學會Python數據可視化必須嘗試這7個庫

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一、Seaborn

Seaborn 建於 matplotlib 庫的之上。它有許多內置函數，使用這些函數，隻需簡單的代碼行就可以創建漂亮的繪圖。它提供瞭多種高級的可視化繪圖和簡單的語法，如方框圖、小提琴圖、距離圖、關節圖、成對圖、熱圖等。

安裝

ip install seaborn

主要特征：

  • 可用於確定兩個變量之間的關系。
  • 在分析單變量或雙變量分佈時進行區分。
  • 繪制因變量的線性回歸模型。
  • 提供多網格繪圖

隻需使用幾行簡單代碼就可以繪制出漂亮的圖形

官方文檔

https://seaborn.pydata.org/

二、Plotly

Plotly 是一個高級 Python 分析庫，有助於構建交互式儀表板。使用 Plotly 構建的圖形是交互式圖形，這意味著你可以輕松找到圖形的任何特定點或會話的值。Plotly 生成儀表板並將其部署在服務器上變得非常容易。它支持 Python、R 和 Julia 編程語言。

Plotly 制作簡單散點圖的代碼：

官方文檔

https://dash.plotly.com/

三、Geoplotlib

Geoplotlib 是一個用於可視化地理數據和制作地圖的 Python 工具箱。你可以使用此庫創建各種地圖。您可以使用它創建的一些地圖示例包括熱圖、點密度圖、地理地圖等等。

安裝

pip install geoplotlib

github文檔

https://github.com/andrea-cuttone/geoplotlib/wiki/User-Guide

四、Gleam

Gleam 的靈感來自 R 的Shiny包。它允許你僅使用 Python 代碼將圖形轉換為出色的 Web 應用程序。這對不瞭解 HTML 和 CSS 的人很有幫助。它不是真正的可視化庫，而是與任何可視化庫一起使用。

github文檔

https://github.com/dgrtwo/gleam

五、ggplot

ggplot 的工作方式與 matplotlib 不同。它允許你添加多個組件作為圖層，以在最後創建完整的圖形或繪圖。例如，在開始時你可以添加一個軸，然後添加點和其他組件，如趨勢線。

%matplotlib inline
from ggplot import *
ggplot(diamonds, aes(x='price', fill='clarity')) + geom_histogram()

github文檔

https://github.com/tidyverse/ggplot2

六、Bokeh

Bokeh 庫由Continuum Analytics創建，用於生成對 Web 界面和瀏覽器友好的可視化。Bokeh 生成的可視化本質上是交互式的，可讓你傳達更多信息。

# Bokeh Libraries
from bokeh.io import output_file
from bokeh.plotting import figure, show

# The figure will be rendered in a static HTML file called output_file_test.html
output_file('output_file_test.html', 
            title='Empty Bokeh Figure')

# Set up a generic figure() object
fig = figure()

# See what it looks like
show(fig)

官方文檔

https://docs.bokeh.org/en/latest/

七、Missingo

數據科學就是從給定的數據中找到有用的信息，並使之對所有人可見。 最好的方法是將數據可視化。對於所有的數據科學傢愛好者來說，這個包可能是一個熱潮。它可以幫助你找到所有缺失值，並在現實世界的數據集中以漂亮的圖形方式顯示它們，而無需頭疼，隻需一行代碼。 它支持圖形表示，如條形圖、圖表、熱圖、樹狀圖等。

# Importing Necessary Libraries
import pandas as pd 
import missingno as mi

# Reading the Titanic dataset (From Local Env)
data = pd.read_csv("train.csv")

# Checking missing values Using ()
print(data.isnull().sum()) ## It will display a table with all the missing values

### The best practice is to visualize this so that everyone even a non-tech person
### can understand and find the missing values, Let's use the `missingno` package
#Visualizing using missingno

print("Visualizing missing value using bar graph")
print(mi.bar(data, figsize = (10,5)))

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