成。DataFrame是一种整洁的格式,其中的行与样本相对应,而列与观察到的变量相对应。数据通过数据转换映射到使用组的视觉属性(位置、颜色、大小、形状、面板等)。
Altair文档
win安装方法:pip install Altair)
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PyQtGraph

PyQtGraph是在PyQt4 / PySide和numpy上构建的纯 python的GUI图形库。PyQtGraph完全是在python中编写的,是一个非常有能力的图形系统,可以进行大量的数据处理,数字运算;使用了Qt的GraphicsView框架优化和简化了工作流程,实现以最少的工作量完成数据可视化,且速度也非常快。
PyQtGraph官网
win安装方法:pip install PyQtGraph

ggplot

ggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统,实现了更少的代码绘制更专业的图形。
它使用一个高级且富有表现力的API来实现线,点等元素的添加,颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加,而不需要重复使用相同的代码,然而这对那些试图进行高度定制的的来说,ggplot并不是最好的选择,尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。
ggplot与pandas紧密联系。如果你打算使用ggplot,最好将数据保存在DataFrames中。
因为他基于R语言,所以R语言也有这个库。
ggplot文档
win安装方法:pip install ggplot‑0.11.5‑py2.py3‑none‑any.whl

pygal

pygal是一种开放标准的矢量图形语言,它基于XML(Extensible Markup Language),可以生成多个输出格式的高分辨率Web图形页面,还支持给定数据的html表导出。用户可以直接用代码来描绘图像,可以用任何文字处理工具打开SVG图像,通过改变部分代码来使图像具有交互功能,并且可以插入到HTML中通过浏览器来观看。
pygal官网
win安装方法:python -m pip install --user pygal==1.7
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VisPy

VisPy是一个用于交互式科学可视化的Python库,快速、可伸缩、且易于使用,是一个高性能的交互式2维, 3维数据可视化库,利用了现代图形处理单元(gpu)的计算能力,通过OpenGL库来显示非常大的数据集。
VisPy官网
win安装方法:pip install VisPy

NetworkX

NetworkX是一个Python包,用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。
NetworkX提供了适合各种数据结构的图表、二合字母和多重图,还有大量标准的图算法,网络结构和分析措施,可以产生随机网络、合成网络或经典网络,且节点可以是文本、图像、XML记录等,并提供了一些示例数据(如权重,时间序列)。
NetworkX测试的代码覆盖率超过90%,是一个多样化,易于教学,能快速生成图形的Python平台。
NetworkX中文手册
win安装方法:pip install networkx
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Plotly

Plotly的Python graphing library在网上提供了交互式的、公开的,高质量的图表集,可与R、python、matlab等软件对接。它拥有在别的库中很难找到的几种图表类型,如等值线图,树形图和三维图表等,图标类型也十分丰富,申请了API密钥后,可以一键将统计图形同步到云端。但美中不足的是,打开国外网站会比较费时,且一个账号只能创建25个图表,除非你升级或删除一些图表。
Plotly官网
win安装方法:pip install plotly
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mpld3

mpld3基于python的graphing library和D3js,汇集了Matplotlib流行的项目的JavaScript库,用于创建web交互式数据可视化。通过一个简单的API,将matplotlib图形导出为HTML代码,这些HTML代码可以在浏览器内使用。
mpld3官网
win安装方法:pip install mpld3

python-igraph

Python界面的igraph高性能图形库,主要针对复杂的网络研究和分析。这个主要是用于绘制关系图的。
python-igraph文档
win安装方法:pip install python-igraph

missingno

做监督学习算法时,难免会碰到混乱的数据集,缺失的值,当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理,missingno提供了一个小型的灵活的、易于使用的数据可视化和实用工具集,能够通过图像快速评估数据缺失的情况,而不是在数据表里面步履维艰。可以根据数据的完整度对数据进行排序或过滤,还可以根据热度图或树状图来考虑对数据进行修正。
missingno 是基于matplotlib建造的一个模块,所以它出图速度很快,并且能够灵活的处理pandas数据。
missingno 官方:未找到
win安装方法:pip install missingno

Mayavi2

Mayavi2是一个通用的、跨平台的三维科学数据可视化工具。可以在二维和三维空间中显示标量、向量和张量数据。可通过自定义源、模块和数据过滤器轻松扩展。Mayavi2也可以作为一个绘图引擎,生成matplotlib或gnuplot脚本,也可以作为其他应用程序的交互式可视化的库,将生成的图片嵌入到其他应用程序中。
Mayavi2官网
win安装方法:pip install mayavi
它能够画出这种图像:
在这里插入图片描述

Leather

Leather一种可读且用户界面友好的API,新手也能快速掌握。图像成品非常基础,适用于所有的数据类型,针对探索性图表进行了优化,产生与比例无关的SVG图,这样在你调整图像大小的时候就不会损失图像质量
Leather文档
win安装方法:pip install leather

Gleam

Gleam允许只利用Python构建数据的交互式,生成可视化的网络应用。无需具备HTML CSS或JaveScript知识,就能使用任一种Python可视化库控制输入。当你创建一个图表的时候,你可以在上面加上一个域,让任何人都可以实时地玩转你的数据,让你的数据更通俗易懂。
Gleam文档
win安装方法:pip install Gleam

地图类

有一些库对于绘制地图、经纬度坐标点等比较友好。

geoplotlib

Basemap和Cartopy包支持多个地理投影,并提供一些可视化效果,包括点图、热图、等高线图和形状文件。PySAL是一个由Python编写的空间分析函数的开源库,它提供了许多基本的工具,主要用于形状文件。但是,这些库不允许用户绘制地图贴图,并且对自定义可视化、交互性和动画的支持有限。
geoplotlib是python的一个用于地理数据可视化和绘制地图的工具箱,并提供了一个原始数据和所有可视化之间的基本接口,支持在纯python中开发硬件加速的交互式可视化,并提供点映射、内核密度估计、空间图、泰森多边形图、形状文件和许多更常见的空间可视化的实现。除了为常用的地理数据可视化提供内置的可视化功能外,geoplotlib还允许通过定义定制层来定义复杂的数据可视化(绘制OpenGL,如分数、行和具有高性能的多边形),创建动画。
geoplotlib文档
win安装方法:pip install geoplotlib

folium

folium是一个建立在Python系统之上的js库,可以很轻松地将在Python中操作的数据可视化为交互式的单张地图,且将紧密地将数据与地图联系在一起,可自定义箭头,网格等HTML格式的地图标记。该库还附有一些内置的地形数据。在一次用到经纬度的数据挖掘比赛中遇到了它,感觉挺不错的。
folium文档
win安装方法:pip install folium

Vincent

Vincent是一个很酷的可视化工具,它以Python数据结构作为数据源,然后把它翻译成Vega可视化语法,并且能够在d3js上运行。这让你可以使用Python脚本来创建漂亮的3D图形来展示你的数据。Vincent底层使用Pandas和DataFrames数据,并且支持大量的图表—-条形图、线图、散点图、热力图、堆条图、分组条形图、饼图、圈图、地图等等。
Vincent文档
win安装方法:pip install Vincent
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写在最后

给大家推荐一个公众号(非本人的):大数据分析与人工智能。个人觉得挺好的,他会推荐一些需要¥的课程(看自己需要哈),还会给出一些特别有趣的案例。
因为我主要是学习数据分析与挖掘的,所以可视化工具必不可少。最近在学习过程中找了些质料,所以分享一下。最近比较忙,有空整理好再把他们分享出来吧。

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