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python”高維數據”可視化用什麼庫
常見的Python可視化庫有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一個Python 2維繪圖庫，已經成為Python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib你可以很輕鬆地畫一些或簡單或複雜地圖形，幾行代碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。
Seaborn
Seaborn是基於Mtplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和pandas進行無縫鏈接，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，可以用非常少的代碼行中完成數據分析和可視化，除了默認的Matplotlib後端外，還添加了一個Bokeh後端。Bokeh提供了一個強大的平台，通過結合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高維可視化，非常適合於數據的交互式探索。
Altair
Altair是Python的一個公認的統計可視化庫，它的API簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（交互式圖形語法）之上。Altair API不包含實際的可視化呈現代碼，而是按照vega-lite規範發出JSON數據結構。由此產生的數據可以在用戶界面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的可視化效果，且只需很少的代碼。
ggplot
ggplot是基於R的ggplot2和圖形語法的Python的繪圖系統，實現了更少的代碼繪製更專業的圖形。
它使用一個高級且富有表現力的API來實現線，點等元素的添加，顏色的更改等不同類型的可視化組件的組合或添加，而不需要重複使用相同的代碼，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交互式可視化庫，支持現代化Web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的D3.js的圖形化樣式，並將此功能擴展到高性能交互的數據集，數據流上。使用Bokeh可以快速便捷地創建交互式繪圖、儀錶板和數據應用程序等。
Bokeh能與NumPy、Pandas，Blaze等大部分數組或表格式的數據結構完美結合。
python可視化神器——pyecharts庫
無意中從今日頭條中看到的一篇文章，可以生成簡單的圖表。據說一些大數據開發們也是經常用類似的圖表庫，畢竟有現成的，改造下就行，誰會去自己造輪子呢。
pyecharts是什麼？
pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是百度開源的一個數據可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒， pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖 。使用pyecharts可以生成獨立的網頁，也可以在flask、django中集成使用。
安裝很簡單：pip install pyecharts
如需使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可，同時兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 環境。所有圖表均可正常顯示，與瀏覽器一致的交互體驗，簡直不要太強大。
參考自pyecharts官方文檔:
首先開始來繪製你的第一個圖表
使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可
add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項
render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，文件用瀏覽器打開。
使用主題
自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更換主體色系
使用 pyecharts-snapshot 插件
如果想直接將圖片保存為 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用該插件請確保你的系統上已經安裝了 Nodejs 環境。
安裝 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
安裝 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
調用 render 方法 bar.render(path=’snapshot.png’) 文件結尾可以為 svg/jpeg/png/pdf/gif。請注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的時候設置 renderer=’svg’。
圖形繪製過程
基本上所有的圖表類型都是這樣繪製的：
chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。
add() 添加數據及配置項。
render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。
add() 數據一般為兩個列表（長度一致）。如果你的數據是字典或者是帶元組的字典。可利用 cast() 方法轉換。
多次顯示圖表
從 v0.4.0+ 開始，pyecharts 重構了渲染的內部邏輯，改善效率。推薦使用以下方式顯示多個圖表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以參考這個示例
當然你也可以採用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，matplotlib 有的，pyecharts 也會有的
Note： 從 v0.1.9.2 版本開始，廢棄 render_notebook() 方法，現已採用更加 pythonic 的做法。直接調用本身實例就可以了。
比如這樣
還有這樣
如果使用的是自定義類，直接調用自定義類示例即可
圖表配置
圖形初始化
通用配置項
xyAxis：平面直角坐標系中的 x、y 軸。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息，或者概覽數據整體，或者去除離群點的影響。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字。可以通過點擊圖例控制哪些系列不顯示。
label：圖形上的文本標籤，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等。
lineStyle：帶線圖形的線的風格選項(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）
markLinemarkPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，有標記線和標記點兩種。（Bar、Line、Kline）
tooltip：提示框組件，用於移動或點擊鼠標時彈出數據內容
toolbox：右側實用工具箱
圖表詳細
Bar（柱狀圖/條形圖）
Bar3D（3D 柱狀圖）
Boxplot（箱形圖）
EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）
Funnel（漏斗圖）
Gauge（儀錶盤）
Geo（地理坐標系）
GeoLines（地理坐標系線圖）
Graph（關係圖）
HeatMap（熱力圖）
Kline/Candlestick（K線圖）
Line（折線/面積圖）
Line3D（3D 折線圖）
Liquid（水球圖）
Map（地圖）
Parallel（平行坐標系）
Pie（餅圖）
Polar（極坐標系）
Radar（雷達圖）
Sankey（桑基圖）
Scatter（散點圖）
Scatter3D（3D 散點圖）
ThemeRiver（主題河流圖）
TreeMap（矩形樹圖）
WordCloud（詞雲圖）
用戶自定義
Grid 類：並行顯示多張圖
Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上
Page 類：同一網頁按順序展示多圖
Timeline 類：提供時間線輪播多張圖
統一風格
註：pyecharts v0.3.2以後，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。
地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：
全球國家地圖:
echarts-countries-pypkg
中國省級地圖:
echarts-china-provinces-pypkg
中國市級地圖:
echarts-china-cities-pypkg
直接使用python的pip安裝
但是這裡大家一定要注意，安裝完地圖包以後一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。
顯示如下：
總得來說，這是一個非常強大的可視化庫，既可以集成在flask、Django開發中，也可以在做數據分析的時候單獨使用，實在是居家旅行的必備神器啊
最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些
1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關係」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。
2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟件集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。
3、SciPy：是一個工程和科學軟件庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值例程，並作為數字積分、優化和其他例程。
4、Matplotlib：為輕鬆生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。
5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。
6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。
7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。
8、Scikits：是Scikits
Stack額外的軟件包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標準。
9、Theano：是一個Python軟件包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。
10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網絡的高需求，並且是基於神經網絡的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網絡。
11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的接口上構建神經網絡。它簡單易懂，具有高級可擴展性。
12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智能等)的教學和研究。
13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。
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原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/283664.html
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