python可视化数据图表（python有几种可视化图形库？）

对于编程的印象
  
  
  
  
  
  
  
 ，很多人还是停留在程序代码上
  
  
  
  
  
  
  
 。其实我们早就可以运用代码 
  
  
  
  
  
  
  ，绘制出我们想要的数据图片 


 


 


 


 


 


 


 

，然后更多的应用于数据分析中 
  
  
  
  
  
  
  。目前python可视化图库已经发展的非常全面
 
 
 
 
 
 
 
，其中的种类也比较多  
   
   
   
   
   
   
   ，这里给大家分享一些常用的图形库 

 

 

 

 

 

 

 
，同时带来散点图的代码示例练习 


 


 


 


 


 


 


 

。

一
  
  
  
  
  
  
  
 、可视化图形库

1.seaborn 是基于matplotlib的高级版

 

 

 

 

 

 

 

，主要针对的数据挖掘和机器学习的变量特征选取               ，可以用非常短小的代码就可以画出多维变量的可视化图形
 
 
 
 
 
 
 
。

2.plotly同时支持Python和R语言 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，并且实现了在线导入数据做可视化并保存内容在云端server的功能  
   
   
   
   
   
   
   。做演示的时候















，只需要在本地的jupyter notebook与plotly server建立通信                      ，即可调用已经做好的可视化内容做展示 

 

 

 

 

 

 

 
。

3.pyecharts是基于百度echarts的一个开源项目 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，也是我经常使用的交互可视化的工具






















，相比bokeh和plotly               ，pyecharts的语法更简单 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，实现效果更佳出众

 

 

 

 

 

 

 

。

4.bokeh是python中一款基于网页的画图工具库,可以用于网站的可视化展示














，具有交互性               。

二 
  
  
  
  
  
  
  、可视化图形代码

散点图

importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt importseabornassns #数据准备 N=1000 x=np.random.randn(N) y=np.random.randn(N) #用Matplotlib画散点图 plt.scatter(x,y,marker=x) plt.show() #用Seaborn画散点图 df=pd.DataFrame({x:x,y:y}) sns.jointplot(x="x",y="y",data=df,kind=scatter); plt.show()