从青铜到王者,进阶数据可视化2.0的五个Python库!

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数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:

Plotly

Cufflinks

Folium

Altair + Vega

D3.js(个人认为最好的选择,因为我也用JS写代码)

如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:

Plotly

Plotly是一个开源,交互式和基于浏览器的Python图形库。可以创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表(您可以将它们保存为html文件或静态图像)。Plotly基于plotly.js,而plotly.js又基于D3.js,因此它是一个高级图表库,与Bokeh一样,Plotly的 强项是制作交互式图 ,有超过30种图表类型, 提供了一些在大多数库中没有的图表 ,如等高线图、树状图、科学图表、统计图表、3D图表、金融图表等。 plotly最棒的一点是可以在Jupyter笔记本或独立的HTML页面中使用 。您也可以在他们的网站上在线使用它,但我更喜欢离线使用它,您也可以将可视化保存为图像,非常易于使用也非常实用。

– 在Jupyter Notebook中使用Plotly的方法(离线)

首先,安装plotly库。

pip install plotly

然后打开jupyter笔记本并键入:

from plotly import __version__
from plotly.offline import download_plotlyjs,init_notebook_mode,plot,iplot init_notebook_mode(connected = True)

语法超简单!在Pandas中 ,你使用dataframe.plot() ,在这里,您使用 dataframe.iplot()。 这个“ i ” 改变了可视化的整个定义。

只需一行代码,我生成了下面这个散点图。您可以根据需要自定义它。请记住指定模式标记,否则您将获得一些线条。

1567070079(1).png

请注意,随着数据的增加,plotly会开始卡滞。所以,只有当数据点的小于500K时,我才会使用plotly。

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