Python 数据可视化利器有哪些？

推荐

数据可视化的库有挺多的，这里推荐几个比较常用的：

• Matplotlib
• Plotly
• Seaborn
• Ggplot
• Bokeh
• Pyechart
• Pygal

Plotly

plotly 文档地址（https://plot.ly/python/#financial-charts）

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使用方式：

plotly 有 online 和 offline 两种方式，这里只介绍 offline 的。

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这是 plotly 官方教程的一部分

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只要将最后一行中的

py.iplot

替换为下面代码

py.offline.plot

便可以运行。

漏斗图

这个图代码太长了，就不 po 出来了。

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Basic Box Plot

好吧，不知道怎么翻译，直接用原名。

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Wind Rose Chart

好吧，不知道怎么翻译，直接用原名。

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Basic Ternary Plot with Markers

篇幅有点长，这里就不 po 代码了。

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Bokeh

这里展示一下常用的图表和比较抢眼的图表，详细的文档可查看（https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/categorical.html）

条形图

这配色看着还挺舒服的，比 pyecharts 条形图的配色好看一点。

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年度条形图

可以对比不同时间点的量。

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饼图

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条形图

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散点图

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六边形图

这两天，马蜂窝刚被发现数据造假，这不，与马蜂窝应应景。

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环比条形图

这个实现挺厉害的，看了一眼就吸引了我。我在代码中都做了一些注释，希望对你理解有帮助。注：圆心为正中央，即直角坐标系中标签为（0，0）的地方。

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元素周期表

元素周期表，这个实现好牛逼啊，距离初三刚开始学化学已经很遥远了，想当年我还是化学课代表呢！由于基本用不到化学了，这里就不实现了。

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元素周期表

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真实状态

Pyecharts

pyecharts 也是一个比较常用的数据可视化库，用得也是比较多的了，是百度 echarts 库的 python 支持。这里也展示一下常用的图表。文档地址为（http://pyecharts.org/#/zh-cn/prepare?id=%E5%AE%89%E8%A3%85-pyecharts）

条形图

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散点图

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饼图

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词云

这个是我在前面的文章中用到的图片实例，这里就不 po 具体数据了。

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树图

这个是我在前面的文章中用到的图片实例，这里就不 po 具体数据了。

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地图

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3D 散点图

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后记

大概介绍就是这样了，三个库的功能都挺强大的，bokeh 的中文资料会少一点，如果阅读英文有点难度，还是建议使用 pyecharts 就好。总体也不是很难，按照文档来修改数据都能够直接上手使用。主要是多练习。