Python怎么实现数据可视化？数据可视化库介绍！

很多小伙伴在提到python数据可视化的时候第一反应就是matplotlib库。但实际上python还有很多很好用的数据可视化的库。那么python实现数据可视化还有其他库可以选择吗？接下来小编就来带你了解常见的一些数据可视化库。

一、Matplotlib

Matplotlib是Python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近，具有很多强大且复杂的可视化功能。Matplotlib包含多种类型的API，可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。

二、Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库，它支持交互式界面，使绘制图表的功能变得更简单，且图表的色彩更具吸引力，可以画出丰富多样的统计图表。

三、ggplot

ggplot是基于Matplotlib并旨在以简单方式提高Matplotlib可视化感染力的库，它采用叠加图层的形式绘制图形。例如先绘制坐标轴所在的图层，再绘制点所在的图层，最后绘制线所在的图层，但其并不适用于个性化定制图形。此外，ggplot2为R语言准备了一个接口，其中的些API虽然不适用于Python，但适用于R语言并且功能十分强大。

四、Bokeh

Bokeh是一个交互式的可视化库，支持使用Web浏览器展示，可使用快速简单的方式将大型数据集转换成高性能的、可交互的、结构简单的图表。

五、Pygal

Pygal是一个可缩放矢量图表库，用于生成可在浏览器中打开的SVG(ScalableVectorGraphics)格式的图表，这种图表能够在不同比例的屏幕上自动缩放，方便用户交互。

六、Pyecharts

Pyecharts是一个生成ECharts(EnterpriseCharts商业产品图表)的库，生成的ECharts凭借良好的交互性、精巧的设计得到了众多开发者的认可。

小结

到此这篇常见的Python数据可视化库的介绍就介绍到这了,更多Python数据可视化库的学习内容请搜索W3Cschool以前的文章或继续浏览下面的相关文章。