即使是使用matplotlib多年的人，也無(wú)法完全掌握這些操作。最后，用matplotlib制作交互式圖表是相當(dāng)困難的。牛郎星是蔬菜的包裝。VegaLite是一個(gè)高級(jí)可視化JavaScript庫(kù)。它最重要的特點(diǎn)是它的API是基于圖形語(yǔ)法的。

數(shù)據(jù)可視化是表現(xiàn)數(shù)據(jù)和理解數(shù)據(jù)的有效手段。常用的Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)如下:1。Matplotlib:第一個(gè)Python 可視化 library，其他很多庫(kù)都是基于它或者直接調(diào)用這個(gè)庫(kù)，你很容易就可以得到數(shù)據(jù)。2.Seaborn:用Matplotlib制作漂亮的圖表，代碼簡(jiǎn)潔，和Matplotlib最大的區(qū)別是默認(rèn)的繪圖風(fēng)格和顏色搭配具有現(xiàn)代審美。

當(dāng)然很好。python第三方庫(kù)作為一種廣泛使用的編程語(yǔ)言，擴(kuò)展非常豐富。對(duì)于數(shù)據(jù) 可視化，提供了很多高效簡(jiǎn)單的包供直接使用。下面我簡(jiǎn)單介紹其中的三個(gè)，分別是matplotlib和Matplotlib。有興趣的朋友可以試試:老工具matplotlib。這是python一個(gè)非常有名的可視化工具。相信很多做過(guò)可視化的朋友都很熟悉matplotlib，它專業(yè)強(qiáng)大，功能齊全，擴(kuò)展豐富。幾乎你能想到的各種圖表，Matplotlib都能輕松搞定，從常見(jiàn)的條形圖、餅狀圖、折線圖，到復(fù)雜的動(dòng)畫(huà)圖表、三維圖表、用戶自定義圖表。matplotlib種類繁多，代碼齊全。如果想做-3可視化并繪制專業(yè)圖表進(jìn)行展示，可以使用matplotlib。效果很好:簡(jiǎn)化封裝seaborn，也是很好的python 可視化包。基于matplotlib的開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)化和封裝了matplotlib復(fù)雜的參數(shù)和調(diào)用，更加方便易用。常見(jiàn)的散點(diǎn)圖、曲線圖、直方圖、餅圖和熱圖。

前面我們提到過(guò)，ggplot是R和Python中數(shù)據(jù) 可視化的利器，在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析中得到了廣泛的應(yīng)用。Pyecharts結(jié)合了Python和百度開(kāi)源的echarts工具，其交互性和便捷性得到了眾多開(kāi)發(fā)者的認(rèn)可。具有以下特點(diǎn):一、繪制第一張圖:數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的微博轉(zhuǎn)發(fā)圖也是通過(guò)關(guān)系圖轉(zhuǎn)化而來(lái)的:其他圖文示例見(jiàn)官方文檔。

1和MatplotlibMatplotlib是最全面的Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。有人覺(jué)得Matplotlib的界面很丑，但我認(rèn)為作為最基礎(chǔ)的Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，Matplotlib可以為用戶的可視化目標(biāo)提供最大的可能性。使用JavaScript的開(kāi)發(fā)者也有自己首選的可視化庫(kù)，但是當(dāng)他們處理的任務(wù)涉及到大量高級(jí)庫(kù)不支持的定制功能時(shí)，開(kāi)發(fā)者就必須使用D3.js

2.Plotly堅(jiān)信，要進(jìn)行數(shù)據(jù) 可視化，就必須掌握Matplotlib，但大多數(shù)情況下，讀者更喜歡使用Plotly，因?yàn)槟憧梢杂米钌俚拇a得到最豐富多彩的圖像。無(wú)論是要構(gòu)造3D曲面地圖，還是基于地圖的散點(diǎn)地圖，還是交互式動(dòng)畫(huà)地圖，Plotly都能在最短的時(shí)間內(nèi)滿足要求。Plotly還提供了一個(gè)表單工作室，用戶可以將自己的可視化上傳到在線存儲(chǔ)庫(kù)，以供將來(lái)編輯。

簡(jiǎn)介在Python中,數(shù)據(jù) 可視化有多種選擇。正是因?yàn)檫@種多樣性，什么時(shí)候選擇哪種方案變得極具挑戰(zhàn)性。本文包含一些流行的工具，以及如何使用它們來(lái)創(chuàng)建簡(jiǎn)單的條形圖。我將使用以下工具來(lái)完成繪制示例:panda seaborngplotbokehpygyalpolly。在示例中，我將使用panda來(lái)處理數(shù)據(jù)和-3可視化。

數(shù)據(jù) 可視化Yespython最常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域之一，數(shù)據(jù)可視化就是通過(guò)圖形化的方式組合一組/。有一句話在學(xué)術(shù)界廣為流傳，那就是一圖勝千言。在課堂上，我經(jīng)常引用例子就是當(dāng)你刷朋友圈的時(shí)候，如果你看到有人轉(zhuǎn)發(fā)一篇話題很吸引人的文章，我們都會(huì)點(diǎn)進(jìn)去。也許你會(huì)認(rèn)真讀前幾段，等文章長(zhǎng)了，你就沒(méi)興趣讀了。

Preparation基本上，我們?nèi)匀恍枰獎(jiǎng)?chuàng)建一個(gè)圖表，并向其中添加所需的軸。但不同的是，我們?yōu)閳D表指定了3D視圖，添加的軸是Axes3D?，F(xiàn)在，我們可以用幾乎相同的函數(shù)來(lái)繪圖。當(dāng)然，函數(shù)的參數(shù)不同，所以需要為三個(gè)軸提供數(shù)據(jù)。例如，我們需要為函數(shù)mpl _ toolkits . mplot 3d . axes 3d . plot指定xs、ys、zs和zdir參數(shù)。

我們來(lái)解釋一下這些具體的參數(shù)。1.xs和ys: x軸和y軸坐標(biāo)，2.zs:這是Z軸的坐標(biāo)值，可以是所有點(diǎn)對(duì)應(yīng)的值，也可以是每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的值。3.ZDIR:確定哪個(gè)坐標(biāo)軸是Z軸的尺寸(通常是zs，但也可以是xs或ys)，提示:模塊mpl_toolkits.mplot3d.art3d包含3dartist代碼和將2d artist轉(zhuǎn)換為3D版本的函數(shù)。