python可视化, Python数据可视化根底

1. Matplotlib：这是 Python 中最常用的绘图库，能够生成各种类型的图表，包含线图、条形图、散点图、饼图等。

2. Seaborn：根据 Matplotlib 的上层库，供给更高档的计算图形。它十分合适用于数据探究和可视化。

3. Plotly：一个交互式图表库，能够创立动态和交互式的图表，十分合适用于网络运用程序。

4. Bokeh：另一个交互式图表库，类似于 Plotly，但它的语法和规划更挨近 Matplotlib。

5. ggplot：这是一个根据 R 言语 ggplot2 的 Python 完成库，供给了一种根据语法的图表创立办法。

6. Altair：根据 Vega 和 VegaLite 的声明式计算可视化库，旨在为计算图形供给一个简练的语法。

7. Pandas：尽管 Pandas 首要是一个数据剖析库，但它也供给了一些内置的绘图功用，能够用于快速的数据可视化。

8. Geopandas：用于地舆空间数据剖析的库，能够创立地图和地舆空间图表。

9. PyQtGraph：一个用于快速交互式图形和科学可视化的 Python 库。

10. PyOpenGL：一个 Python 绑定库，用于 OpenGL，能够用于创立 3D 图形和可视化。

这些库能够独自运用，也能够结合运用，以满意不同的可视化需求。假如您有详细的需求或问题，请告诉我，我会极力帮助您。

Python数据可视化：探究与完成

在当今数据驱动的国际中，数据可视化已成为数据剖析、数据科学和机器学习范畴的要害组成部分。Python作为一种功用强大的编程言语，具有丰厚的库和东西，使得数据可视化变得简略而高效。本文将讨论Python数据可视化的基本概念、常用库以及一些实践运用事例。

Python数据可视化根底

Python数据可视化根底

数据可视化是将数据转换为图形或图画的进程，以便于人们了解和剖析。Python中的数据可视化库首要包含Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh等。

Matplotlib：Python的柱石

Matplotlib：Python的柱石

Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它供给了丰厚的绘图功用，包含散点图、线图、直方图、条形图、箱形图等。

以下是一个运用Matplotlib创立散点图的简略示例：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y)

plt.title('散点图示例')

plt.xlabel('X轴')

plt.ylabel('Y轴')

plt.show()

Seaborn：高档可视化

Seaborn：高档可视化

Seaborn是根据Matplotlib的另一个高档可视化库，它供给了更高档的绘图功用，如小提琴图、箱线图、热力求等。

以下是一个运用Seaborn创立热力求的示例：

```python

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

data = [[2, 7, 2, 2, 2, 7, 2, 4, 2, 1],

[2, 2, 8, 7, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]]

sns.heatmap(data)

plt.title('热力求示例')

plt.show()

Plotly和Bokeh：交互式可视化

Plotly和Bokeh：交互式可视化

Plotly和Bokeh是两个交互式可视化库，它们供给了丰厚的交互功用，如缩放、平移、数据过滤等。

以下是一个运用Plotly创立交互式散点图的示例：

```python

import plotly.express as px

df = px.data.tips()

fig = px.scatter(df, x=\