最近和鯨社區的大佬們，竟不約而同地寫起了可視化庫的教程，開始了掰頭

※完整教程列表在文末附錄

雖然對于我們這種吃瓜群眾來說是件好事，但

大概大佬的快樂往往就是那么的樸實無華且枯燥吧。害，管他呢，趕緊拿出來給大家瞅瞅。

今天提及的5個Python可視化庫分別是 Matplotlib · Seaborn · Bokeh · Plotly · Pyecharts。

其實單獨看后4個庫，每個都是炫酷的代名詞，但既然今天大家都同框了，方小鯨就簡單地將他們做個比較，從4個方面看看他們之間的區別，以便大家各取所需的學到適合自己的可視化庫。

Round 1 簡單的折線圖

這一部分使用5個庫可視化了同一組數據， 我們同時展示了可視化這組數據時需要的代碼，以及可視化之后，默認呈現的一些功能。通過這些，我們可以了解到這些庫的語言風格，以及對它出圖的效果產生一定的預期。

• Matplotlib

• Seaborn

• Bokeh

• Plotly

• Pyecharts

從以上的結果看來，Seaborn如果不選用樣式，那么效果和matplotlib無二；Bokeh好看了那么一丟丟，自帶圖片的縮放功能；Plotly和Pyecharts的代碼復雜程度稍有增加，但是提供的標簽效果好看

Round 2 功能

有些同學，訴求可能僅僅是畫出高精度的圖片，用于撰寫論文；而有些同學需要對地圖數據進行操作，故需要特定功能；又有些同學，需要炫酷的交互來展示海量數據。

所以，方小鯨去這幾個庫的官網gallery逛了一下，針對本鯨比較關注的幾個功能做了整理統計。

○支持的不是很好

可以得出的結論是，Seaborn就是個Matplotlib的封裝，功能比較有限；Pyecharts雖然動效做的好看，但是控件無法定制；Bokeh控件玩法多樣，但輸在做3D和動畫要裝插件；相較之下Plotly在功能上完勝。

Round 3 能力邊界

為了讓大家更深刻地理解這些庫，本鯨找了一些炫酷的作品，希望可以給大家帶來視覺上的沖擊，從而更有動力地學習這些庫。

• Matplotlib

• Seaborn

• Bokeh

• Plotly

• Pyecharts

Round 4 總結陳詞 & 教程

• Matplotlib

Matplotlib是Python數據可視化庫中的泰斗，它已經成為python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib可以很方便的設計和輸出二維以及三維的數據，其提供了常規的笛卡爾坐標，極坐標，球坐標，三維坐標等，其輸出的圖片質量也達到了科技論文中的印刷質量，日常的基本繪圖更不在話下。

5分鐘上手Matplotlib?www.kesci.com

• Seaborn

Seaborn是基于matplotlib的圖形可視化python包，它在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，提供了一種高度交互式界面，從而使得作圖更加容易，便于用戶能夠做出各種有吸引力的統計圖表。它能高度兼容numpy與pandas數據結構以及scipy與statsmodels等統計模式。

Seaborn利用matplotlib的強大功能，幾行代碼就能創建漂亮的圖表。其與matplotlib主要的區別是Seaborn的默認樣式以及更美觀、更現代的調色板設計。

Python數據可視化方法之Seaborn?www.kesci.com

• Bokeh

Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器的呈現功能的交互式可視化Python庫,支持現代化web瀏覽器展示（圖表可以輸出為JSON對象，HTML文檔或者可交互的網絡應用）,這是Bokeh與其它可視化庫最核心的區別。它提供風格優雅、簡潔的D3.js的圖形化樣式，并將此功能擴展到高性能交互的數據集，數據流上。使用Bokeh可以快速便捷地創建交互式繪圖、儀表板和數據應用程序等。

Bokeh能與NumPy，Pandas，Blaze等大部分數組或表格式的數據結構完美結合。

Bokeh教程學習?www.kesci.com

• Plotly

Plotly是一個開源，交互式和基于瀏覽器的Python圖形庫，可以創建能在儀表板或網站中使用的交互式圖表（可以將它們保存為html文件或靜態圖像）。Plotly基于plotly.js，而plotly.js又基于D3.js，因此它是一個高級圖表庫，與Bokeh一樣，Plotly的強項是制作交互式圖 ，有超過30種圖表類型， 提供了一些在大多數庫中沒有的圖表 ，如等高線圖、樹狀圖、科學圖表、統計圖表、3D圖表、金融圖表等。plotly繪制的圖能直接在jupyter中查看，也能保存為離線網頁，或者保存在http://plot.ly云端服務器內，以便在線查看。

Plotly入門教程?www.kesci.com

• Pyecharts

Pyecharts是基于 Echarts 開發的，是一個用于生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是百度開源的一個數據可視化 JS 庫，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發者的認可。更重要的是，該庫的文檔全部由中文撰寫，對英文不是很好的開發者尤其友好。而Pyecharts，實際上就是 Echarts 與 Python 的對接。

【pyecharts教程】應該是全網最全的教程了～?www.kesci.com

附錄

這里是文中未提及，但是也很神仙的一些可視化相關鏈接

• 教程

【matplotlib】Matplotlib可視化教程～

python--matplotlib數據可視化

50題matplotlib從入門到精通

【美人圖】5分鐘上手Matplotlib

Python數據可視化方法之matplotlib

matplotlib數據可視化

plotly教程【持續更新中】

是時候用plotly代替matplotlib

Plotly入門教程

seaborn可視化學習之 categorial visualization

seaborn可視化學習之distribution visualization

seaborn可視化之time series & regression & heatmap

【Seaborn可視化】一文掌握Seaborn可視化

【pyecharts教程】應該是全網最全的教程了～

【Pyecharts教程1】讓你的圖表動起來～

【Pyecharts教程2】如何讓你的圖表不那么單調～

【可視化系列2】pyecharts交互式可視化鞏固訓練

炫酷的可視化工具包----cufflinks

嗨～介紹一款地理數據可視化神器—keplergl

臺風數據分析-高德地圖/Geopandas

python分析--可視化地圖folium庫使用示例

Sigma.js網絡圖標Demo

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python三维数据转换成二维_5大Python可视化库到底选哪个好？一篇文章搞定从选库到教学...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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