Python必備的可視化工具有哪些

這篇文章給大家分享的是有關Python必備的可視化工具有哪些的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

1、燈果可視化

燈果數據可視化BI軟件是新一代人工智能數據可視化大屏軟件,內置豐富的大屏模板,可視化編輯操作，無需任何經驗就可以創建屬于你自己的大屏，被廣泛應用于商業、經濟、醫療等領域的中。

燈果可視化專注于數據可視化大屏應用，針對可視化大屏的制作分享流程進行了深度優化，盡管從表面上看都是拖拽式編輯方式，但是和其他BI產品相比，使用燈果制作大屏會更加簡單，用戶體驗更好。

軟件提供了50+可視化圖表組件，支持自定義組件和自定義動畫，能夠滿足各種可視化需求，制作出各種酷炫的可視化大屏。燈果大屏模板商城提供了100+可視化大屏模板，覆蓋各個行業，一鍵替換數據，生成大屏。

軟件支持Windows/macOS/Linux系統的客戶端軟件，所有的操作都在本地終端進行，和SAAS相比更加安全，而且不需要進行單獨的私有化部署。同時燈果還支持局域網版本和OEM版本，滿足您的各種需求。

2、Jupyter：大數據可視化的一站式商店

JupyteR是一個開源項目，通過十多種編程語言實現大數據分析、可視化和軟件開發的實時協作。 它的界面包含代碼輸入窗口，并通過運行輸入的代碼以基于所選擇的可視化技術提供視覺可讀的圖像。

但是，以上提到的功能僅僅是冰山一角。 Jupyter Notebook可以團隊共享，以實現內部協作，并促進團隊共同合作進行數據分析。 團隊可以將Jupyter Notebook上傳到GitHub或Gitlab，以便能共同合作影響結果。團隊可以使用Kubernetes將Jupyter Notebook包含在Docker容器中，也可以在任何其他使用Jupyter的機器上運行Notebook。 在最初使用Python和R時，Jupyter Notebook正在積極地引入Java，Go，C＃，Ruby等其他編程語言編碼的內核。

除此以外，Jupyter還能夠與Spark這樣的多框架進行交互，這使得對從具有不同輸入源的程序收集的大量密集的數據進行數據處理時，Jupyte能夠提供一個全能的解決方案。

3、Tableau：AI，大數據和機器學習應用可視化的最佳解決方案

Tableau是大數據可視化的市場領導者之一，在為大數據操作，深度學習算法和多種類型的AI應用程序提供交互式數據可視化方面尤為高效。Tableau可以與Amazon AWS，MySQL，Hadoop，Teradata和SAP協作，使之成為一個能夠創建詳細圖形和展示直觀數據的多功能工具。 這樣高級管理人員和中間鏈管理人員能夠基于包含大量信息且容易讀懂的Tableau圖形作出基礎決策。

4、Google Chart：Google支持的免費而強大的整合功能

谷歌是當今領導力的代名詞。正如谷歌瀏覽器是當前最流行的瀏覽器一樣，谷歌圖表也是大數據可視化的最佳解決方案之一，更不用說它是完全免費的，并得到了Google的大力技術支持。 為什么它能得到Google的支持？ 因為通過Google Chart來分析的數據顯然是要用于訓練Google研發的AI，這樣的合作對于各方來說都是雙贏的。Google Chart提供了大量的可視化類型，從簡單的餅圖、時間序列一直到多維交互矩陣都有。 圖表可供調整的選項很多。如果需要對圖表進行深度定制，可以參考詳細的幫助部分。該工具將生成的圖表以HTML5 / SVG呈現，因此它們可與任何瀏覽器兼容。 Google Chart對VML的支持確保了其與舊版IE的兼容性，并且可以將圖表移植到最新版本的Android和iOS上。 更重要的是，Google Chart結合了來自Google地圖等多種Google服務的數據。 生成的交互式圖表不僅可以實時輸入數據，還可以使用交互式儀表板進行控制。

5、D3.js：以任何您需要的方式直觀地顯示大數據

D3.js代表Data Driven Document，一個用于實時交互式大數據可視化的JS庫。 由于這不是一個工具， 所以用戶在使用它來處理數據之前，需要對Javascript有一個很好的理解，并能以一種能被其他人理解的形式呈現。 除此以外，這個JS庫將數據以SVG和HTML5格式呈現，所以像IE7和8這樣的舊式瀏覽器不能利用D3.js功能。從不同來源收集的數據如大規模數據將與實時的DOM綁定并以極快的速度生成交互式動畫（2D和3D）。 D3架構允許用戶通過各種附件和插件密集地重復使用代碼。

6、Tangle

Tangle是一個Java庫和工具，不僅僅是視覺化，還允許設計師和開發者創建reactive程序，對數據的關系可以提供深層理解。例如，一個網頁端的轉換計算器能夠轉換貨幣或測量。

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