1樓：帳號已登出
1、matplotlib
matplotlib是python中眾多資料視覺化庫的鼻祖，其設計風格與20世紀80年代設計的商業化程式語言matlab十分接近，具有很多強大且複雜的視覺化功能。matplotlib包含多種型別的api，可以採用多種方式繪製圖表並對圖表進行定製。
2、seaborn
seaborn是基於matplotlib進行高階封裝的視覺化庫，它支賀枝首持互動式介面，使繪製圖示的功能變得更簡單，且圖表的色彩更具吸引力，可以畫出豐富多樣的統計圖表。
3、ggplot
ggplot是基於matplotlib並旨在以簡單方式提高matplotlib視覺化感染力的庫，它採用疊加圖層的形式繪製圖形。例如先繪製座標軸所在的圖層，再繪製點所在的圖層，最後繪製線所在的圖層，但其並不適用於個性化定製圖形。此外，ggplot2為r語言準備了乙個介面，其中的api雖然不適用於python，但適用於r語言並且功能十分強大。
4、bokeh
bokeh是乙個互動式的視覺化庫，支援使用web瀏覽器展示，可使用快速簡單的方式將大型資料集轉換成高效能的、可互動的、結構簡單的圖表。
5、pygal
pygal是禪數乙個可縮放向量圖表庫，用於生成可在瀏覽器中開啟的svg格式的圖表，這種圖表能夠在不同比例的搭頌螢幕上自動縮放，方便使用者互動。
6、pyecharts
pyecharts是乙個生成echarts的庫，生成的echarts憑藉良好的互動性、精巧的設計得到了眾多開發者的認可。
2樓：老男孩教育
1. matplotlib：是python中眾多資料視覺化庫的鼻祖，其設計風格與20世紀80年代的商業化程式語言matlab十分相似，具有很多強大且複雜的視覺化功能；還包含了多種型別的api，可以採用多種方式繪製圖示並對圖示進行定製。
2. seaborn：是基於matplotlib進行高階封裝的視覺化庫，支援互動式介面，使繪製圖表功能變得簡單，且圖表的色彩更具吸引力。
3. ggplot：是基於matplotlib並旨在以簡單方式提高matplotlib視覺化感染力的庫，採用疊加圖層的形式繪製圖形，比如先繪製座標軸所在的圖層，再繪製點所在的圖層，最後繪製線所在的圖層，但其並不適用於個性化定製圖形。
4. boken：是乙個互動式的視覺化庫，支援使用web瀏覽器展示，可使用快速簡單的方式將大型資料集轉換成高效能的、可互動的、結構簡單的圖表。
5. pygal：是乙個可縮放向量圖示庫，用於生成可在瀏覽器中開啟的svg格式的圖表，這種圖表能夠在不同比例的螢幕上自動縮放，方便使用者互動。
6. pyecharts：是乙個生成echarts的庫，生成的echarts憑藉良好的互動性、精巧的設計得到了眾多開發者的認可。
python中資料視覺化經典庫有哪些？
3樓：帳號已登出
資料視覺化是展示資料、理解資料的有效手段，常用的python資料視覺化庫如下：
第乙個python視覺化庫，有許多別的程式庫都是建立在其基礎上或者直接呼叫該庫，可以很方便地得到資料的大致資訊，功能非常強大，但也非常複雜。
利用matplotlib，用簡潔的**來製作好看的圖表，與matplotlib最大的區別為預設繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
基於r的乙個作相簿的ggplot2，同時利用了源於《影象語法》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影象，為操作的簡潔度而犧牲了影象的複雜度。
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互動、可直接用於網路的圖表。
圖表可以輸出為json物件、html文件或者可互動的網路應用。
可以通過python notebook使用，與bokeh一樣致力於互動圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表型別，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
與bokeh和plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可互動影象。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，且預設的風格也很漂亮，用幾行**就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
用於製作地圖和地理相關資料的工具箱。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。
用影象的方式快速評估資料缺失的情況，可根據資料的完整度對資料進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對資料進行修正。
python資料視覺化--視覺化概述
4樓：張三**
資料視覺化是python最常見的應用領域之一，資料視覺化是藉助圖形化的手段將一組資料以圖形的形式表達出來，並利用資料分析和開發工具發現其中未知資訊的資料處理過程。
在學術界有一句話廣為流傳，a picture worths thousand words，就是一圖值千言。在課堂上，我經常舉的例子就是大家在刷朋友圈的時候如果看到有人**一篇題目很吸引人的文章時，我們都會點選進去，可能前幾段話會很認真地看，文章很長的時候後面就會一目十行，失去閱讀的興趣。
所以將資料、**和文字等內容用圖表的形式表達出來，既能提高讀者閱讀的興趣，還能直觀表達想要表達的內容。
python視覺化庫有很多，下面列舉幾個最常用的介紹一下。
matplotlib
它是python眾多資料視覺化庫的鼻祖，也是最基礎的底層資料視覺化第三方庫，語言風格簡單、易懂，特別適合初學者入門學習。
seaborn
seaborn是在matplotlib的基礎上進行了更高階的api封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能製作具有更多特色的圖。應該把seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。
pyecharts
pyecharts是一款將python與echarts結合的強大的資料視覺化工具，生成的圖表精巧，互動性良好，可輕鬆整合至 flask，sanic，django 等主流 web 框架，得到眾多開發者的認可。
bokehbokeh是乙個面向web瀏覽器的互動式視覺化庫，它提供了多功能圖形的優雅、簡潔的構造，並在大型資料集或流式資料集上提供高效能的互動性。
python這些視覺化庫可以便捷、高效地生成豐富多彩的圖表，下面列舉一些常見的圖表。
柱形圖。條形圖。
坡度圖。南丁格爾玫瑰圖。
雷達圖。詞雲圖。
散點圖。等高線圖。
瀑布圖。相關係數圖。
散點曲線圖。
直方圖。箱形圖。
核密度估計圖。
折線圖。面積圖。
日曆圖。餅圖。
圓環圖。馬賽克圖。
華夫餅圖。還有地理空間型等其它圖表，就不一一列舉了，下節開始我們先學習matplotlib這個最常用的視覺化庫。
python資料分析：視覺化
5樓：戶如樂
本文是《資料蛙三個月強化課》的第二篇總結教程，如果想要了解資料蛙社群，可以閱讀給datafrog社群同學的學習建議對於我們資料裂搭羨分析師來說，不僅要自己明白資料背後的含義，而且還要給老闆更直觀的展示資料的意義。所以，對於這項不可缺少的技能，讓我們來一起學習下吧。
畫圖之前，我們先匯入包和生成資料集。
我們先看下所用的資料集。
折線圖是我們觀察枝歷趨勢常用的圖形，可以看出資料隨著某個變數的變化趨勢，預設情況下引數 kind="line" 表示圖的型別為折線圖。
對於分類資料這種離散資料，需要檢視資料是如何在各個類別之間分佈的，這時候就可以使用柱狀圖。我們為每個類別畫出乙個柱子。此時，可以將引數 kind 設定為 bar 。
條形圖就是將豎直的柱狀圖翻轉90度得到的圖形。與柱狀圖一樣，條形圖也可以有一組或多種多組資料。
水平條形圖在類別名稱很長的時候非常方便，因為文字是從左到右書寫的，與大多數使用者的閱讀順序一致，這使得我們的圖形容易閱讀。而柱狀圖在類別名稱很長的時候是沒有辦法很好的展示的。
直方圖是柱形圖的特殊形式，當我們想要看資料集的分佈情況時，選擇直方圖。直方圖的變數劃分至不同的範圍，然後在不同的範圍中統計計數。在直方圖中，柱子之間的連續的，連續的柱子暗示數值上的連續。
箱線圖用來展示資料集的描述統計資訊，也就是[四分位數]，線的上下兩端表示某組資料的最大值和最小值。箱子的上下兩端表示這組資料中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。
此時可以將引數 kind 設定為 box。
如果想要畫出散點圖，可以將引數 kind 設定為 scatter，同時需要指定 x 和 y。通過散點圖可以探索變數之間的關係。
餅圖是用面積表示一組資料的佔比，此時可以將引數 kind 設定為 pie。
我們剛開始學習的同學，肆拍最基本應該明白什麼資料應該用什麼圖形來展示，同學們來一起總結吧。
python有哪些資料視覺化方法？
6樓：豬八戒網
這裡介紹2種python視覺化的方法，分別是seaborn和pyecharts，這2個庫簡單易學、容易上手，可以快速繪製出簡潔、漂亮的圖表，而且**量少，使用起來非常方便，下面我簡單介紹一下這2個庫的安裝和使用，實驗環境win10+，主要內容如下：
seaborn：這是乙個基於matplotlib的視覺化庫，是對matplotlib的更高階封裝，極大地方便了我們的資料視覺化，省去了許多matplotlib預設引數的配置，**量少，而且製圖漂亮，下面我簡單介紹一下這個庫：
1.安裝seaborn，這個直接在cmd視窗中輸入命令「pipinstallseaborn」就行，如下：
2.安裝成功後，我們可以進行一下簡單的測試了，主要鎮爛拍**如下（官方示例）：
程式執行截圖如下，製圖效果還不錯：
pyecharts：這個是echarts的乙個python介面，藉助echarts，我們可以快速繪製出簡潔、漂亮的視覺化圖表。易學易懂、上手簡單、使用方便，非常適合資料視覺化，下面我簡單介紹一下這個庫：
2.安裝成功後，我們就可以進行簡單的測試了，主要**如下：
程式執行截圖如下：
至此，2種python視覺化的方法歷笑就介紹完畢了。總的來說，這2個視覺化庫使用起來都非常方便，簡單易學、容易上手，感興趣的話，可以參考一下官網教程，嘗試一下，當然，你也可以使用matplotlib，ggplot2等視覺化庫，只要適合自己的專案，都行，網上也有相關教程和資料，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。
資料視覺化的介紹，什麼是資料視覺化
資料視覺化指的是，通過商業智慧型bi以圖形化手段為基礎，將複雜 抽象和難以理解的資料用圖表進行表達，清晰有效地傳達資訊。資料視覺化是商業智慧型bi資料分析的延伸，分析人員借助統計分析方法，將資料轉化為資訊，然後進行視覺化展現。資料視覺化 派可資料商業智慧型bi 經過資料視覺化處理後，複雜的資料分析報...
資料視覺化的優秀入門書籍有哪些？
資料視覺化的發展，將改缺明變傳統的管理方式，讓資料的呈現更及時 更直觀 更簡單。優秀的資料視覺化講究場景應用，結合資料分析邏輯，制定高效決策。好的資料視覺化的體驗，是通過美好有效的表達更好的分享和傳達資料資訊。資料視覺化給大資料的各種實踐落地提供了檢驗依據，大量枯燥的資料可以通過資料合理的資料視覺化...
不屬於資料視覺化的特徵，常用的資料視覺化方式有哪些
僅需一種資料支援方式即可，不屬於資料視覺化的特徵。資料可視頌仿化的意義是幫助人更好的分析資料，資訊的質量很大程度上依消櫻賴於其野橋纖表達方式。資料視覺化的意義是幫助人更好的分析資料，資訊的質量很大程度上依賴於其表達方式。對數字羅列所組成的資料中所包含的意義進行分析，使分析結果視覺化。其實資料視覺化的...