原標(biāo)題：酷炫的可視化圖表工具來幫忙 深度評(píng)測(cè)五大Python數(shù)據(jù)可視化工具

不少Python用戶的一大訴求是做出各種酷炫的可視化圖表，而這就需要了解清楚工具特色，才好在制作不同類型圖表順利找到適合自己的那一款。今天就來聊聊五個(gè)Python數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh各有哪些優(yōu)缺點(diǎn)。

Pyecharts

基于Echarts，加入Python富有表達(dá)力的語(yǔ)言，pyecharts 誕生了，支持30+種圖表。

在pyecharts中制作條形圖首先需要導(dǎo)入相關(guān)庫(kù) 。

接著是繪圖并不做任何調(diào)整，首先創(chuàng)建一個(gè)Bar實(shí)例，接著添加x軸y軸數(shù)據(jù)，注意僅接收l(shuí)ist格式數(shù)據(jù)，最后添加標(biāo)題并設(shè)置在notebook中直接展示。總體來說還是比較符合正常的作圖邏輯，整體代碼量并不多。

默認(rèn)生成的兩系列柱狀圖如下：

優(yōu)點(diǎn)：

支持交互式展示與點(diǎn)擊

默認(rèn)生成的樣式也較為美觀

詳細(xì)的中文文檔與demo，能比較快的上手

文檔十分完整，所以代碼修改起來并不困難，比如可以修改主題并設(shè)置一些標(biāo)記線、DataZoom，添加小組件等

缺點(diǎn)：

不支持使用pandas中的series數(shù)據(jù)，需要轉(zhuǎn)換為list才可以使用

Matplotlib

Matplotlib應(yīng)該是最廣泛使用的Python可視化工具，支持的圖形種類非常多。

使用Matplotlib制作相同效果的圖需要先導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)，并且并不支持原生中文所以還要設(shè)置下中文顯示。

接著就是繪圖，但是相比較于pyecharts大多是往寫好的代碼里面添加數(shù)據(jù)、配置不同，matplotlib大多數(shù)需要我們自己寫代碼，所以代碼量可能稍多一點(diǎn)。

最后生成的默認(rèn)圖像如下：

相較Pyecharts，由于Matplotlib的火熱，網(wǎng)上關(guān)于matplotlib的資料更多更全面。

但從美觀度上來說，學(xué)術(shù)風(fēng)更甚，并且不支持交互式點(diǎn)擊查看等操作。代碼編寫量也相對(duì)較多。

Plotly

Plotly也是一款非常強(qiáng)大的Python可視化庫(kù)，Plotly內(nèi)置完整的交互能力及編輯工具，支持在線和離線模式，提供穩(wěn)定的API以便與現(xiàn)有應(yīng)用集成，既可以在web瀏覽器中展示數(shù)據(jù)圖表，也可以存入本地拷貝。但是由于官方未提供中文文檔，網(wǎng)上關(guān)于Plotly的教程也僅限于官方的一些demo，對(duì)于一些詳細(xì)的參數(shù)設(shè)置并沒有太多資料 。

從優(yōu)點(diǎn)來看，支持交互式操作的，同時(shí)是默認(rèn)添加toolbox小組件，可以更方便的查看，支持30多種圖形。

但是如果真要熟練使用的話可能需要一點(diǎn)時(shí)間用于查找相關(guān)資料，因?yàn)榫W(wǎng)上關(guān)于Plotly的資料不多，大多是基本使用的簡(jiǎn)單教程。

Bokeh

Bokeh是一個(gè)專門針對(duì)Web瀏覽器的呈現(xiàn)功能的交互式可視化Python庫(kù)。這是Bokeh與其它可視化庫(kù)最核心的區(qū)別，它可以做出像D3.js簡(jiǎn)潔漂亮的交互可視化效果，但是使用難度低于D3.js，首先還是導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)。

相關(guān)依賴比上面三個(gè)要多出很多，并且Bokeh有自己的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)ColumnDataSource，所以要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，接著就是創(chuàng)建畫布、添加數(shù)據(jù)及設(shè)置。最后生成的默認(rèn)圖像如下：

Bokeh一個(gè)很明顯的特點(diǎn)就是代碼量較上面三個(gè)工具要多了很多，大多是在數(shù)據(jù)的處理上，并且和Plotly一樣，有關(guān)bokeh相關(guān)的中文資料也不多，大多是入門型的基本使用于介紹，雖然從官方給出的圖來看能作出很多比pyecharts更精美的圖，但是查找相關(guān)參數(shù)的設(shè)置上將會(huì)耗費(fèi)一定時(shí)間。

Seaborn

從seaborn官網(wǎng)給出的標(biāo)題就知道，seaborn是為了統(tǒng)計(jì)圖表設(shè)計(jì)的，它是一種基于matplotlib的圖形可視化庫(kù)，也就是在matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級(jí)的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數(shù)情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的圖，還是我們的數(shù)據(jù)，使用Seaborn制作首先需要導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)，由于是基于Matplotlib，所以還是需要設(shè)置中文。

相比上面四種工具，從代碼量上來看是非常簡(jiǎn)潔的，不過還是要先將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為DataFrame格式，這里沒在代碼中體現(xiàn)，但依舊是最簡(jiǎn)短的代碼，同時(shí)并不支持交互。并且Seaborn和Plotly、bokeh有一個(gè)共同的地方就是雖然強(qiáng)大，但是網(wǎng)上有關(guān)這三個(gè)庫(kù)的教程、討論都遠(yuǎn)少于Pyecharts與Matplotlib，如果是新手的話可能很難快速通過搜索解決你遇到的問題，而需要自己研究別人的代碼。

不同工具的應(yīng)用場(chǎng)景、目標(biāo)用戶都不完全相同，所以在選擇工具時(shí)需要先思考自己的使用場(chǎng)景，并且還需要評(píng)估繪制目標(biāo)圖形的難度哦。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python可视化图表工具_酷炫的可视化图表工具来帮忙 深度评测五大Python数据可视化工具...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。