Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库

1. Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库

常见的Python可视化库有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一个Python 2维绘图库，已经成为Python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。
 
Seaborn
Seaborn是基于Mtplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和pandas进行无缝链接，使初学者更容易上手。相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者关系类似于NumPy、和Pandas之间的关系。
 
HoloViews
HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的Matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。
 
Altair
Altair是Python的一个公认的统计可视化库，它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega-lite（交互式图形语法）之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。
 
ggplot
ggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形。
它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。
 
Bokeh
Bokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代化Web浏览器展示。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。
Bokeh能与NumPy、Pandas，Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。

2. Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库

　　PYTHON很多好看的作图库，但是都是基于matplotlib进行开发封装的！
　　我用过seaborn, bokeh, ggplot这三个库！
　　seaborn是偏向于统计作图的，尤其是线性作图，用起来比较顺手，简单。seaborn整个语法层也会简化很多，画出的图不需要修饰看起来也很好看。但是绘图方式有限，不够灵活

　　bokeh是使用了js。因此主打的是交互式绘图，你可以在Ipython notebook里使用到最佳！画出的图非常好看，关键是可以交互修改！ 缺点是语法有点生涩，一点也不必matplotlib简单

　　ggplot就算了吧，和R语言那个GGPLOT2比起来，简直是感觉在用两个包，似然都是同一个人开发的！ 而且原作者也在GITHUB上说了，不再会更新PYTHON的库！ 不过话说，ggplot2真的是绘图神器，这几乎是我还在用R语言的唯一原因。

　　因此，不管你想要用哪个库，matplotlib都是必须要学的。虽然他语法复杂，但是灵活性大，你几乎能画出任何你想要的图形。

3. 类似python的Matplotlib，spark/scala有没有数据可视化库或者工具

类似python的Matplotlib，spark/scala有没有数据可视化库或者工具
spark很年轻，所以很多可视化工具正在发展过程中，值得关注的有 Apache Zepplin ， Spark Notebook andypetrella/spark-notebook · GitHub, 以上两个是开源的，当然还有Databricks 自己的cloud，这个是收费的。

4. Python中数据可视化的两个库！

1. 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年代的商业化程序语言MATLAB十分相似，具有很多强大且复杂的可视化功能;还包含了多种类型的API，可以采用多种方式绘制图标并对图标进行定制。
2. Seaborn：是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库，支持交互式界面，使绘制图表功能变得简单，且图表的色彩更具吸引力。
3. ggplot：是基于Matplotlib并旨在以简单方式提高Matplotlib可视化感染力的库，采用叠加图层的形式绘制图形，比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。
4. Boken：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。
5. Pygal：是一个可缩放矢量图标库，用于生成可在浏览器中打开的SVG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。
6. Pyecharts：是一个生成ECharts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。

5. python"高维数据"可视化用什么库

Python下最常用的绘图工具包就是： matplotlib 不知道高维数据有什么特别要求，图表一般就最多就只能画出3维

6. python数据分析需要哪些库？

1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

7. Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库

PYTHON很多好看的作图库，但是都是基于matplotlib进行开发封装的！ 我用过seaborn, bokeh, ggplot这三个库！ seaborn是偏向于统计作图的，尤其是线性作图，用起来比较顺手，简单

8. Python中除了matplotlib外还有哪些数据可视化的库

常见的Python可视化库有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一个Python 2维绘图库，已经成为Python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。
 
Seaborn
Seaborn是基于Mtplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和pandas进行无缝链接，使初学者更容易上手。相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者关系类似于NumPy、和Pandas之间的关系。
 
HoloViews
HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的Matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。
 
Altair
Altair是Python的一个公认的统计可视化库，它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega-lite（交互式图形语法）之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。
 
ggplot
ggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形。
它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。
 
Bokeh
Bokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代化Web浏览器展示。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。
Bokeh能与NumPy、Pandas，Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。