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本篇內容介紹了“Python如何實現數據可視化”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
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,可以采用多種方式繪制圖表并對圖表進行定制。
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計圖表。
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。
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據集轉換成高性能的、可交互的、結構簡單的圖表。
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。
Pyecharts是一個生成ECharts(EnterpriseCharts商業產品圖表)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者的認可。
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