Python數(shù)據(jù)可視化真正好用的3個(gè)庫(kù)詳解
這年頭,畫個(gè)圖比談戀愛都難? 前幾天,一個(gè)朋友(對(duì),就是那種只要出bug就找我的朋友)一臉愁容地跟我吐槽:“Python 畫圖庫(kù)怎么這么多?Matplotlib、Seaborn、Plotly、Pyecharts、ggplot、pyqtgraph、vispy、bokeh……都快把我繞暈了!”
我聽完差點(diǎn)一口奶茶噴鍵盤上。兄弟,Python 畫圖庫(kù)確實(shí)多,但真正好用的,就那么幾個(gè)。你不可能全學(xué)一遍吧?(學(xué)得完也不代表用得上)
所以,今天我就來給大家整理一下——Python 數(shù)據(jù)可視化,真正好用的就這 3 個(gè)庫(kù):Seaborn、Plotly、Pyecharts。學(xué)會(huì)它們,基本上你的可視化需求都能搞定,甚至還能輕松集成到 Web 里。
1. Seaborn:基于 Matplotlib 的顏值擔(dān)當(dāng)
Seaborn 是基于 Matplotlib 的高級(jí)可視化庫(kù),專門用于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化,默認(rèn)配色高級(jí),樣式美觀,適合做數(shù)據(jù)分析和探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)。它可以輕松繪制箱線圖、回歸圖、分布圖等,特別適合數(shù)據(jù)科學(xué)家、科研人員使用。
適用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)可視化、探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)
優(yōu)點(diǎn):
- 語法簡(jiǎn)單,封裝了 Matplotlib 的繁瑣設(shè)置
- 內(nèi)置很多統(tǒng)計(jì)繪圖函數(shù),適合分析數(shù)據(jù)趨勢(shì)
- 畫出來的圖自帶美感,不像 Matplotlib 需要調(diào)半天
缺點(diǎn):
- 交互性一般,主要用于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析
- 不能單獨(dú)使用,底層還是基于 Matplotlib
上手難度:(簡(jiǎn)單)
示例:看看 Seaborn 怎么讓數(shù)據(jù)變美!
2. Plotly:可交互的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化
Plotly 是一個(gè)強(qiáng)大的交互式可視化庫(kù),支持 2D、3D 圖表,鼠標(biāo)懸停、縮放、拖拽等交互功能,適合用于數(shù)據(jù)探索和 Web 可視化。它還支持 Dash 框架,可以用 Python 直接開發(fā)數(shù)據(jù)儀表盤。
適用場(chǎng)景:需要?jiǎng)討B(tài)交互的圖表,比如 Web 頁面、數(shù)據(jù)看板、實(shí)時(shí)監(jiān)控
優(yōu)點(diǎn):
- 內(nèi)置交互功能,鼠標(biāo)懸停、縮放、點(diǎn)擊事件都有
- 適合 Web 展示,可以導(dǎo)出為 HTML
- 支持 3D 圖表,適合可視化復(fù)雜數(shù)據(jù)
缺點(diǎn):
- 代碼比 Seaborn 復(fù)雜一點(diǎn),需要學(xué)習(xí)
- 靜態(tài)圖渲染不如 Matplotlib 精細(xì)
上手難度:(中等)
示例:動(dòng)態(tài)折線圖(鼠標(biāo)懸停有數(shù)據(jù))\
3. Pyecharts:國(guó)人開發(fā),適合 Web 大屏可視化
Pyecharts 是 Python 版的 ECharts,可用于Web 可視化、大屏數(shù)據(jù)看板、儀表盤開發(fā)。它可以生成 HTML 文件,并支持 Django、Flask 等后端框架嵌入,適合數(shù)據(jù)可視化工程師、Web 開發(fā)者。
適用場(chǎng)景:Web 網(wǎng)站、數(shù)據(jù)大屏、酷炫儀表盤
優(yōu)點(diǎn):
- 代碼風(fēng)格簡(jiǎn)單,適合中國(guó)開發(fā)者
- 直接生成 HTML,可以放到 Web 里
- 交互性強(qiáng),支持地圖、柱狀圖、餅圖等炫酷效果
缺點(diǎn):
- 主要用于 Web,離線使用不如 Matplotlib
- 需要安裝
pyecharts
額外依賴
上手難度:(稍高,但值得學(xué))
示例:一個(gè)字炫酷\
總結(jié):選對(duì)庫(kù),事半功倍!
庫(kù)名 | 適用場(chǎng)景 | 優(yōu)點(diǎn) | 缺點(diǎn) | 適合人群 |
---|---|---|---|---|
Seaborn | 數(shù)據(jù)分析、EDA | 畫風(fēng)優(yōu)雅、代碼簡(jiǎn)單 | 交互性一般 | 數(shù)據(jù)分析師、初學(xué)者 |
Plotly | Web 交互、數(shù)據(jù)看板 | 交互強(qiáng)、支持 3D | 代碼略復(fù)雜 | Web 開發(fā)、BI |
Pyecharts | 數(shù)據(jù)大屏、酷炫展示 | 適合 Web、可視化炫酷 | 學(xué)習(xí)成本高 | Web 端數(shù)據(jù)可視化 |
一句話總結(jié)選庫(kù)邏輯:
- 做數(shù)據(jù)分析? Seaborn
- 要交互功能? Plotly
- 炫酷 Web 大屏? Pyecharts
就這 3 個(gè),夠你用了!
會(huì)寫代碼的 Pythoner 千千萬,但能把數(shù)據(jù)畫出花來的,真的不多……你學(xué)會(huì)了嗎?
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