收藏 | 十大保姆级Python可视化绘制工具

来源：深度学习爱好者‍‍‍‍‍‍‍

本文****约1800字****，建议阅读****8分钟****

本文为你介绍10个适用于多个学科的Python数据可视化库。

===

今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库，其中有名气很大的也有鲜为人知的。

====================================================

1、matplotlib

两个直方图

matplotlib 是Python可视化程序库的泰斗。经过十几年它任然是Python使用者最常用的画图库。它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。

由于 matplotlib 是第一个 Python 可视化程序库，有许多别的程序库都是建立在它的基础上或者直接调用它。

比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。

虽然用 matplotlib 可以很方便的得到数据的大致信息，但是如果要更快捷简单地制作可供发表的图表就不那么容易了。

就像Chris Moffitt 在“Python可视化工具简介”中提到的一样：“功能非常强大，也非常复杂。”

matplotlib 那有着强烈九十年代气息的默认作图风格也是被吐槽多年。即将发行的matplotlib 2.0 号称会包含许多更时尚的风格。

开发者：John D. Hunter

更多资料：http://matplotlib.org/

2、Seaborn

Violinplot (Michael Waskom)

Seaborn利用了matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。

Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

由于Seaborn是构建在matplotlib的基础上的，你需要了解matplotlib从而来调整Seaborn的默认参数。

开发者: Michael Waskom

更多资料：http://seaborn.pydata.org/index.html

3、ggplot

Small multiples (ŷhat)

ggplot 基于R的一个作图包 ggplot2, 同时利用了源于 《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念。

ggplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图。比如你可以从轴开始，然后加上点，加上线，趋势线等等。

虽然《图像语法》得到了“接近思维过程”的作图方法的好评，但是习惯了matplotlib的用户可能需要一些时间来适应这个新思维方式。

ggplot的作者提到 ggplot 并不适用于制作非常个性化的图像。它为了操作的简洁而牺牲了图像复杂度。

ggplot is tightly integrated with pandas, so it’s best to store your data in a DataFrame when using ggplot.

ggplot跟pandas的整合度非常高，所以当你使用它的时候，最好将你的数据读成 DataFrame。

开发者: ŷhat

更多资料：http://ggplot.yhathq.com/

4、Bokeh

Interactive weather statistics for three cities (Continuum Analytics)

跟ggplot一样， Bokeh 也是基于《图形语法》的概念。

但是跟ggplot不一样的是，它完全基于Python而不是从R引用过来的。

它的长处在于它能用于制作可交互，可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象，HTML文档或者可交互的网络应用。

Boken也支持数据流和实时数据。Bokeh为不同的用户提供了三种控制水平。

最高的控制水平用于快速制图，主要用于制作常用图像， 例如柱状图，盒状图，直方图。

中等控制水平跟matplotlib一样允许你控制图像的基本元素（例如分布图中的点）。

最低的控制水平主要面向开发人员和软件工程师。

它没有默认值，你得定义图表的每一个元素。

开发者: Continuum Analytics

更多资料：https://docs.bokeh.org/en/latest/

5、pygal

Box plot (Florian Mounier)

pygal 跟 Bokeh 和 Plotly 一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。

跟其他两者的主要区别在于它可以将图表输出为SVG格式。

如果你的数据量相对小，SVG就够用了。但是如果你有成百上千的数据点，SVG的渲染过程会变得很慢。

由于所有的图表都被封装成了方法，而且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。

开发者: Florian Mounier

更多资料：http://www.pygal.org/en/latest/index.html

6、Plotly

Line plot (Plotly)

你也许听说过在线制图工具Plotly，但是你知道你可以通过Python使用它么？

Plotly 跟 Bokeh 一样致力于交互图表的制作，但是它提供在别的库中很难找到的几种图表类型，比如等值线图，树形图和三维图表。

开发者: Plotly

更多资料：https://plotly.com/python/

7、geoplotlib

Choropleth (Andrea Cuttone)

geoplotlib 是一个用于制作地图和地理相关数据的工具箱。

你可以用它来制作多种地图，比如等值区域图， 热度图，点密度图。

你必须安装 Pyglet （一个面向对象编程接口）来使用geoplotlib。不过因为大部分Python的可视化工具不提供地图，有一个专职画地图的工具也是挺方便的。

开发者: Andrea Cuttone

更多资料：https://github.com/andrea-cuttone/geoplotlib

8、Gleam

Scatter plot with trend line (David Robinson)

Gleam 借用了R中 Shiny 的灵感。它允许你只利用 Python 程序将你的分析变成可交互的网络应用，你不需要会用HTML CSS 或者 JaveScript。

Gleam 可以使用任何一种 Python 的可视化库。

当你创建一个图表的时候，你可以在上面加上一个域，这样用户可以用它来对数据排序和过滤了。

开发者: David Robinson

更多资料：https://github.com/dgrtwo/gleam

9、missingno

Nullity matrix (Aleksey Bilogur)

缺失数据是永远的痛。

missingno 用图像的方式让你能够快速评估数据缺失的情况，而不是在数据表里面步履维艰。

你可以根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图来考虑对数据进行修正。

开发者: Aleksey Bilogur

更多资料：https://github.com/ResidentMario/missingno

10、Leather

Chart grid with consistent scales (Christopher Groskopf)

Leather的最佳定义来自它的作者 Christopher Groskopf。

“Leather 适用于现在就需要一个图表并且对图表是不是完美并不在乎的人。”

它可以用于所以的数据类型然后生成SVG图像，这样在你调整图像大小的时候就不会损失图像质量。

开发者: Christopher Groskopf

更多资料：https://leather.readthedocs.io/en/latest/index.html

`黑客&网络安全如何学习

今天只要你给我的文章点赞，我私藏的网安学习资料一样免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

攻击和防守要学的东西也不少，具体要学的东西我都写在了上面的路线图，如果你能学完它们，你去就业和接私活完全没有问题。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己录的网安视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

内容涵盖了网络安全法学习、网络安全运营等保测评、渗透测试基础、漏洞详解、计算机基础知识等，都是网络安全入门必知必会的学习内容。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包：《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

3.技术文档和电子书

技术文档也是我自己整理的，包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点，电子书也有200多本，由于内容的敏感性，我就不一一展示了。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包：《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

4.工具包、面试题和源码

“工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等，感兴趣的同学不容错过。

还有我视频里讲的案例源码和对应的工具包，需要的话也可以拿走。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包：《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

最后就是我这几年整理的网安方面的面试题，如果你是要找网安方面的工作，它们绝对能帮你大忙。

这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的，如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。

参考解析：深信服官网、奇安信官网、Freebuf、csdn等

内容特点：条理清晰，含图像化表示更加易懂。

内容概要：包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包：《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享