Pycon 2017： Python可视化库大全

前言

本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲，同时结合自己的一些理解。

pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”。

先来一张全景图镇楼~~

看完这张图是不是有点懵？

别着急，我们一起来看看后面的阐述。

python可视化库可以大致分为几类：

• 基于matplotlib的可视化库

• 基于JS的可视化库

• 基于上述两者或其他组合功能的库

基于matplotlib的可视化库

matplotlib是python可视化库的基础。matplotlib库的设计参考了matlab，甚至连名称也是以“mat”开头。

matplotlib库的一些优势：(翻译比较别扭，英文原文也附后)

• 设计很像Matlab，容易进行转换（Designed like Matlab: switching was easy）

• 有很多渲染后端（Many rendering backends）

• 差不多可以绘制任何图（当然需要花费些努力）(Can reproduce just about any plot with a bit of effort)

• 有长时间良好运行的历史 (Well-tested, standard tool for over a decade)

matplotlib库的一些缺点：

• 必须要掌握API，且描述较为冗长（API is imperative & often overly berbose)

• 有时候默认的样式设计比较弱（Sometimes poor stylistic defaults）

• 对网页以及交互式绘图的支持较弱(Poor support for web/interactive graphs)

• 数据量大时经常运行较慢（Often slow for large & complicated data）

Matplotlib自2003年发布以来，使用情况还是呈现了良好的趋势：