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Python中有哪些可视化库，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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互动性
您是否希望可视化是交互式的?
一些库(例如Matplotlib)将可视化效果呈现为图像。 因此，它们非常适合于解释概念(在纸质，幻灯片或演示文稿中)。
另一方面，像Altair，Bokeh和Plotly这样的库可让您创建交互式图形，以便用户可以深入并自己探索
语法和灵活性
每个库的语法有何不同? Matplotlib等较低级的库使您可以做想想得到的一切，但要付出更复杂的API的代价。 诸如Altair之类的某些库是非常声明性的，这使映射到您的数据更加容易。
数据类型和可视化
您是在处理特殊的用例，例如地理图，具有大数据还是使用仅由特定库支持的图类型?
数据
为了便于比较，我将使用本文从Github抓取的真实数据：
我爬取了超过1k的优秀机器学习Github配置文件，这就是我发现的
从Github上的优秀机器学习资料中获取见解
或从Datapane Blob获取直接数据。
import datapane as dp dp.Blob.get(name='github_data', owner='khuyentran1401').download_df()
如果要使用Blob，请记住预先使用令牌登录Datapane。 此过程应少于1分钟
Matplotlib可能是最常见的用于可视化数据的Python库。 每个对数据科学感兴趣的人都可能至少使用过Matplotlib。
1.容易看到数据的属性
分析数据时，快速查看分布可能是理想的。
例如，如果我想快速了解关注者最多的前100个用户的分布，通常使用Matplotlib就足够了。
import matplotlib.pyplot as plt top_followers = new_profile.sort_values(by='followers', axis=0, ascending=False)[:100] fig = plt.figure() plt.bar(top_followers.user_name, top_followers.followers)
即使Matplotlib的x轴看起来不太好，通过查看图表，我们也可以更好地理解数据的分布。
2.可以画任何东西
Matplotlib具有多种用途，这意味着它可以绘制您可以想象的任何图形。 Matplotlib的网站上包含非常全面的文档和图库中的各种图形，这使您可以轻松找到任何您能想到的疯狂情节的教程。
像这样的一些文字：
fig = plt.figure() plt.text(0.6, 0.7, "learning", size=40, rotation=20., ha="center", va="center", bbox=dict(boxstyle="round", ec=(1., 0.5, 0.5), fc=(1., 0.8, 0.8), ) ) plt.text(0.55, 0.6, "machine", size=40, rotation=-25., ha="right", va="top", bbox=dict(boxstyle="square", ec=(1., 0.5, 0.5), fc=(1., 0.8, 0.8), ) ) plt.show()
缺点
Matplotlib可以绘制任何内容，但绘制非基本图或调整图的外观可能会很复杂。
correlation = new_profile.corr() fig, ax = plt.subplots() im = plt.imshow(correlation) ax.set_xticklabels(correlation.columns) ax.set_yticklabels(correlation.columns) plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")
即使该图足以使分布可视化，但如果您想将数据表示给其他人，您仍需要固定x轴，y轴，这需要很多工作。 这是因为Matplotlib具有非常低级的接口。
总结：Matplotlib可以绘制任何东西，但是复杂的绘图可能比其他库需要更多的代码
Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库。 它在库上提供了更高级别的包装器，使其更易于使用。
优点
1.更少的代码
它为类似的图提供了更高级别的界面。 换句话说，seaborn通常提供与matplotlib类似的图，但是用更少的代码和更好的设计。
我们使用与以前相同的数据来绘制图的相似热图。
correlation = new_profile.corr() sns.heatmap(correlation, annot=True)
我们无需设置x和y标签就可以获得更好的热图!
2.使常用地块更漂亮
当涉及流行图(例如条形图，箱形图，计数图，直方图等)时，许多人选择seaborn不仅是因为可以用更少的代码来创建它们，而且它们看起来也更漂亮。 正如我们在上面的示例中看到的，颜色看起来也比Matplotlib的默认颜色更好。
sns.set(style="darkgrid") titanic = sns.load_dataset("titanic") ax = sns.countplot(x="class", data=titanic)
缺点
Seaborn受到更多限制，并且没有matplotlib那样广泛的集合
要点：Seaborn是Matplotlib的更高版本。 尽管Seaborn并不像Matplotlib那样具有广泛的集合，但是它们却可以用更少的代码来使条形图，箱形图，热图等流行图看起来很漂亮。
Plotly的Python图形库使创建交互式，具有出版物质量的图形变得容易。 它还可以创建类似于Matplotlib和seaborn的图表，例如折线图，散点图，面积图，条形图等。
优点
1. 像R
如果您喜欢R中的绘图，并且在切换到Python时错过了它的功能，那么Plotly使用Python可以提供相同质量的绘图!
我最喜欢的是Plotly Express，因为它真的很容易，而且用单行Python创建更好的图甚至更快。
fig = px.scatter(new_profile[:100], x='followers', y='total_stars', color='forks', size='contribution') fig.show()
2.易于创建交互式图
使用Plotly还可以轻松创建交互式绘图。 交互式绘图不仅美观，而且还使查看者更容易查看每个数据点。
还记得我们之前使用matplotlib制作的条形图吗? 让我们看看Plotly的结果
import plotly.express as px top_followers = new_profile.sort_values(by='followers', axis=0, ascending=False)[:100] fig = px.bar(top_followers, x='user_name', y='followers', ) fig.show()
使用大约相同的代码行，我们生成一个交互式绘图，我们可以将鼠标悬停在每个栏上，以查看该栏所代表的用户和关注者数量。 这意味着可视化的使用者可以自己进行浏览。
3.复杂的地块变得容易
使用Plotly，可以轻松创建一些通常很难创建的图。
例如，如果我们想创建一个地图以可视化Github用户的位置，我们可以找到他们的经度和纬度，如下所示，然后使用该数据在地图上发现用户的位置，如下所示
import plotly.express as px import datapane as dp location_df = dp.Blob.get(name='location_df', owner='khuyentran1401').download_df() m = px.scatter_geo(location_df, lat='latitude', lon='longitude', color='total_stars', size='forks', hover_data=['user_name','followers'], title='Locations of Top Users') m.show()
只需几行代码，所有用户的位置就可以在地图上精美呈现。 气泡的颜色代表叉子的数量，大小代表星星的总数
缺点
尽管Plotly支持各种图，但仍然缺少一些常见图
例如，虽然seaborn具有sns.countplot()来计算数据中某个类别的出现次数，但Plotly没有计数图。 因此，我们需要预先执行groupby以便按类对数据进行分组。
titanic = sns.load_dataset("titanic") # Group data by class titanic_groupby = titanic.groupby(by='class').count() fig = px.bar(titanic_groupby, y='survived', labels={'survived':'count'}) fig.show()
我们需要更多代码来创建计数图，并且该图不会像seaborn那样自动显示出来。
要点：Plotly非常适合用很少的代码创建交互式且具有出版质量的图形。 但是，对于一些简单的图(例如计数图)，使用seaborn会更简单
Altair是基于vega-lite的用于Python的声明式统计可视化库，非常适合需要大量统计转换的绘图。
优点
1.简单的可视化语法
用于创建可视化的语法很容易理解。 它仅需提及数据列与编码通道之间的链接，其余绘图将自动处理。 这听起来很抽象，但是在您处理数据时非常重要，它使信息可视化变得非常快速和直观。
例如，使用上面的泰坦尼克号数据，我们想计算每个班级的人数，我们所需要的只是在y_axis中使用count()
import seaborn as sns import altair as alt titanic = sns.load_dataset("titanic") alt.Chart(titanic).mark_bar().encode( alt.X('class'), y='count()' )
2.易于转换数据
Altair还使创建图表时转换数据变得非常容易
例如，如果我们想找到泰坦尼克号中每个性别的平均年龄，而不是像Plotly那样预先进行转换，我们可以在代码中执行转换以创建图表。
hireable = alt.Chart(titanic).mark_bar().encode( x='sex:N', y='mean_age:Q' ).transform_aggregate( mean_age='mean(age)', groupby=['sex']) hireable
这里的逻辑是使用transform_aggregate()来获取义数据(没有任何顺序的类别数据)，或者使用：Q来确保mean_age是定量数据(值的度量，例如数字)
3.易于链接的图
Altair还允许您在图之间进行一些令人印象深刻的链接，例如使用间隔选择来过滤附加直方图的内容。
例如，如果我们想在间隔内可视化每个班级的人数，我们可以选择年龄和票价之间的一个点状图，我们可以这样做。
brush = alt.selection(type='interval') points = alt.Chart(titanic).mark_point().encode( x='age:Q', y='fare:Q', color=alt.condition(brush, 'class:N', alt.value('lightgray')) ).add_selection( brush ) bars = alt.Chart(titanic).mark_bar().encode( y='class:N', color='class:N', x = 'count(class):Q' ).transform_filter( brush ) points & bars
当我们拖动鼠标以选择散点图中的间隔时，我们可以在下面的条形图中看到变化。 当与早期的转换和计算结合使用时，这意味着您可以创建一些非常互动的图，这些图可以进行即时计算-甚至不需要运行的Python服务器!
缺点
除非您指定自定义样式，否则简单的图表(如条形图)看起来不会像seaborn或Plotly。 Altair还不建议使用5000个以上样本的数据集，而是建议您在可视化之前汇总数据。
要点：Altair是复杂图表显示统计数据的理想选择。 Altair无法处理超过5000个样本的数据，并且与Plotly或Seaborn相比，某些简单图表的样式看起来不一样。
Bokeh是一个灵活的交互式可视化库，以Web浏览器为代表。
优点
Matplotlib的交互式版本
如果我们将在上述交互式可视化库中排名，那么Bokeh在与Matplotlib的相似性方面可能排名第一。
Matplotlib可以创建任何绘图，因为它是一个低级的可视化库。 Bokeh可以用作高级或低级接口; 因此，它可以创建Matplotlib创建的许多复杂图，但是用更少的代码行和更高的分辨率。
例如，Matplotlib的圆图
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 5, 8, 2, 7] for x,y in zip(x,y): ax.add_patch(plt.Circle((x, y), 0.5, edgecolor = "#f03b20",facecolor='#9ebcda', alpha=0.8)) #Use adjustable='box-forced' to make the plot area square-shaped as well. ax.set_aspect('equal', adjustable='datalim') ax.set_xbound(3, 4) ax.plot() #Causes an autoscale update. plt.show()
也可以使用Bokeh以更好的分辨率和更多实用性创建
from bokeh.io import output_file, show from bokeh.models import Circle from bokeh.plotting import figure reset_output() output_notebook() plot = figure(plot_width=400, plot_height=400, tools="tap", title="Select a circle") renderer = plot.circle([1, 2, 3, 4, 5], [2, 5, 8, 2, 7], size=50) selected_circle = Circle(fill_alpha=1, fill_color="firebrick", line_color=None) nonselected_circle = Circle(fill_alpha=0.2, fill_color="blue", line_color="firebrick") renderer.selection_glyph = selected_circle renderer.nonselection_glyph = nonselected_circle show(plot)
2.地块之间的联系
散景还可以使情节之间的链接变得非常容易。 在一个绘图中应用的更改将应用于具有类似变量的另一绘图。
例如，如果我们并排创建3个图形并想要观察它们之间的关系，则可以使用链接的笔刷
from bokeh.layouts import gridplot, row from bokeh.models import ColumnDataSource reset_output() output_notebook() source = ColumnDataSource(new_profile) TOOLS = "box_select,lasso_select,help" TOOLTIPS = [('user', '@user_name'), ('followers', '@followers'), ('following', '@following'), ('forks', '@forks'), ('contribution', '@contribution')] s1 = figure(tooltips=TOOLTIPS, plot_width=300, plot_height=300, title=None, tools=TOOLS) s1.circle(x='followers', y='following', source=source) s2 = figure(tooltips=TOOLTIPS, plot_width=300, plot_height=300, title=None, tools=TOOLS) s2.circle(x='followers', y='forks', source=source) s3 = figure(tooltips=TOOLTIPS, plot_width=300, plot_height=300, title=None, tools=TOOLS) s3.circle(x='followers', y='contribution', source=source) p = gridplot([[s1,s2,s3]]) show(p)
ColumnDataSource使数据可以在绘图之间共享。 因此，当我们将更改应用于一个图时，其他图也将相应地更改。
缺点
由于Bokeh是一个具有中级接口的库，因此与Matplotlib相比，它通常花费较少的代码，但产生与Seaborn，Altair或Plotly相同的图将花费更多的代码。
例如，要使用泰坦尼克号数据创建相同的计数图，除了需要预先转换数据外，如果我们希望图形看起来更漂亮，我们还需要设置条形和颜色的宽度
from bokeh.transform import factor_cmap from bokeh.palettes import Spectral6 p = figure(x_range=list(titanic_groupby['class'])) p.vbar(x='class', top='survived', source = titanic_groupby, fill_color=factor_cmap('class', palette=Spectral6, factors=list(titanic_groupby['class']) )) show(p)如果我们不为条形图添加宽度，则条形图将看起来像这样
因此，我们需要手动调整尺寸以使图更好
from bokeh.transform import factor_cmap from bokeh.palettes import Spectral6 p = figure(x_range=list(titanic_groupby['class'])) p.vbar(x='class', top='survived', width=0.9, source = titanic_groupby, fill_color=factor_cmap('class', palette=Spectral6, factors=list(titanic_groupby['class']) )) show(p)
如果要用更少的代码创建漂亮的条形图，与其他库相比，Bokeh可能就是缺点
要点：Bokeh是唯一一个界面范围从低到高的库，这使得生成通用和精美的图形变得容易。 但是，这样做的代价是，Bokeh通常需要更多代码来创建质量与其他库相似的图。
Folium使在交互式传单地图上的数据可视化变得容易。 该库具有来自OpenStreetMap，Mapbox和Stamen的许多内置磁贴集
优点
1.轻松创建带有标记的地图
尽管Plotly，Altair和Bokeh也使我们能够创建地图，但Folium使用开放的街道地图，以最少的代码使您更接近Google Map
还记得我们如何创建地图以使用Plotly可视化Github用户的位置吗? 我们可以用Folium使地图看起来更好
import folium # Load data location_df = dp.Blob.get(name='location_df', owner='khuyentran1401').download_df() # Save latitudes, longitudes, and locations' names in a list lats = location_df['latitude'] lons = location_df['longitude'] names = location_df['location'] # Create a map with an initial location m = folium.Map(location=[lats[0], lons[0]]) for lat, lon, name in zip(lats, lons, names): # Create marker with other locations folium.Marker(location=[lat, lon], popup= name, icon=folium.Icon(color='green') ).add_to(m) m
最初的地点在纽约布鲁克林。 缩小以查看地图上的其他位置。 通过一些代码行，我们创建了一个真实的地图，显示了用户的位置。
2.添加潜在的位置
如果我们想添加其他用户的潜在位置，Folium可以通过允许用户添加标记来简化操作
# Code to generate map here #.... # Enable adding more locations in the map m = m.add_child(folium.ClickForMarker(popup='Potential Location'))
点击地图，查看您点击生成的新位置。
3.插件
Folium有许多可与地图一起使用的插件，包括Altair的插件。 如果我们想查看全球Github用户总星数的热点图，以找出哪里有大量Github用户数最多，总星数很多的情况? Folium插件中的热图使您可以做到这一点。
from folium.plugins import HeatMap m = folium.Map(location=[lats[0], lons[0]]) HeatMap(data=location_df[['latitude', 'longitude', 'total_stars']]).add_to(m)
看完上述内容，你们掌握Python中有哪些可视化库的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！