python圖表庫漂亮

Ⅰ python中數據可視化經典庫有哪些

Python有很多經典的數據可視化庫，比較經典的數據可視化庫有下面幾個。

matplotlib

是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序介面。

pyplot 是 matplotlib 的一個模塊，它提供了一個類似 MATLAB 的介面。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

優點：繪圖質量高，可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單，易於理解和擴展，使繪圖變得輕松，通過Matplotlib可以很輕松地畫一些或簡單或復雜的圖形，幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等，最重要的是免費和開源。

優點：用於創建、操縱和研究復雜網路的結構、以及學習復雜網路的結構、功能及其動力學。

上面是我的回答，希望對您有所幫助！

Ⅱ python 有簡單的圖表庫嗎

Matplotlib 很復雜，但用其中的命令風格模塊 pyplot 就夠用了。基本上就在命令行敲敲命令就能出圖。很簡單，官網有個 tutorial 以及幾個簡練的 demo

Matplotlib 推薦安裝 numpy （定義 array 或者 matrix）, scipy (用不上 備著)，以及 ipython（interactive Python cmd）。

iPython 集成了 numpy 和 matplotlib.pyplot 用的時候不用導入那些模塊。matplotlib 的 pyplot 教程也是基於此。

windows 下 直接安裝以上幾個 python 包的 binary 就 ok，環境變數設置一下，沒啥折騰的。

Ⅲ Python中除了matplotlib外還有哪些數據可視化的庫

python數據可視化庫有很多，其中這幾個最常見：

第一個：Matplotlib
Matplotlib是python中眾多數據可視化庫的鼻祖，其設計風格與20世紀80年代設計的商業化程序語言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，可以採用多種方式繪制圖表並對圖表進行定製。
第二個：Seaborn
Seaborn是基於Matplotlib進行高級封裝的可視化庫，它支持互動式界面，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計圖表。
第三個：Bokeh
Bokeh是一個互動式的可視化庫，支持使用Web瀏覽器展示，可使用快速簡單的方式將大型數據集轉換成高性能的、可交互的、結構簡單的圖表。
第四個：Pygal
Pygal是一個可縮放矢量圖表庫，用於生成可在瀏覽器中打開的SVG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。
第五個：Pyecharts
Pyecharts是一個生成ECharts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者的認可。

Ⅳ python"高維數據"可視化用什麼庫

常見的Python可視化庫有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一個Python 2維繪圖庫，已經成為Python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib你可以很輕松地畫一些或簡單或復雜地圖形，幾行代碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。

Seaborn
Seaborn是基於Mtplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和pandas進行無縫鏈接，使初學者更容易上手。相對於Matplotlib，Seaborn語法更簡潔，兩者關系類似於NumPy、和Pandas之間的關系。

HoloViews
HoloViews是一個開源的Python庫，可以用非常少的代碼行中完成數據分析和可視化，除了默認的Matplotlib後端外，還添加了一個Bokeh後端。Bokeh提供了一個強大的平台，通過結合Bokeh提供的互動式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高維可視化，非常適合於數據的互動式探索。

Altair
Altair是Python的一個公認的統計可視化庫，它的API簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。Altair API不包含實際的可視化呈現代碼，而是按照vega-lite規范發出JSON數據結構。由此產生的數據可以在用戶界面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的可視化效果，且只需很少的代碼。

ggplot
ggplot是基於R的ggplot2和圖形語法的Python的繪圖系統，實現了更少的代碼繪制更專業的圖形。
它使用一個高級且富有表現力的API來實現線，點等元素的添加，顏色的更改等不同類型的可視化組件的組合或添加，而不需要重復使用相同的代碼，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，盡管它也可以製作一些非常復雜、好看的圖形。

Bokeh
Bokeh是一個Python互動式可視化庫，支持現代化Web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的D3.js的圖形化樣式，並將此功能擴展到高性能交互的數據集，數據流上。使用Bokeh可以快速便捷地創建互動式繪圖、儀錶板和數據應用程序等。
Bokeh能與NumPy、Pandas，Blaze等大部分數組或表格式的數據結構完美結合。

Ⅳ Python中除了matplotlib外還有哪些數據可視化的庫

數據可視化是展示數據、理解數據的有效手段，常用的Python數據可視化庫如下：
1.Matplotlib：第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
2.Seaborn：利用Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表，與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
3.ggplot：基於R的一個作圖庫的ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
4.Bokeh：與ggplot很相似，但與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
5.Plotly：可以通過Python notebook使用，與bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
6.pygal：與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
7.geoplotlib：用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖等，必須安裝Pyglet方可使用。
8.missingno：用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。

Ⅵ Python 數據可視化：Altair 使用全解析

ggplot2 是 R 的作圖工具包，可以使用非常簡單的語句實現非常復雜漂亮的效果。然而不幸的是，ggplot2 並不支持 Python。

在 Python 中，我們常使用 matplotlib 用於可視化圖形，matplotlib是一個很強大的可視化庫，但是它有著很嚴重的局限性。matplotlib 的使用非常靈活，這可以說的上是它的一個優點，但是當我們想為圖形加一個小小的功能的時候，它的繁瑣操作會讓我們舉步維艱。除此之外，matplotlib 的兩種界面（面向對象界面、基於狀態的界面）令人相當困惑，對於新手很不友好。即使對於多年使用 matplotlib 的人而言，他們也無法完全掌握這些操作。最後不得不說的是，用 matplotlib 製作互動式圖表是一件相當困難的事情。

Altair 是 Vega-Lite 的包裝器。Vega-Lite 是 javaScript 的高級可視化庫，它最最重要的特點是，它的API是基於圖形語法的。

https://github.com/altair-viz/altair

什麼是圖形語法呢？ 圖形語法聽起來有點像一個抽象的功能，值得注意的是，它是 Altair 和其他 Python 可視化庫之間最主要的區別。Altair 符合我們人類可視化數據的方式和習慣，Altair 只需要三個主要的參數：

基於以上三個參數，Altair 將會選擇合理的默認值來顯示我們的數據。

Altair 最讓人著迷的地方是，它能夠合理的選擇顏色。如果我們在 Encoding 中指定 變數類型為量化變數 ，那麼 Altair 將會使用連續的色標來著色（默認為 淺藍色-藍色-深藍色）。如果 變數類型指定為類別變數 ，那麼 Altair 會為每個類別賦予不同的顏色。（例如 紅色，黃色，藍色）

讓我們來看一個具體的例子，如下所示，我們組織了6個國家和它們所對應的人口數據，除此之外，還有相應的收入數據：

首先我們繪制每個國家的人口數據：

Ⅶ 大數據分析工具_大數據分析工具軟體

說一些我常用到的大數據分析工具

1.專業的大數據分析工具

2.各種Python數據可視化第三方庫

3.其它語言的數據可視化框架

一、專業的大數據分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富正派。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。

二、Python的數據可視化第三方庫

Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。

1、pyecharts

Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由等一群開發者維護的EchartsPython介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各讓清殲種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。

三、其他數據可視化工具

1、Echarts

前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。

大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。

2、D3

D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表坦沖樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。