李从悠 https://m.39.net/disease/a_5387160.html我们都知道视觉是人们很重要的一种感官，而Python中可视化，在数据相关的研发中也起到“一木支危楼”的作用。如果从直接查看离线存储在各类数据库中杂乱无章的数据，会让人瞬间感到崩溃且没有头绪。但是，如果对数据进行可视化，那么数据就变得一目了然，比如：我们可以通过可视化看到一年中不同月份的降雨量、不同工作行业的薪资水平、不同城市房价的对比等。接下来小编介绍5款Python可视化工具，它们各有所长，应用于不同的场合！1、Matplotlib凡是做过Python开发的应该对matplotlib都不陌生，它俨然已经成了Python的标准库级别的第三方库。matplotlib它像大多数编程语言的标准库一样具有读写、显示、子图、常见图形等可以满足大多数需求常见。2、pyechartspyecharts是基于百度开源的Echarts开发的Python版可视化工具。Pyecharts功能的强大表现在可支持多达+地图、支持JupyterLab、JupyterNotebook可轻松集成至Flask，Sanic，Django等主流Web框架，更重要的是pyecharts可以保存为离线的HTML文件，能够将图标详细数据离线保存，便于离线分析。3、plotly.py相对于Matplotlib和pyecharts前两款Python可视化工具，plotly.py更偏重于交互式图形可视化。plotly.py是基于plotly.js进行开发，它继承了plotly.js的诸多优点，例如，可以绘制科学图表、SVG地图、3D图形、财务图表等丰富图形。4、AutoViz数据可视化大多数都需要把数据读取到内存中，然后对内存中的数据进行可视化。但是，对于真正令人头疼的是一次又一次的开发读取离线文件的数据接口。而AutoViz的优势是可以做到1行代码轻松实现可视化，可解决开发读取离线文件的数据接口痛点的，同时兼容txt、csv、json等主流离线数据格式，它适用于计算机视觉、机器学习等涉及离线数据较多的应用场景。5、AltairAltair是一款基于Vega和Vega-Lite开发的统计可视化库。Altair构建在强大的Vega-LiteJSON规范之上，并且具有API简单、友好、一致等诸多优点。所以，我们通过使用Altair可以把更多时间花费在理解数据和业务逻辑上，用最简短的代码实现数据可视化。Python相关的开发工作，很难绕过数据这一关，无论是做数据分析与挖掘，还是机器学习、计算机视觉。因此，一款好用的Python可视化工具，可以让开发效率得到极大的提升。以上介绍的5款Python可视化工具各有所长，我们可以根据自己的工作不同，需求不同选择一款最适合自己的可视化工具！
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