Python数据可视化工具软件,用python实现数据可视化

　　Python数据可视化库在数据分析中展示数据的最好方式就是形象地绘制相应的图像，让人们更好地理解数据。什么样的数据，什么样的场景，用什么样的图表，都是有一定规律的。(以后写博客记录这个。当然，以后我会把我的一些笔记放在数据可视化上。这里主要分享一些常用的python可视化库。感兴趣的朋友往下看。

　　Matplotlib Matplotlib是接触最多的可视化库。它可以很容易地绘制一些简单或复杂的图形，几行代码就可以生成线图、直方图、功率谱、条形图、误差图、散点图等等。

　　Matplotlib官网

　　Win安装方法：pip安装matplotlib

　　如果Seaborn只使用matplotlib，显示会非常简单，不够美观。Seaborn是一个基于matplotlib的模块，专门研究统计可视化。可以和熊猫无缝链接，初学者很容易上手。与matplotlib相比，Seaborn的语法更加简洁，它们之间的关系类似于numpy和pandas之间的关系。它可以丰富绘画图像的风格。

　　Seabom官方网站

　　Win安装方法：pip安装seaborn

　　分享两张之前绘制的图片：

　　如果好看就赶紧卷起来。如果没有，往下看。

　　PyEcharts Echarts是百度开源的数据可视化，以其良好的交互性和精美的图表设计得到了众多开发者的认可。Python是一种表达性语言，非常适合数据处理。当数据分析遇上数据可视化，pyecharts就诞生了。这个也很厉害，我比较喜欢。我有兴趣一起见证它的魅力。

　　电子海图中文学习文档

　　Win安装方法：pip安装pyecharts

　　这个文档特别友好！强烈推荐。

　　Bokeh Bokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代web浏览器显示(图表可以输出为JSON对象、HTML文档或交互式web应用)。它提供了D3.js优雅简洁的图形风格，并将该功能扩展到高性能交互数据集和数据流。散景可用于快速方便地创建交互式绘图、仪表盘和数据应用程序。Bokeh可以和大多数数组或表格格式的数据结构完美结合，比如NumPy、Pandas、Blaze等。

　　Bokeh官网

　　Win安装方法：pip安装散景

　　HoloViews HoloViews是一个开源的Python库，可以用很少的几行代码完成数据分析和可视化。它结合了matplotlib和Bokeh。

　　HoloViews官网

　　Win安装方法：pip安装HoloViews

　　Altair Altair是Python中公认的统计可视化库。它的API简单、友好、一致，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渲染代码，而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构。结果数据可以呈现在用户界面中。这种优雅的简单产生了美丽而有效的视觉效果，并且只需要一点代码。

　　数据源是一个数据帧，由不同数据类型的列组成。DataFrame是一种简洁的格式，其中行对应于样本，列对应于观察到的变量。视觉属性(位置、颜色、尺寸、形状、面板等。)通过数据转换映射到使用组。

　　牛郎星文件

　　Win安装方法：pip安装Altair)

　　PyQtGraph PyQtGraph是一个基于PyQt4/PySide和numpy构建的纯python GUI图形库。PyQtGraph完全是用python写的。它是一个非常强大的图形系统，可以进行大量的数据处理和数字运算。使用Qt的GraphicsView框架优化简化工作流程，用最少的工作量完成数据可视化，速度也很快。

　　PyQtGraph官网

　　Win安装方法：pip安装PyQtGraph

　　Ggplot ggplot是一个基于R的ggplot2和图形语法Python的绘图系统，实现了用更少的代码绘制更专业的图形。

　　它使用一个高级的、富于表现力的API来实现不同类型的可视化组件的组合或添加，比如线条、点等元素的添加，颜色的变化，而不需要重用相同的代码。然而，对于那些试图进行高度定制的人来说，ggplot并不是最佳选择，尽管它也可以制作一些非常复杂和漂亮的图形。

　　Ggplot和熊猫关系密切。如果你计划使用ggplot，你最好将数据保存在DataFrames中。

　　因为是基于R语言，所以R语言也有这个库。

　　Ggplot文档

　　Win安装方法：pip install gg plot 0 . 11 . 5 py 2 . py3 none any . whl

　　Pygal pygal是一种开放的标准矢量图形语言，基于XML(可扩展标记语言)。可以生成多种输出格式的高分辨率Web图形页面，还支持给定数据的html表格导出。用户可以直接用代码绘制图像，用任何文字处理工具打开SVG图像，修改一些代码使图像具有交互功能，插入HTML中通过浏览器查看。

　　Pygal官网

　　Win安装方法：python-m pip install-user pygal==1.7

　　VisPy VisPy是一个用于交互式科学可视化的Python库，速度快，可伸缩，易于使用。这是一个高性能的交互式2D和三维数据可视化库。它利用现代图形处理器(gpu)的计算能力，通过OpenGL库显示非常大的数据集。

　　VisPy官网

　　Win安装方法：pip安装VisPy

　　NetworkX NetworkX是一个Python包，用于创建、操纵和研究复杂网络的结构，学习复杂网络的结构、功能和动力学。

　　NetworkX提供了适用于各种数据结构的图表、二进制字母和多图，以及大量的标准图算法、网络结构和分析测度，可以产生随机网络、复合网络或经典网络，节点可以是文本、图像、XML记录等。并提供了一些样本数据(如权重和时间序列)。

　　NetworkX测试的代码覆盖率在90%以上，是一个多元化、易教、能快速生成图形的Python平台。

　　NetworkX中文手册

　　Win安装方法：pip install networkx

　　Plotly Plotly python图形库在互联网上提供了交互式的、开放的、高质量的图形集，可以连接R、python、matlab等软件。它有几种在其他库中很难找到的图表类型，如等高线图、树形图和三维图等。而且图标类型也很丰富。申请API key后，可以一键同步统计图形到云端。但美中不足的是打开国外网站需要时间，一个账号只能创建25个图表，除非你升级或者删除一些图表。

　　Plotly官网

　　Win安装方法：pip安装plotly

　　Mpld3 mpld3基于python的图形库和D3js，汇集了Matplotlib热门项目的JavaScript库，用于创建web交互式数据可视化。通过一个简单的API，matplotlib图形被导出为HTML代码，可以在浏览器中使用。

　　Mpld3官网

　　Win安装方法：pip安装mpld3

　　Python-igraph Python接口igraph高性能图形库，主要用于复杂网络的研究和分析。这个主要用来画图表。

　　Python-igraph文档

　　Win安装方法：pip安装python-igraph

　　missingno在做监督学习算法时，难免会遇到数据集混乱和缺失值的情况。当缺失率很小时，可以直接丢弃缺失记录或手工处理。missingno提供了一个小巧、灵活、易用的数据可视化和实用工具集，可以通过图像快速评估缺失的数据，而不是在数据表中苦苦挣扎。可以根据数据的完整性对数据进行排序或筛选，也可以考虑根据热图或树形图对数据进行修改。

　　Missingno是一个基于matplotlib的模块，所以它的绘图速度很快，可以灵活地处理pandas数据。

　　失踪没有官员：没有找到

　　Win安装方法：pip安装缺少编号

　　May2mayavi2是一个通用的、跨平台的3D科学数据可视化工具。标量、矢量和张量数据可以在2D和3D空间中显示。它可以通过定制源、模块和数据过滤器轻松扩展。Mayavi2还可以作为画图引擎生成matplotlib或gnuplot脚本，或者作为其他应用的交互可视化的库，将生成的图片嵌入到其他应用中。

　　Mayavi2官网

　　Win安装方法：pip安装mayavi

　　它可以画出这种图像：

　　皮革皮革是一个可读性强、界面友好的API，新手也能很快掌握。完成的图像非常基本，适合所有数据类型。它针对探索性图表进行了优化，以生成与比例无关的SVG图表，这样当您调整图像大小时，图像质量不会损失。

　　皮革文件

　　Win安装方法：pip安装皮革

　　Gleam Gleam只允许Python构建交互数据，生成可视化网络应用。您可以使用任何Python可视化库来控制输入，而无需了解HTML CSS或JaveScript。当你在春天创建一个图表时，你可以给它添加一个字段，这样任何人都可以实时处理你的数据，并使你的数据更容易理解。

　　Gleam文档

　　Win安装方法：pip安装Gleam

　　map类有一些对绘制地图、经纬度坐标等很友好的库。

　　Geoplotlib底图和Cartopy包支持多种地理投影，并提供一些可视化效果，包括点地图、热点图、等值线图和形状文件。PySAL是一个开源的空间分析函数库，由Python编写。它提供了许多基本工具，主要用于形状文件。然而，这些库不允许用户绘制地图，并且对自定义可视化、交互性和动画的支持有限。

　　Geoplotlib是一个用于地理数据和制图可视化的python工具箱，并提供了原始数据和所有可视化之间的基本接口。它支持在纯python中开发硬件加速的交互可视化，并提供了点映射、核密度估计、空间地图、过时的鸟多边形地图、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，geoplotlib还允许您定义复杂的数据可视化(绘制OpenGL，如分数、线和高性能的多边形)，并通过定义自定义图层来创建动画。

　　Geoplotlib文档

　　Win安装方法：pip安装geoplotlib

　　Folium是一个基于Python系统的js库，可以方便地将Python中操作的数据可视化为交互式的单张地图，将数据与地图紧密链接，并自定义箭头、网格等HTML格式的地图标记。该库还带有一些内置的地形数据。我是在一个使用经纬度的数据挖掘比赛中遇到的，感觉还挺好的。

　　树叶文件

　　Win安装方法：pip安装叶子

　　Vincent Vincent Vincent是一个很酷的可视化工具，使用Python数据结构作为数据源，然后翻译成Vega可视化语法，可以在d3js上运行。这允许您使用Python脚本创建漂亮的3D图形来显示数据。Vincent在底层使用Pandas和DataFrames数据，支持大量图表——条形图、折线图、散点图、热图、堆叠条形图、分组条形图、饼图、圆形图、地图等。

　　文森特文档

　　Win安装方法：pip安装Vincent

　　最后推荐一个微信官方账号(非本人):大数据分析与人工智能。个人觉得挺好的。他会推荐一些需要人民币的课程(根据自己的需求而定)，并给出一些特别有意思的案例。

　　因为我主要学习数据分析和挖掘，可视化工具必不可少。最近在学习中发现了一些资料，想分享一下。我最近很忙。有空请整理一下分享一下。

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