探索Python强大引擎：将数据可视化提升到新高度的10个库
凭借十多年的数据分析和可视化经验，我遇到了许多工具和技术，使这个过程既高效又迷人。在这篇博客中，我想与你分享10个在数据可视化方面优于竞争对手的Python库。如果你想了解更多关于Python的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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01 Plotly：前所未有的交互式可视化
当谈到创建交互式和令人惊叹的可视化时，我相信Plotly是首选库。凭借其直观的界面和丰富的功能，我认为Plotly使数据分析师和可视化爱好者能够将他们的数据带入生活。
下面是我使用Plotly创建交互式条形图的方法：
import plotly.express as px
data = {'Category': ['A', 'B', 'C'], 'Value': [10, 15, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
fig = px.bar(df, x='Category', y='Value')
fig.show()02 Seaborn：美与简约的结合
当谈到创建具有视觉吸引力和信息丰富的统计图形时，Seaborn是我的首选库。我认为Seaborn优雅而简洁的语法使得生成复杂的可视化变得轻而易举。
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)03 Matplotlib：多功能可视化的经典选择
Matplotlib已经存在很长时间了，我相信它在数据分析师和可视化爱好者的心中占有特殊的位置。凭借其广泛的功能和灵活性，我认为Matplotlib允许你创建广泛的可视化。
下面是用Matplotlib创建的简单折线图：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plt.plot(x, y)
plt.show()04 Altair：快速声明式可视化
如果你喜欢简洁而富有表现力的代码，我认为Altair是适合你的库。凭借其声明式可视化方法，我相信Altair能够帮助你快速生成强大的可视化效果。
下面是我使用Altair创建散点图的方法：
import altair as alt
from vega_datasets import data
cars = data.cars()
alt.Chart(cars).mark_circle().encode(
x='Horsepower',
y='Miles_per_Gallon',
color='Origin'
).interactive()05 Bokeh：网络的交互式可视化
当谈到为网络创建交互式可视化时，我认为Bokeh是一个很好的选择。凭借其生成可嵌入Web应用程序的交互式绘图的能力，我相信Bokeh开启了一个充满可能性的世界。
下面是使用Bokeh创建带有工具提示的散点图的示例：
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool
from bokeh.sampledata.iris import flowers
p = figure(title='Iris Dataset', x_axis_label='Petal Length', y_axis_label='Petal Width')
p.add_tools(HoverTool(tooltips=[('Species', '@species'), ('Sepal Width', '@sepal_width')]))
p.circle(x='petal_length', y='petal_width', size=8, source=flowers)
show(p)06 ggplot：利用R ggplot2的力量
如果你是R的ggplot2库的粉丝，我相信ggplot是你的完美选择。通过ggplot2的Python实现，我认为ggplot允许你创建视觉上令人惊叹且高度可定制的图形。
下面是使用ggplot创建散点图的示例：
from ggplot import *
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [10, 8, 6, 4, 2]})
ggplot(aes(x='x', y='y'), data=df) + geom_point()07 NetworkX：可视化复杂网络
当涉及到可视化复杂网络时，我相信NetworkX是一个不可或缺的库。凭借其创建和分析网络的综合工具集，我认为NetworkX使你能够从复杂的网络结构中获得见解。
下面是一个使用NetworkX可视化社交网络的例子：
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.karate_club_graph()
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()08 Wordcloud：释放文本可视化的力量
文本可视化是数据分析的重要组成部分，我认为Wordcloud是实现这一目的的绝佳库。凭借其生成迷人且富有洞察力词云的能力，我相信Wordcloud能够让你从文本数据中提取有意义的信息。
下面是一个使用Wordcloud从文本语料库创建词云的示例：
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
text = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit."
wordcloud = WordCloud().generate(text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()09 Pygal：交互式SVG图表
如果你正在寻找交互式SVG图表，我相信Pygal是一个很好的选择。凭借其基于SVG的可视化方法，我认为Pygal允许你创建交互式且具有视觉吸引力的图表，这些图表可以轻松地嵌入到Web应用程序中。
下面是一个使用Pygal创建条形图的示例：
import pygal
bar_chart = pygal.Bar()
bar_chart.add('Series', [1, 3, 2, 5, 4])
bar_chart.render()10 Folium：图表变得简单
最后但同样重要的是，如果你对创建交互式图表感兴趣，我相信Folium是适合你的库。凭借与leaflet.js的无缝集成，我认为Folium可以轻松生成交互式且视觉上令人惊叹的图表。
下面是一个使用Folium创建带有标记的图表的例子：
import folium
m = folium.Map(location=[37.7749, -122.4194], zoom_start=12)
folium.Marker(location=[37.7749, -122.4194], popup='San Francisco').add_to(m)
m结论：利用Python的强大功能，实现令人难忘的数据可视化。
总之，有了这10个Python库，你可以将数据可视化提升到新的高度。从交互式绘图到令人惊叹的图表，我相信这些库提供了各种各样的工具和技术来释放你的创造力。所以，继续探索它们，让你的数据讲述引人入胜的故事。
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原文作者：Gabe A, M.Sc.
翻译作者：文玲
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://levelup.gitconnected.com/discover-the-python-powerhouse-10-libraries-that-take-data-visualization-to-new-heights-8d7664372d02
