深圳精美网站设计,asp做的网站缺点,燕郊网站建设,全新网站开发原标题#xff1a;酷炫的可视化图表工具来帮忙 深度评测五大Python数据可视化工具不少Python用户的一大诉求是做出各种酷炫的可视化图表#xff0c;而这就需要了解清楚工具特色#xff0c;才好在制作不同类型图表顺利找到适合自己的那一款。今天就来聊聊五个Python数据可视化…原标题酷炫的可视化图表工具来帮忙 深度评测五大Python数据可视化工具不少Python用户的一大诉求是做出各种酷炫的可视化图表而这就需要了解清楚工具特色才好在制作不同类型图表顺利找到适合自己的那一款。今天就来聊聊五个Python数据可视化的库Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh各有哪些优缺点。Pyecharts基于Echarts加入Python富有表达力的语言pyecharts 诞生了支持30种图表。在pyecharts中制作条形图首先需要导入相关库 。接着是绘图并不做任何调整首先创建一个Bar实例接着添加x轴y轴数据注意仅接收list格式数据最后添加标题并设置在notebook中直接展示。总体来说还是比较符合正常的作图逻辑整体代码量并不多。默认生成的两系列柱状图如下优点支持交互式展示与点击默认生成的样式也较为美观详细的中文文档与demo能比较快的上手文档十分完整所以代码修改起来并不困难比如可以修改主题并设置一些标记线、DataZoom添加小组件等缺点不支持使用pandas中的series数据需要转换为list才可以使用MatplotlibMatplotlib应该是最广泛使用的Python可视化工具支持的图形种类非常多。使用Matplotlib制作相同效果的图需要先导入相关库并且并不支持原生中文所以还要设置下中文显示。接着就是绘图但是相比较于pyecharts大多是往写好的代码里面添加数据、配置不同matplotlib大多数需要我们自己写代码所以代码量可能稍多一点。最后生成的默认图像如下相较Pyecharts由于Matplotlib的火热网上关于matplotlib的资料更多更全面。但从美观度上来说学术风更甚并且不支持交互式点击查看等操作。代码编写量也相对较多。PlotlyPlotly也是一款非常强大的Python可视化库Plotly内置完整的交互能力及编辑工具支持在线和离线模式提供稳定的API以便与现有应用集成既可以在web浏览器中展示数据图表也可以存入本地拷贝。但是由于官方未提供中文文档网上关于Plotly的教程也仅限于官方的一些demo对于一些详细的参数设置并没有太多资料 。从优点来看支持交互式操作的同时是默认添加toolbox小组件可以更方便的查看支持30多种图形。但是如果真要熟练使用的话可能需要一点时间用于查找相关资料因为网上关于Plotly的资料不多大多是基本使用的简单教程。BokehBokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别它可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果但是使用难度低于D3.js首先还是导入相关库。相关依赖比上面三个要多出很多并且Bokeh有自己的数据结构ColumnDataSource所以要先对数据进行转换接着就是创建画布、添加数据及设置。最后生成的默认图像如下Bokeh一个很明显的特点就是代码量较上面三个工具要多了很多大多是在数据的处理上并且和Plotly一样有关bokeh相关的中文资料也不多大多是入门型的基本使用于介绍虽然从官方给出的图来看能作出很多比pyecharts更精美的图但是查找相关参数的设置上将会耗费一定时间。Seaborn从seaborn官网给出的标题就知道seaborn是为了统计图表设计的它是一种基于matplotlib的图形可视化库也就是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装从而使得作图更加容易在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图还是我们的数据使用Seaborn制作首先需要导入相关库由于是基于Matplotlib所以还是需要设置中文。相比上面四种工具从代码量上来看是非常简洁的不过还是要先将数据转换为DataFrame格式这里没在代码中体现但依旧是最简短的代码同时并不支持交互。并且Seaborn和Plotly、bokeh有一个共同的地方就是虽然强大但是网上有关这三个库的教程、讨论都远少于Pyecharts与Matplotlib如果是新手的话可能很难快速通过搜索解决你遇到的问题而需要自己研究别人的代码。不同工具的应用场景、目标用户都不完全相同所以在选择工具时需要先思考自己的使用场景并且还需要评估绘制目标图形的难度哦。
