Python可視化最頻繁使用的工具有哪些

這篇“Python可視化最頻繁使用的工具有哪些”文章的知識點大部分人都不太理解，所以小編給大家總結了以下內容，內容詳細，步驟清晰，具有一定的借鑒價值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“Python可視化最頻繁使用的工具有哪些”文章吧。

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的一個繪圖庫，可以繪制出高質量的折線圖、散點圖、柱狀圖、條形圖等等。它也是許多其他可視化庫的基礎。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

Seaborn

Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 數據可視化庫，專門用于繪制統計圖形，如熱圖、小提琴圖、帶誤差線的折線圖等等。

import seaborn as sns
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=df)

Plotly

Plotly 是一個交互式數據可視化庫，可以繪制出高質量的折線圖、散點圖、3D 圖形等等。它支持多種編程語言，如 Python、R、JavaScript 等等。

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y))
fig.show()

Bokeh

Bokeh 是一個交互式數據可視化庫，也支持多種編程語言，如 Python、R、JavaScript 等等。它可以繪制出高質量的折線圖、散點圖、柱狀圖、條形圖等等。

from bokeh.plotting import figure, show
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

p = figure(title='Sine Wave')
p.line(x, y, legend_label='Sine')
show(p)

Altair

Altair 是一個基于 Vega-Lite 的 Python 可視化庫，可以快速輕松地繪制出高質量的折線圖、散點圖、柱狀圖等等。

import altair as alt
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

alt.Chart(df).mark_bar().encode(
    x='year',
    y='sales',
    color='region'
)

ggplot

ggplot 是一個基于 R 語言中的 ggplot2 庫的 Python 可視化庫，可以繪制出高質量的散點圖、柱狀圖、箱線圖等等。

from ggplot import *
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

ggplot(df, aes(x='date', y='value', color='variable')) + \
    geom_line() + \
    theme_bw()

Holoviews

Holoviews 是一個 Python 可視化庫，可以創建交互式的數據可視化，支持多種類型的可視化圖形，如折線圖、散點圖、柱狀圖、熱力圖等等。

import holoviews as hv
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

hv.extension('bokeh')
hv.Curve((x, y))

Plotnine

Plotnine 是一個基于 Python 的 ggplot2 庫的可視化庫，它可以創建高質量的數據可視化圖形，如散點圖、柱狀圖、線圖等等。

from plotnine import *
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

(ggplot(df, aes(x='year', y='sales', fill='region')) +
 geom_bar(stat='identity', position='dodge'))

Wordcloud

Wordcloud 是一個用于生成詞云的 Python 庫，可以將文本中出現頻率高的詞匯以圖形的方式展示出來。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

text = "Python is a high-level programming language"

wordcloud = WordCloud().generate(text)

plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

Networkx

Networkx 是一個用于創建、操作和可視化復雜網絡的 Python 庫。它支持創建多種類型的網絡結構，如有向圖、無向圖、加權圖等等。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()

G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('D', 'A')

pos = nx.spring_layout(G)

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)

plt.axis('off')
plt.show()

以上就是關于“Python可視化最頻繁使用的工具有哪些”這篇文章的內容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內容對大家有幫助，若想了解更多相關的知識內容，請關注億速云行業資訊頻道。