5个python数据可视化工具，赶快收藏起来！

在数据分析和处理的过程中，数据可视化是非常重要的一环。而Python作为一门优秀的计算机语言，自然也有着丰富的数据可视化工具。本文将介绍一些常用的Python数据可视化工具，希望能够为大家提供一些帮助。

Python数据可视化工具大集合

Matplotlib：

Matplotlib是Python 2D绘图库，也是Python中最常用的数据可视化工具之一。它提供了非常丰富的绘图选项，可以绘制线图、散点图、柱状图、饼图等多种类型的图表。同时，Matplotlib还支持自定义颜色、样式、标签等绘图属性，让用户可以轻松地制作出漂亮而高质量的图表。

它以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython Shell、Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。

Matplotlib 尝试使容易的事情变得更容易，使困难的事情变得可能，只需几行代码就可以生成图表、直方图、功率谱、条形图、误差图、散点图等。

为了简单绘图，该 pyplot 模块提供了类似于MATLAB的界面，尤其是与IPython结合使用时，对于高级用户，您可以通过面向对象的界面或MATLAB用户熟悉的一组功能来完全控制线型，字体属性，轴属性等。

官网：matplotlib.org.cn/

Seaborn：

Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化工具，专门用于绘制统计图表和信息图。它提供了更加美观、易于阅读的图表样式，适合直接用于展示和演示。Seaborn也支持自定义颜色、样式等属性，可以帮助用户更好地呈现数据。

Seaborn 可用于探索数据，它的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成信息图，其面向数据集的声明式 API可以专注于绘图的不同元素的含义，而不是如何绘制它们的细节。

Matplotlib 拥有全面而强大的 API，几乎可以根据自己的喜好更改图形的任何属性，seaborn 的高级界面和 matplotlib 的深度可定制性相结合，使得Seaborn既可以快速探索数据，又可以创建可定制为出版质量最终产品的图形。

官网：seaborn.pydata.org/

Plotly：

Plotly是一个交互式的数据可视化工具，可以生成动态的、可交互的图表。它支持多种类型的图表，包括散点图、线图、热力图、地图等，同时也支持自定义颜色、样式等属性。Plotly还提供了一个在线的可视化平台，用户可以在平台上分享和展示自己制作的图表。

Plotly支持创建静态图和交互式图，静态图适合用于数据分析报告，而交互式图则更适合在web应用程序和数据仪表板中使用，并且还支持在jupyter notebook中使用，方便进行数据分析和交互式数据可视化。

Plotly上手操作比较容易，在其官网上有很多图表案例可以直接使用，极大方便读者做数据分析，适合数据分析师使用。

官网：plotly.com/python/stati...

Bokeh：

Bokeh是另一个交互式的数据可视化工具，也可以生成动态的、可交互的图表。它支持多种类型的图表，包括散点图、线图、柱状图、等高线图等。Bokeh的优势在于它可以直接在Web浏览器中展示图表，用户可以通过滚轮、拖拽等方式交互地探索数据，比如可以通过滑动条改变折线图的X轴范围，通过复选框切换散点图的数据源等。这种交互式可视化可以让用户更深入地了解数据，发现数据中的规律和趋势。

Bokeh支持多种输出方式，可以将图表保存为HTML文件、PNG图片、SVG矢量图等。

同时，Bokeh也支持直接在Jupyter Notebook中显示图表，方便用户进行数据分析和展示。

Bokeh使用简单，只需要几行Python代码就可以创建一个交互式图表。而且Bokeh的官方文档详细且易懂，有丰富的示例代码可以参考。此外，Bokeh还提供了一些可视化工具，比如Bokeh Server可以让用户通过Web页面和数据进行交互。