Python中，除了matplotlib外，還有哪些數(shù)據(jù)可視化的庫
謝邀，我來介紹幾個我日常在使用的python數(shù)據(jù)可視化工具——seaborn和pyecharts。
SeabornSeaborn是一個在Python中制作有吸引力和信息豐富的統(tǒng)計(jì)圖形的庫。它建立在matplotlib之上，并與PyData集成，包括對來自scipy和statsmodels的numpy和pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和統(tǒng)計(jì)例子的支持。
seaborn提供的一些功能是
為matplotlib圖形設(shè)計(jì)幾種內(nèi)置主題；
用于選擇調(diào)色板的工具，用于制作能夠顯示數(shù)據(jù)模式的美麗情節(jié)；
用于可視化單變量和雙變量分布或用于在數(shù)據(jù)子集之間進(jìn)行比較的函數(shù)；
針對不同種類的獨(dú)立和因變量擬合和可視化線性回歸模型的工具；
可視化數(shù)據(jù)矩陣并使用聚類算法來發(fā)現(xiàn)這些矩陣中的結(jié)構(gòu)的功能；
繪制統(tǒng)計(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的功能，靈活估計(jì)和表示估計(jì)的不確定性；
用于構(gòu)建網(wǎng)格圖的高級抽象，可讓您輕松構(gòu)建復(fù)雜的可視化。
Seaborn旨在將可視化作為探索和理解數(shù)據(jù)的核心部分。繪圖函數(shù)對包含整個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)框和數(shù)組進(jìn)行操作，并在內(nèi)部執(zhí)行必要的聚合和統(tǒng)計(jì)模型擬合以生成信息圖。如果matplotlib“試圖讓事情變得簡單和容易”，seaborn會試圖使一套明確定義的硬件變得容易。
安裝seaborn
直接在命令行窗口輸入pipinstallseaborn，前提是你已安裝了python和pip包管理工具。
效果如下：
(Seaborn圖片的樣式都挺好看)
pyechartspyecharts是一個使用Echarts生成圖表的庫。它僅提供Echarts和Python之間28種以上圖表的界面，而且圖表可以動態(tài)展示，很符合數(shù)據(jù)演示的場景。
Echarts是百度的一個開源庫，用于在javascript中進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，pyechart便是echarts的一個易用的Python庫。
安裝pyecharts
直接在命令行窗口輸入pipinstallpyecharts，前提是你已安裝了python和pip包管理工具。
一個簡單的例子
效果如下：
（pyechart的圖表基本上都可以動態(tài)演示）
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python數(shù)據(jù)可視化作用
是根據(jù)Web的程序運(yùn)行，它容許使用人建立、升級和改動報(bào)表并線上即時(shí)共享數(shù)據(jù)信息。根據(jù)Ajax的程序流程和微軟公司的Excel和CSV(分號隔開值)文檔是適配的。
報(bào)表還可以以HTML文件連接標(biāo)記語言(HTML)的文件格式儲存。
python做可視化數(shù)據(jù)分析，究竟怎么樣
當(dāng)然非常不錯，作為一門應(yīng)用廣泛的編程語言，python第三方庫擴(kuò)展豐富，針對數(shù)據(jù)可視化，提供了許多高效、簡便的包可以直接使用，下面我簡單介紹3個，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：
老牌工具matplotlib這是python一個非常著名的可視化工具，相信許多做過可視化的朋友都對matplotlib非常熟悉，專業(yè)強(qiáng)大、功能齊全、擴(kuò)展豐富，幾乎你能想到的各種圖表，matplotlib都可以輕松辦到，小到常見的柱狀圖、餅狀圖、折線圖，大到復(fù)雜的動圖、三維圖、自定義圖，matplotlib都有深入涉及，種類繁多，代碼齊全，如果你想做數(shù)據(jù)可視化，繪制專業(yè)的圖表以供顯示，可以使用一下matplotlib，效果非常不錯：
精簡封裝seaborn這也是一個非常不錯的python可視化包，基于matplotlib開發(fā)，對matplotlib的復(fù)雜參數(shù)和調(diào)用做了精簡封裝，因此使用起來更方便，也更容易入手，常見的散點(diǎn)圖、曲線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力圖、箱型圖、小提琴圖，這個庫都有深入涉及，demo豐富，代碼齊全，官方教程詳細(xì)，如果你想快速繪制專業(yè)強(qiáng)大的圖表，簡化復(fù)雜的參數(shù)配置，可以使用一下seaborn，代碼更少，也更容易學(xué)習(xí)：
簡單易用pyecharts使用過echarts的朋友應(yīng)該對pyecharts非常熟悉了，python對echarts的一個簡單封裝和調(diào)用，借助于echarts強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化功能，pyecharts也可以輕松繪制各種圖表，常見的柱狀圖、餅狀圖、散點(diǎn)圖、曲線圖，復(fù)雜的地圖、樹圖、k線圖、儀表盤、地理圖、三維圖，pyecharts都可以輕松辦到，專業(yè)強(qiáng)大、制圖漂亮、簡單易用，如果你想繪制簡潔大方的圖表，基于web頁面進(jìn)行顯示，可以使用一下pyecharts，效果非常不錯：
目前就分享這3個不錯的python可視化庫吧，其實(shí)還有許多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不錯，只要你有一定python基礎(chǔ)，熟悉一下相關(guān)代碼和示例，很快就能掌握的，網(wǎng)上也有相關(guān)教程和資料，介紹的非常詳細(xì)，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進(jìn)行補(bǔ)充。
1本值得閱讀的書，Python如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
完成一本數(shù)的數(shù)據(jù)可視化，由淺入深可以分為三個層次：
詞匯級，比較簡單就是統(tǒng)計(jì)一本書中實(shí)詞的頻次，然后使用詞云圖等可視化圖表完成可視化。例如下圖：
語法級，需要完成具體每一行語句的含義解析，可以使用關(guān)系圖（或者樹形圖）梳理文章內(nèi)容。
語義級，則是完成真本書的主題抽取，最為復(fù)雜，可以使用主題河流圖顯示文章主題走勢。
Python有哪些數(shù)據(jù)可視化方法
這里介紹2種python可視化的方法，分別是seaborn和pyecharts，這2個庫簡單易學(xué)、容易上手，可以快速繪制出簡潔、漂亮的圖表，而且代碼量少，使用起來非常方便，下面我簡單介紹一下這2個庫的安裝和使用，實(shí)驗(yàn)環(huán)境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內(nèi)容如下：
seaborn：這是一個基于matplotlib的可視化庫，是對matplotlib的更高級封裝，極大地方便了我們的數(shù)據(jù)可視化，省去了許多matplotlib默認(rèn)參數(shù)的配置，代碼量少，而且制圖漂亮，下面我簡單介紹一下這個庫：1.安裝seaborn，這個直接在cmd窗口中輸入命令“pipinstallseaborn”就行，如下：
2.安裝成功后，我們可以進(jìn)行一下簡單的測試了，主要代碼如下（官方示例）：
程序運(yùn)行截圖如下，制圖效果還不錯：
3.至于更多的示例的話，可以查看一下官網(wǎng)的教程，種類繁多，注釋清楚，介紹詳細(xì)，很適合開發(fā)者來學(xué)習(xí)：
pyecharts：這個是echarts的一個python接口，借助echarts，我們可以快速繪制出簡潔、漂亮的可視化圖表。易學(xué)易懂、上手簡單、使用方便，非常適合數(shù)據(jù)可視化，下面我簡單介紹一下這個庫：1.下載安裝pyecharts，這個直接在cmd窗口輸入命令“pipinstallpyecharts”就行，如下：
2.安裝成功后，我們就可以進(jìn)行簡單的測試了，主要代碼如下：
程序運(yùn)行截圖如下：
更多示例，也可以參考一下pyecharts官網(wǎng)教程，相關(guān)參數(shù)和代碼都有很詳細(xì)解釋、說明，非常適合初學(xué)者來學(xué)習(xí)。
至此，2種python可視化的方法就介紹完畢了。總的來說，這2個可視化庫使用起來都非常方便，簡單易學(xué)、容易上手，感興趣的話，可以參考一下官網(wǎng)教程，嘗試一下，當(dāng)然，你也可以使用matplotlib，ggplot2等可視化庫，只要適合自己的項(xiàng)目，都行，網(wǎng)上也有相關(guān)教程和資料，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。
如何用Python制作優(yōu)美且功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化圖像
這里推薦兩個可視化包—pyecharts和seaborn，相對matplotlib來說，代碼量更少，繪制出來的圖更美觀，使用起來更簡單也更快捷，實(shí)驗(yàn)環(huán)境win10+python3.6+pycharm5.0，主要介紹如下：
pyecharts：這個是基于Echart圖表的一個類庫，主要基于web瀏覽器進(jìn)行顯示，繪制的圖形比較多，包括折線圖、柱狀圖、餅圖、漏斗圖、地圖、極坐標(biāo)圖等，代碼量很少，而且很靈活，繪制出來的圖形很美觀，如下：
1.柱狀圖
測試代碼如下：
運(yùn)行截圖：
2.漏斗圖
測試代碼如下：
運(yùn)行截圖：
3.地圖
測試代碼如下：
運(yùn)行截圖：
4.極坐標(biāo)系圖
測試代碼如下：
運(yùn)行截圖：
seaborn：seaborn是對matplotlib更高級的封裝，作圖更加容易，代碼量更少，使用起來也很方便和快捷，涉及的圖形種類也挺多，包括折線圖、柱狀圖、小提琴圖、散點(diǎn)圖等，如下：
1.小提琴圖
測試代碼：
運(yùn)行截圖：
2.散點(diǎn)圖
測試代碼：
運(yùn)行截圖：
3.柱狀圖
測試代碼：
運(yùn)行截圖：
至此，這兩個可視化包都介紹完畢，使用起來都挺方便的，只要你認(rèn)真認(rèn)真的學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)，寫寫代碼，很快就能舉一反三，繪制出美觀的圖形，當(dāng)然你也可以使用matplotlib進(jìn)行繪圖，只不過會相對麻煩一些，網(wǎng)上也有這兩個包的教程，官網(wǎng)也有相關(guān)文檔，感興趣的話可以學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)，對以后幫助一定會很大，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧。
