Python绘图常用的库及介绍
basemap:Python的basemap库负责实现地理信息可视化,其功能之强大较GMT有过之而无不及。其底图数据库与GMT相同,封装了大量常用的地图投影、坐标转换功能,利用简洁的Python语法支持绘出多种多样的地理地图。
cufflinks:结合了plotly的强大功能和panda的灵活性,可以方便地进行绘图,避免了数据可视化过程中,对数据存储结构和数据类型进行复杂的麻烦。
matplotlib:是最经典的Python可视化绘图库。matplotlib就是MATLAB+Plot+Library,即模仿Matlab的绘图库,其绘图风格与Matlab类似。用于创建二维图和图形的底层库,有了它的帮助,你可以构建各种不同的图标,从直方图到散点图再到费笛卡尔坐标图,它都可以与很多流行的绘图库结合使用。
matplotlib 是Python可视化程序库的泰⽃。经过⼗⼏年它任然是Python使⽤者最常⽤的画图库。它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语⾔MATLAB⾮常接近。
由于 matplotlib 是第⼀个 Python 可视化程序库,有许多别的程序库都是建⽴在它的基础上或者直接调⽤它。⽐如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包,它们让你能⽤更少的代码去调⽤ matplotlib的⽅法。
虽然⽤matplotlib可以很⽅便的得到数据的⼤致信息,但是如果要更快捷简单地制作可供发表的图表就不那么容易了。就像Chris Moffitt在“Python可视化⼯具简介”中提到的⼀样:“功能⾮常强⼤,也⾮常复杂。”
matplotlib不同版本的区别可以参考官方文档Release notes — Matplotlib 3.5.2 documentation,截止到发文最新版本是3.5.2。
Plotly:一个很流行的库,可以让你轻松构建复杂的图形,该软件包含用于交互式web应用程,可实现轮廓图、三元图以及三维图等效果。
Pydot:纯Python编写的Graphviz接口,经常用于生产复杂的定向图和无向图,能够显示图形的结构,构建神经网络和基于决策树的算法时非常有效。
pyecharts:pyecharts是一款很棒的python画图工具库,很简单的api调用就能生成漂亮的图表,并且可以进行一些互动。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库,Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。pyecharts 功能非常强大,支持多达400+地图,支持JupyterNotebook、JupyterLab,可以集成Flask,Sanic,Django等主流Web框架。
seaborn:是基于matplotlib的,纯粹由Python开发的图形可视化库,在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易。"make a well-defined set of hard things easy",“默认情况下就能创建赏心悦目的图表”。包含更适合处理图标的默认设置,此外还有丰富的可视化库,包含一些复杂类型,比如说时间序列、联合分布图等。
turtle:是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中移动,从而在它爬行的路径上绘制了图形。
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