1樓：喵喵喵喵喵咪
常見的python視覺化庫有哪些？
matplotlib
matplotlib是一個python 2維繪相簿，已經成為python中公認的資料視覺化工具，通過matplotlib你可以很輕鬆地畫一些或簡單或複雜地圖形，幾行**即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。
seaborn
seaborn是基於mtplotlib產生的一個模組，專攻於統計視覺化，可以和pandas進行無縫連結，使初學者更容易上手。相對於matplotlib，seaborn語法更簡潔，兩者關係類似於numpy、和pandas之間的關係。
holoviews
holoviews是一個開源的python庫，可以用非常少的**行中完成資料分析和視覺化，除了預設的matplotlib後端外，還新增了一個bokeh後端。bokeh提供了一個強大的平臺，通過結合bokeh提供的互動式小部件，可以使用html5 canvas和webgl快速生成互動性和高維視覺化，非常適合於資料的互動式探索。
altair
altair是python的一個公認的統計視覺化庫，它的api簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。altair api不包含實際的視覺化呈現**，而是按照vega-lite規範發出json資料結構。由此產生的資料可以在使用者介面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的視覺化效果，且只需很少的**。
ggplot
ggplot是基於r的ggplot2和圖形語法的python的繪圖系統，實現了更少的**繪製更專業的圖形。
它使用一個高階且富有表現力的api來實現線，點等元素的新增，顏色的更改等不同型別的視覺化元件的組合或新增，而不需要重複使用相同的**，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，儘管它也可以製作一些非常複雜、好看的圖形。
bokeh
bokeh是一個python互動式視覺化庫，支援現代化web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的d3.js的圖形化樣式，並將此功能擴充套件到高效能互動的資料集，資料流上。
使用bokeh可以快速便捷地建立互動式繪圖、儀表板和資料應用程式等。
bokeh能與numpy、pandas，blaze等大部分陣列或**式的資料結構完美結合。
2樓：匿名使用者
python很多好看的作相簿，但是都是基於matplotlib進行開發封裝的！ 我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫！ seaborn是偏向於統計作圖的，尤其是線性作圖，用起來...
python中除了matplotlib外還有哪些資料視覺化的庫
3樓：匿名使用者
python很多好看的作相簿，但是都是基於matplotlib進行開發封裝的！
我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫！
seaborn是偏向於統計作圖的，尤其是線性作圖，用起來比較順手，簡單。seaborn整個語法層也會簡化很多，畫出的圖不需要修飾看起來也很好看。但是繪圖方式有限，不夠靈活
bokeh是使用了js。因此主打的是互動式繪圖，你可以在ipython notebook裡使用到最佳！畫出的圖非常好看，關鍵是可以互動修改！
缺點是語法有點生澀，一點也不必matplotlib簡單
ggplot就算了吧，和r語言那個ggplot2比起來，簡直是感覺在用兩個包，似然都是同一個人開發的！ 而且原作者也在github上說了，不再會更新python的庫！ 不過話說，ggplot2真的是繪圖神器，這幾乎是我還在用r語言的唯一原因。
因此，不管你想要用哪個庫，matplotlib都是必須要學的。雖然他語法複雜，但是靈活性大，你幾乎能畫出任何你想要的圖形。
python中除了matplotlib外還有哪些資料視覺化的庫
4樓：喵喵喵喵喵咪
常見的python視覺化庫有哪些？
matplotlib
matplotlib是一個python 2維繪相簿，已經成為python中公認的資料視覺化工具，通過matplotlib你可以很輕鬆地畫一些或簡單或複雜地圖形，幾行**即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。
seaborn
seaborn是基於mtplotlib產生的一個模組，專攻於統計視覺化，可以和pandas進行無縫連結，使初學者更容易上手。相對於matplotlib，seaborn語法更簡潔，兩者關係類似於numpy、和pandas之間的關係。
holoviews
holoviews是一個開源的python庫，可以用非常少的**行中完成資料分析和視覺化，除了預設的matplotlib後端外，還新增了一個bokeh後端。bokeh提供了一個強大的平臺，通過結合bokeh提供的互動式小部件，可以使用html5 canvas和webgl快速生成互動性和高維視覺化，非常適合於資料的互動式探索。
altair
altair是python的一個公認的統計視覺化庫，它的api簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。altair api不包含實際的視覺化呈現**，而是按照vega-lite規範發出json資料結構。由此產生的資料可以在使用者介面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的視覺化效果，且只需很少的**。
ggplot
ggplot是基於r的ggplot2和圖形語法的python的繪圖系統，實現了更少的**繪製更專業的圖形。
它使用一個高階且富有表現力的api來實現線，點等元素的新增，顏色的更改等不同型別的視覺化元件的組合或新增，而不需要重複使用相同的**，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，儘管它也可以製作一些非常複雜、好看的圖形。
bokeh
bokeh是一個python互動式視覺化庫，支援現代化web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的d3.js的圖形化樣式，並將此功能擴充套件到高效能互動的資料集，資料流上。
使用bokeh可以快速便捷地建立互動式繪圖、儀表板和資料應用程式等。
bokeh能與numpy、pandas，blaze等大部分陣列或**式的資料結構完美結合。
5樓：匿名使用者
python很多好看的作相簿，但是都是基於matplotlib進行開發封裝的！我用過seaborn,bokeh,ggplot這三個庫！seaborn是偏向於統計作圖的，尤其是線性作圖，用起來比較順手，簡單。
seaborn整個語法層也會簡化很多，畫出的圖不需要修飾看起來也很好看。但是繪圖方式有限，不夠靈活bokeh是使用了js。因此主打的是互動式繪圖，你可以在ipythonnotebook裡使用到最佳！
畫出的圖非常好看，關鍵是可以互動修改！缺點是語法有點生澀，一點也不必matplotlib簡單ggplot就算了吧，和r語言那個ggplot2比起來，簡直是感覺在用兩個包，似然都是同一個人開發的！而且原作者也在github上說了，不再會更新python的庫！
不過話說，ggplot2真的是繪圖神器，這幾乎是我還在用r語言的唯一原因。因此，不管你想要用哪個庫，matplotlib都是必須要學的。雖然他語法複雜，但是靈活性大，你幾乎能畫出任何你想要的圖形。
國內有哪些好的資料視覺化工具，推薦一下
6樓：cda資料分析師
誠然，資料視覺化可謂是資料分析工作的最後一道工序，前面的作業做得再好，如果不能很好地展現出來，那就算是臨門一腳、功虧一簣了……下面給大家列出好用的資料視覺化工具清單，希望可以為你的學習或工作帶來一些幫助。
1、強大的r視覺化包-ggplot2
r是一款偏向於統計分析的指令碼語言軟體，基於s語言開發，如果你是r語言忠實fans，我相信你一定不會不知道r裡單獨的一個繪圖包—ggplot2，之所以給ggplot2「強大」的頭銜，一方面確實能夠輕鬆應付各個領域的影象繪製，靜態的，動態的，說的出名字的，個性化特製的；另一方面小編就是學統計學的，自然相對熟悉這個包。
ggplot2由hadley wickham在2023年創造。受歡迎的原因是將圖形分解為語素（如尺度、圖層）的思想。ggplot2可以作為r語言基礎繪圖包的替代，同時ggplot2預設有多種印刷及網頁尺寸。
較r基礎繪圖包而言，ggplot2允許使用者在更抽象的層面上增加、刪除或轉換圖表中的元素。 這種抽象化的代價是執行速度。ggplot2 較 lattice 繪圖包而言更耗時。
2、資料科學的達芬奇—matplotlib
如果你偏好使用python做資料分析，那我相信你對matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是python語言及其數學擴充套件包 numpy的視覺化操作介面。
matplotlib的優點：帶有內建**的預設繪圖樣式；與python的深度整合；圖形繪製相較gnuplot更加美觀。缺點嘛，高度依賴其他包，如numpy。
只適用於python：很難在python以外的語言中使用。
我們來用python裡的matplotlib做一個散點圖試試：
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import rand
a = rand(100)
b = rand(100)
plt.scatter(a,b)
plt.show()
3、選單式操作使用者的福音書—tableau
近期有企業招聘要求會tbaleau，小編也是最近才知道這個軟體的。
tableua是一家軟體公司總部設在西雅圖，華盛頓，美國產生互動式資料視覺化產品，著重於商務智慧。tableau產品查詢關聯式資料庫，olap多維資料集，雲資料庫和電子**，然後生成許多圖表型別。產品還可以從其記憶體資料引擎中提取資料並儲存和檢索。
4、微軟忠實使用者離不開的互動式標板—powerbi
power bi是microsoft提供的業務分析服務。它提供具有自助式商業智慧功能的互動式視覺化，終端使用者可以自行建立報告和儀表板，而無需依賴資訊科技人員或資料庫管理員.powerbi與excel無縫接入，專業增強版的excel更是不需要安裝powerbi外掛，開啟excel就可食用了。
當然有些資料分析軟體也帶透視表、繪圖功能，如mysql、spss，但資料視覺化不作為主要功能，這裡就不如上面較詳細說了。
在python中定義函式python中怎麼呼叫自定義函式
涉及到狀態儲存，可以使用函子 書上這麼翻譯的，不曉得其他人是不是也這樣叫 給你個例子，你比對著改。如果不懂，自己再延這個方向去檢視資料。class strip def init self,characters 初始化，將需要保留的狀態資訊存起來 self.characters characters ...
python新手，在python中類中的self
任何實現了特殊方法 getitem 的類 內建的列表類list 元祖類tuple 集合類set 字串類str都實現了這個特殊方法，因此它們都可以通過索引來訪問物件的成員 的物件都可以通過索引 下標 來訪問這個物件的成員。而self index 只不過是通過索引來訪問當前物件的成員罷了。這是一個例子 ...
python怎麼換行啊，python中怎麼換行，怎麼從第一行換到第二行的？
其實我想噴上面，但是出於理智，他可能是沒理解你的意思或者是什麼的，就算了。我跟你一樣的問題，找了好久，才python互動介面，ctrl j就可以實現換行了，自由換行。在互動介面的時候，是不能換行的。idle本身就是用來做點小測試的。你要換行可以file new file，然後就可以編輯，這個時候可以...