Python 数据可视化库

Python编程语言拥有适用于各种项目的不同类型的库。同样，Python也有各种用于数据可视化的库，以便用户能够以非常详细的方式理解数据集并进行适当的分析。

每个可视化库都有其自己的特点。为特定任务使用特定的库有助于用户以更简单、更准确的方式完成任务。有些库比其他库效果更好。本文将讨论这些库的优缺点，以了解哪个库更适合数据可视化。

Python编程中用于数据可视化的库如下：

• Matplotlib
• Ggplot
• Pygal
• Missingno
• Seaborn
• Plotly
• Gleam
• Leather
• Geoplotlib
• Bokeh
• Folium

Matplotlib

Matplotlib是一个用于在Python编程语言中绘制图表的库。它用于绘制二维数组。Matplotlib构建在NumPy数组之上。它旨在与更广阔的SciPy栈协同工作。它由John Hunter于2002年开发。

可视化的好处在于用户可以直观地访问大量数据集。Matplotlib是一个包含各种图表（如直方图、条形图、折线图、散点图等）的库。

Matplotlib提供了多种多样的图表。图表有助于理解模式、趋势和建立关联。它具有用于推理定量信息的工具。

由于Matplotlib是Python中第一个数据可视化库，许多其他库都在其基础上开发或设计用于并行工作以进行数据集分析。

输出

Seaborn

Seaborn是一个Python编程库，主要用于制作数据集的统计图形。该库构建在Matplotlib库之上。它还与Pandas紧密集成，Pandas用于数据集的数据结构。

Seaborn对于更好地探索和理解数据非常有帮助。它提供了一个高级的交叉点，用于绘制有吸引力且信息丰富的代数图形。让我们理解以下示例。

示例 -

输出

Ggplot

ggplot是Python对图形语法的实现。它基于ggplot2，后者是一个R编程语言绘图系统。它与matplotlib的操作过程不同，因为它允许用户分层组件以创建完整的图表。用户可以从轴开始分层，添加点，然后是线，之后是趋势线等等。

Ggplot并非旨在开发高度定制的图形。它具有更简单的绘图方法，缺乏复杂性。它与Pandas集成。因此，在使用ggplot时最好将数据存储在数据框中。

示例 -

Bokeh

Bokeh是一个Python库，它也基于图形语法，就像ggplot一样。它仅是Python语言固有的。该库不能用于R编程语言。该库能够构建交互式、可用于网络的图表，这些图表的输出可以是JSON对象、交互式Web应用程序或HTML文档。这个Python语言库还允许流式传输和实时数据。

Bokeh库中有三个具有不同控制级别的接口，以适应不同的用户类型。最高级别的控制用于快速创建图表。该库包括生成和绘制标准图表（如条形图、直方图和箱线图）的不同方法。最低级别则侧重于开发人员和软件工程师。

此级别没有预设默认值，用户必须定义图表的每个元素。中间控制级别具有与Matplotlib库相同的规格。此级别允许用户控制每个图表的基本开发块。让我们理解以下示例。

示例 -

pygal

Pygal是Python编程语言的一个库，也用于数据可视化。这个库也像Bokeh和Plotly库一样开发交互式图表。使用pygal库开发的交互式图表可以嵌入到Web浏览器中。这个库能够以SVG格式提供数据输出图表。

SVG适用于较小的数据集。因此，如果用户使用大型数据集并尝试创建包含大量数据点的图表，图表在执行时将遇到问题并变得缓慢。

在pygal库中，只需几行代码即可轻松绘制出吸引人的图表，因为它具有各种不同图表类型的方法，并且还具有内置样式。

示例 -

输出

Plotly

Plotly是一个用于数据可视化的库。它也是一个开放平台，用户可以在线可视化和分析数据。

这个库用于开发交互式图表。它是一个开源绘图库，支持近40种独特的图表类型，涵盖了广泛的代数、经济、地理三维和科学用户案例。

这个库用于绘制图表，例如树状图、三维图表和等高线图。

Python的Plotly库是在Plotly JavaScript库之上开发的。

示例 -

输出

Geoplotlib

Geoplotlib是Python语言的一个库，它允许用户开发地图和绘制地理数据。它是一个工具箱库，用于绘制不同类型的地图，例如热力图、点密度图和等值线图。

要使用geoplotlib库，用户需要下载Pyglet，这是一个面向对象编程语言的接口。Geoplotlib库在OpenStreetMap瓦片上绘制地图点。

它还具有地图缩放和平移功能，以便用户可以更具体地查看。该库自动处理整个数据集加载、地图投影和地图瓦片下载。它使用OpenGL进行图形渲染。

示例 -

输出

Gleam

Gleam用于Python编程语言中的数据可视化。它受到R编程语言的Shiny包的启发。该库用于可视化和分析仅使用Python脚本的交互式Web应用程序的数据。

因此，用户无需学习任何其他编程语言，如JavaScript、HTML或CSS。Gleam可以与任何Python编程语言的数据可视化库一起使用。

使用gleam，用户需要开发基本图表，然后可以在其顶部构建不同的字段，之后可以轻松地过滤和排序数据。

示例 -

输出

Missingno

Missingno是Python编程语言的一个库，用于处理具有缺失值或混乱值的数据集。

该库提供了一套易于使用且灵活的工具集，用于处理缺失数据可视化。它具有实用程序，可帮助用户快速获得数据集完整性的视觉摘要。

用户可以根据完整性过滤和排序数据集，或使用热力图或树状图发现相关性。

示例 -

输出

Leather

Leather是一个Python编程语言库，用于为那些需要立即获得图表且不关心图表是否完美的用户创建图表。

该库适用于各种类型的数据集。该库以SVG格式创建数据输出图表，以便用户可以以最佳质量衡量图表。

Leather库是一个新库，其部分文档仍在完善中。使用此库创建的图表是基本的，但质量良好，制作粗糙。

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Folium

Folium是一个库，它使得在交互式Leaflet地图上可视化和分析数据变得非常容易。该库具有来自不同平台（如OpenStreetMaps、Stamen和Mapbox）的各种内置瓦片集。

Folium库易于绘制带有标记的地图。然而，其他Python语言库也能够创建地图，如Altair、Bokeh和Plotly。Folium库使用OpenStreetMap，它提供了谷歌地图的感觉和几行代码。

该库还使得通过使用标记添加其他用户的可能位置变得容易。

Folium库还具有各种可以在地图上看到的插件，包括一个Altair插件。

示例 -

总结

本文以更具体和详细的方式讨论了用于数据可视化和分析的不同类型的Python库。

我们还讨论了每个库的不同用途和目的以及它们的独特功能，例如哪个库用于哪种绘图和图表创建，以及我们如何设法获得更准确和快速的数据集可视化输出。