很多小伙伴在提到python數(shù)據(jù)可視化的時候第一反應就是matplotlib庫。但實際上python還有很多很好用的數(shù)據(jù)可視化的庫。那么python實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化還有其他庫可以選擇嗎？接下來小編就來帶你了解常見的一些數(shù)據(jù)可視化庫。
一、Matplotlib
Matplotlib是Python中眾多數(shù)據(jù)可視化庫的鼻祖，其設計風格與20世紀80年代設計的商業(yè)化程序語言MATLAB十分接近，具有很多強大且復雜的可視化功能。Matplotlib包含多種類型的API，可以采用多種方式繪制圖表并對圖表進行定制。
二、Seaborn
Seaborn是基于Matplotlib進行高級封裝的可視化庫，它支持交互式界面，使繪制圖表的功能變得更簡單，且圖表的色彩更具吸引力，可以畫出豐富多樣的統(tǒng)計圖表。
三、ggplot
ggplot是基于Matplotlib并旨在以簡單方式提高Matplotlib可視化感染力的庫，它采用疊加圖層的形式繪制圖形。例如先繪制坐標軸所在的圖層，再繪制點所在的圖層，最后繪制線所在的圖層，但其并不適用于個性化定制圖形。此外，ggplot2為R語言準備了一個接口，其中的些API雖然不適用于Python，但適用于R語言并且功能十分強大。
四、Bokeh
Bokeh是一個交互式的可視化庫，支持使用Web瀏覽器展示，可使用快速簡單的方式將大型數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成高性能的、可交互的、結(jié)構簡單的圖表。
五、Pygal
Pygal是一個可縮放矢量圖表庫，用于生成可在瀏覽器中打開的SVG(ScalableVectorGraphics)格式的圖表，這種圖表能夠在不同比例的屏幕上自動縮放，方便用戶交互。
六、Pyecharts
Pyecharts是一個生成ECharts(EnterpriseCharts商業(yè)產(chǎn)品圖表)的庫，生成的ECharts憑借良好的交互性、精巧的設計得到了眾多開發(fā)者的認可。
小結(jié)
到此這篇常見的Python數(shù)據(jù)可視化庫的介紹就介紹到這了,更多Python數(shù)據(jù)可視化庫的學習內(nèi)容請搜索W3Cschool以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章。
