十大Python可视化工具，太有用了！！！

今天介绍Python当中十大可视化工具，每一个都独具特色，惊艳一方。

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的一个绘图库，可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。它也是许多其他可视化库的基础。

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 数据可视化库，专门用于绘制统计图形，如热图、小提琴图、带误差线的折线图等等。

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 是一个交互式数据可视化库，可以绘制出高质量的折线图、散点图、3D 图形等等。它支持多种编程语言，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 是一个交互式数据可视化库，也支持多种编程语言，如 Python、R、JavaScript 等等。它可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。

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 是一个基于 Vega-Lite 的 Python 可视化库，可以快速轻松地绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图等等。

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 是一个基于 R 语言中的 ggplot2 库的 Python 可视化库，可以绘制出高质量的散点图、柱状图、箱线图等等。

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 是一个 Python 可视化库，可以创建交互式的数据可视化，支持多种类型的可视化图形，如折线图、散点图、柱状图、热力图等等。

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 是一个基于 Python 的 ggplot2 库的可视化库，它可以创建高质量的数据可视化图形，如散点图、柱状图、线图等等。

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 是一个用于生成词云的 Python 库，可以将文本中出现频率高的词汇以图形的方式展示出来。

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 是一个用于创建、操作和可视化复杂网络的 Python 库。它支持创建多种类型的网络结构，如有向图、无向图、加权图等等。

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()   

好啦，以上就是精心挑选的 Python 可视化库，大家最好自己动手体验一下哦！