Tác phẩm này đã được cập nhật bởi người viết nội dung kỹ thuật của chúng tôi, Chioma Dunkley. Show
Cập nhật tháng 10 '22: Python 3.9 và các thư viện mới đã được thêm vào môi trường Notebook tiêu chuẩn.Cuộn qua & nbsp; Gói Python Index & nbsp; và bạn sẽ tìm thấy các thư viện cho thực tế mọi trực quan dữ liệu cần thiết từ From & nbsp; Gazeparser & nbsp; để nghiên cứu chuyển động mắt đến & nbsp; Và trong khi nhiều thư viện trong số này tập trung mạnh mẽ vào việc hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể, một số có thể được sử dụng bất kể lĩnh vực của bạn là gì. Danh sách này là một cái nhìn tổng quan về 12 thư viện trực quan hóa dữ liệu Python liên ngành, từ các thư viện nổi tiếng đến tối nghĩa. Những người khác mà bạn có thể khám phá trên trang hỗ trợ & NBSP của chúng tôi.Mode Python Notebooks support five libraries on this list - matplotlib, Seaborn, Plotly, pygal, and Folium - and more than 60 others that you can explore on our Notebook support page. Chúng tôi hy vọng & nbsp; các danh sách này & nbsp; truyền cảm hứng cho bạn và nếu bạn muốn thêm một thư viện không được liệt kê, hãy sử dụng hướng dẫn của chúng tôi để & nbsp; cài đặt các thư viện bổ sung & nbsp; hoặc gửi một ghi chú để thành công [AT]
matplotlib& nbsp; hai biểu đồ (matplotlib) matplotlib & nbsp; là O.G. của các thư viện trực quan hóa dữ liệu Python. Mặc dù đã hơn một thập kỷ, nó vẫn là thư viện được sử dụng rộng rãi nhất để vẽ trong cộng đồng Python. Nó được thiết kế để gần giống nhau & NBSP; Matlab, một ngôn ngữ lập trình độc quyền được phát triển vào những năm 1980. Bởi vì Matplotlib là thư viện trực quan hóa dữ liệu Python đầu tiên, nhiều thư viện khác được xây dựng trên đỉnh của nó hoặc được thiết kế để hoạt động song song với nó trong quá trình phân tích. Một số thư viện như & nbsp; pandas & nbsp; và & nbsp; Seaborn & nbsp; là những người bao bọc trên mạng trên matplotlib. Chúng cho phép bạn truy cập một số phương thức Matplotlib, có ít mã hơn. Mặc dù Matplotlib tốt cho việc hiểu được dữ liệu, nhưng nó không phải là Hữu ích để tạo biểu đồ chất lượng xuất bản & nbsp; nhanh chóng & nbsp; và & nbsp; dễ dàng. Như Chris Moffitt chỉ ra trong & NBSP của mình; tổng quan về các công cụ trực quan Python, Matplotlib, cực kỳ mạnh mẽ nhưng với sức mạnh đó xuất hiện phức tạp. Matplotlib từ lâu đã bị chỉ trích vì các phong cách mặc định của nó, có cảm giác khác biệt những năm 1990. Bản phát hành hiện tại của & nbsp; matplotlib 3.5.3 & nbsp; vẫn phản ánh phong cách này. Được tạo bởi: & nbsp; John D. Hunter, có sẵn trong & nbsp; chế độ nơi để tìm hiểu thêm: & nbsp; matplotlib.org John D. Hunter, available in Mode Where to learn more: matplotlib.org Hãy thử matplotlib trong chế độ. Bạn muốn cải thiện các kỹ năng Python của bạn? & NBSP; hãy xem hướng dẫn của chúng tôi & nbsp; để tìm hiểu cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng Python.Check out our tutorial to learn how to analyze and visualize data using Python. SeaBallBokeh pygal Âm mưu Michael Waskom, available in Mode Where to learn more: http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/index.html Geoplotlib Tiamất tích Da Altair Folium Hassan Kibirige (Check out his interview with us.) Where to learn more: https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/index.html Bokehpygal Âm mưu Geoplotlib Được tạo bởi: & nbsp; anaconda nơi để tìm hiểu thêm: & nbsp; http: //bokeh.pydata.org/en/latest/ Anaconda Where to learn more: http://bokeh.pydata.org/en/latest/ Bạn muốn cải thiện các kỹ năng Python của bạn? & NBSP; hãy xem hướng dẫn của chúng tôi & nbsp; để tìm hiểu cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng Python.Check out our tutorial to learn how to analyze and visualize data using Python. pygal& nbsp; lô hộp (Florian Mounier) Giống như Bokeh và Plotly, Pygal cung cấp các ô tương tác có thể được nhúng trong trình duyệt web. Sự khác biệt chính của nó là khả năng xuất biểu đồ AS & NBSP; SVG. Miễn là bạn làm việc với các bộ dữ liệu nhỏ hơn, SVG sẽ làm bạn ổn. Nhưng nếu bạn đang thực hiện các biểu đồ với hàng trăm ngàn điểm dữ liệu, họ sẽ gặp khó khăn trong việc kết xuất và trở nên chậm chạp. Vì mỗi loại biểu đồ được đóng gói thành một phương thức và các kiểu tích hợp rất đẹp, nên thật dễ dàng để tạo một biểu đồ đẹp mắt trong một vài dòng mã. Được tạo bởi: & nbsp; Florian Mounier nơi để tìm hiểu thêm: & nbsp; http: //www.pygal.org/en/latest/index.html Florian Mounier Where to learn more: http://www.pygal.org/en/latest/index.html Hãy thử pygal trong chế độ. Tìm hiểu thêm
Tìm hiểu về Visual Explorer Âm mưu& nbsp; cốt truyện (cốt truyện) Bạn có thể biết Plotly là một nền tảng trực tuyến để trực quan hóa dữ liệu, nhưng bạn có biết bạn có thể truy cập các khả năng của nó từ một cuốn sổ tay Python không? Giống như Bokeh, Forte của Plotly đang tạo ra các lô tương tác, nhưng nó cung cấp một số biểu đồ bạn sẽ không tìm thấy trong hầu hết các thư viện, như & nbsp; các lô đường viền, & nbsp; dendrograms và & nbsp; 3D. Được tạo bởi: & nbsp; Plotly, có sẵn trong & nbsp; chế độ nơi để tìm hiểu thêm: & nbsp; https: //plot.ly/python/ Plotly, available in Mode Where to learn more: https://plot.ly/python/ Thử âm mưu trong chế độ. Geoplotlib& NBSP; Choropleth (Andrea Cuttone) Geoplotlib là một hộp công cụ để tạo bản đồ và vẽ dữ liệu địa lý. Bạn có thể sử dụng nó để tạo ra nhiều loại bản đồ, như choropleths, nhiệt và bản đồ mật độ chấm. Bạn phải có & nbsp; pyglet & nbsp; (giao diện lập trình hướng đối tượng) được cài đặt để sử dụng geoplotlib. Tuy nhiên, vì hầu hết các thư viện trực quan hóa dữ liệu Python không cung cấp bản đồ, thật tuyệt khi có một thư viện chỉ dành riêng cho họ. Được tạo bởi: & nbsp; Andrea Cuttone Where to learn more: https://github.com/andrea-cuttone/geoplotlib Tia& NBSP; SPORT ROT với dòng xu hướng (David Robinson) GLEAM được lấy cảm hứng từ gói R's & NBSP; Shiny & NBSP; Nó cho phép bạn biến các phân tích thành các ứng dụng web tương tác chỉ sử dụng các tập lệnh Python, vì vậy bạn không phải biết bất kỳ ngôn ngữ nào khác như HTML, CSS hoặc JavaScript. Gleam hoạt động với bất kỳ thư viện trực quan hóa dữ liệu Python. Khi bạn đã tạo một lô, bạn có thể xây dựng các trường trên đầu để người dùng có thể lọc và sắp xếp dữ liệu. Được tạo bởi: & nbsp; David Robinson nơi để tìm hiểu thêm: & nbsp; https: //github.com/dgrtwo/gleam David Robinson Where to learn more: https://github.com/dgrtwo/gleam mất tích& NBSP; Ma trận vô tính (Aleksey Bilogur) Đối phó với dữ liệu bị thiếu là một nỗi đau. MissingNo cho phép bạn nhanh chóng đánh giá tính đầy đủ của một bộ dữ liệu với bản tóm tắt trực quan, thay vì đi qua một bảng. Bạn có thể lọc và sắp xếp dữ liệu dựa trên sự hoàn thành hoặc tương quan điểm với bản đồ nhiệt hoặc dendrogram. Được tạo bởi: & nbsp; Aleksey Bilogur ở đâu để tìm hiểu thêm: & nbsp; https: //github.com/residentmario/missingno Aleksey Bilogur Where to learn more: https://github.com/ResidentMario/missingno Da& nbsp; biểu đồ lưới với thang đo phù hợp (Christopher Groskopf) Người sáng tạo của Leather, Christopher Groskopf, đặt nó tốt nhất: Da Leather là thư viện biểu đồ Python cho những người cần biểu đồ ngay bây giờ và không quan tâm nếu họ hoàn hảo. Nó được thiết kế để hoạt động với tất cả các loại dữ liệu và tạo ra các biểu đồ dưới dạng SVG, vì vậy bạn có thể mở rộng chúng mà không mất chất lượng hình ảnh. Vì thư viện này là tương đối mới, một số tài liệu vẫn đang được tiến hành. Các biểu đồ bạn có thể thực hiện là khá cơ bản nhưng đó là ý định. Được tạo bởi: & nbsp; Christopher Groskopf Where to learn more: https://leather.readthedocs.io/en/latest/index.html AltairĐồ chơi bằng hơi nước (Altair) Giống như Seaborn, & nbsp; Altair & nbsp; là một thư viện trực quan khai báo cho phép bạn tạo ra các biểu đồ & biểu đồ làm hài lòng thẩm mỹ; Nhưng không giống như Seaborn dựa trên matplotlib, ATair dựa trên Vega và Vega-Lite. Nó là tuyệt vời để tạo hình ảnh tương tác dễ dàng và nhanh chóng. Nhược điểm của nó là nó trông không đẹp như Plotly hoặc Bokeh, và một số người dùng đã đề cập đến gặp khó khăn khi sắp xếp các thành phần của nó. Được tạo bởi: & nbsp; jake vanderplas & nbsp; && nbsp; brian granger Jake Vanderplas & Brian Granger Nơi để tìm hiểu thêm: & nbsp; https: //altair-viz.github.io/index.html https://altair-viz.github.io/index.html FoliumMultiolyline (folium) Folium là một thư viện nguồn mở được xây dựng dựa trên sức mạnh dữ liệu của khả năng python và ánh xạ của tờ rơi.js (một thư viện JavaScript). Nó cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý. Bạn có thể xây dựng một loạt các bản đồ tương tác như bản đồ choropleth, bản đồ phân tán, bản đồ bong bóng, bản đồ nhiệt, v.v ... Một yếu tố mạnh mẽ của folium là các plugin khác nhau của nó như MarkerCluser, ScrollZoomToggler, DualMap cho phép bạn gói bản đồ tờ rơi và mở rộng chức năng của nó. Được tạo bởi: & nbsp; folium Folium Tìm hiểu thêm ở đâu: & nbsp; https: //github.com/python-visualization/folle https://github.com/python-visualization/folium Các bài đọc tuyệt vời khác về trực quan hóa dữ liệu PythonCó rất nhiều đánh giá và tổng quan tuyệt vời của các thư viện trực quan hóa dữ liệu Python ngoài kia. Kiểm tra một số mục yêu thích của chúng tôi:
Không có kinh nghiệm mã hóa? Không có vấn đề gì.Learn Python using real-world data with our free tutorial. Bài viết đề xuất
Cập nhật tháng 10 '22: Python 3.9 và các thư viện mới đã được thêm vào môi trường Notebook tiêu chuẩn.Xem bây giờ
Tìm hiểu cách trực quan hóa của chế độ có thể giúp bạn kể những câu chuyện mạnh mẽ hơn với dữ liệu của bạn trong video của chúng tôi. Các loại python trực quan hóa dữ liệu khác nhau là gì?8 loại trực quan dữ liệu phổ biến trong Python.. 1.) Phân tán:. 2.) Biểu đồ:. 3.) Biểu đồ thanh:. 4.) Biểu đồ hình tròn:. 5.) Countplot:. 6.) Boxplot:. 7.) Bản đồ nhiệt:. 8.) Dispplot:. Công cụ trực quan hóa dữ liệu là gì?Các công cụ trực quan hóa dữ liệu là các ứng dụng phần mềm hiển thị thông tin ở định dạng trực quan như biểu đồ, biểu đồ hoặc bản đồ nhiệt cho mục đích phân tích dữ liệu. Các công cụ như vậy giúp dễ hiểu và làm việc với số lượng dữ liệu khổng lồ.software applications that render information in a visual format such as a graph, chart, or heat map for data analysis purposes. Such tools make it easier to understand and work with massive amounts of data.
Matplotlib có phải là một công cụ trực quan hóa dữ liệu không?Matplotlib là một thư viện python cấp thấp được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu.Nó rất dễ sử dụng và mô phỏng MATLAB như đồ thị và trực quan hóa.Thư viện này được xây dựng trên đỉnh của các mảng Numpy và bao gồm một số lô như biểu đồ dòng, biểu đồ thanh, biểu đồ, v.v.
Các loại công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến là gì?Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu bao gồm biểu đồ (dòng, thanh hoặc bánh), các lô (bong bóng hoặc phân tán), sơ đồ, bản đồ (bản đồ nhiệt, bản đồ địa lý, v.v.) và ma trận.Có nhiều biến thể về các kỹ thuật cụ thể này mà các nhà thiết kế có thể sử dụng để đáp ứng các nhu cầu trực quan cụ thể dựa trên dữ liệu họ đang hoạt động. |
