5個(gè)巨棒的Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)
我說(shuō)棒就棒！略略略！
不知道學(xué)姐的粉絲中有多少是學(xué)數(shù)據(jù)分析的，數(shù)據(jù)分析不僅僅是簡(jiǎn)單的把數(shù)據(jù)歸類之后寫出ppt就行了，不只是“提數(shù)機(jī)器”。而當(dāng)數(shù)據(jù)分析師在跟老板匯報(bào)分析結(jié)果的時(shí)候就要把數(shù)據(jù)可視化方式，用最直觀的方式，讓老板了解你對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之后，給業(yè)務(wù)能帶來(lái)什么進(jìn)步。
掌握可視化庫(kù)進(jìn)行分析，能夠幫自己清晰的了解業(yè)務(wù)情況，也是數(shù)據(jù)分析師必備的技能。學(xué)姐今天介紹了5個(gè)巨棒的Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，一起學(xué)習(xí)！
本文主要從特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)方面介紹五個(gè)數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。
5 個(gè)可視化庫(kù)是：
1. Matplotlib
2. Seaborn
3. Altair
4. Missingno
5. Folium
Matplotlib
大家通常都是從matplotlib開始數(shù)據(jù)可視化。matplotlib是最基本的庫(kù)，也是最重要的庫(kù)。
特點(diǎn)：
它以Numpy作為基礎(chǔ)
它很像 MATLAB
提供了最基礎(chǔ)的圖表美
安裝和導(dǎo)入：
語(yǔ)法：
上圖是基本語(yǔ)法。matplotlib支持很多類型的繪圖，有線圖、散點(diǎn)圖、直方圖、條形圖等等。
它還具有子圖的功能，可以在一個(gè)畫布上看到多個(gè)圖。
優(yōu)勢(shì)：
提供對(duì)繪圖或圖形的每個(gè)元素的強(qiáng)大控制
簡(jiǎn)單的繪圖容易上手
支持自定義標(biāo)簽和文本
支持多格式輸出
當(dāng)所有的繪圖都需要在同一張畫布上看到時(shí)，這是制作子繪圖的好方法
對(duì)于 MATLAB 用戶來(lái)說(shuō)非常方便
作為初學(xué)者的良好開端
Seaborn
它是一個(gè)非常有用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，Matplotlib用作此庫(kù)的基礎(chǔ)，它以美化圖形和繪圖而聞名。
特點(diǎn)：
它使用 distplot、joint plot、pairplot、boxplot 等繪圖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
安裝和導(dǎo)入：
語(yǔ)法：
seaborn 使用不同的繪圖類型，根據(jù)類型，可以使用一列或兩列（x 或 x 和 y）作為繪圖。
在 set_style() 的幫助下，您可以使用不同的主題并進(jìn)一步美化繪圖。
優(yōu)勢(shì)：
它為統(tǒng)計(jì)分析提供了清晰的可視化
借助箱線圖和條形圖等圖表幫助找到分類變量和定量變量之間的關(guān)系
在熱圖的幫助下，它使相關(guān)矩陣更容易跟蹤。
提供易于定制的圖，例如 distplot，它既是密度圖又是直方圖。
Altair
另一個(gè)可供數(shù)據(jù)科學(xué)家用于統(tǒng)計(jì)可視化的優(yōu)秀替代庫(kù)，它使用 Vega 和 Vega-lite 作為基礎(chǔ)。
特點(diǎn)：
Dataframe 是它所使用的數(shù)據(jù)類型
安裝和導(dǎo)入：
基本語(yǔ)法：
圖表（數(shù)據(jù)）用于在繪圖中輸入數(shù)據(jù)，mark_plottype（）提到繪圖類型，encode（）提供有關(guān)列或/和形狀的信息，其工作方式與上文討論的seaborn庫(kù)的色調(diào)相同。
優(yōu)勢(shì)：
只需要為語(yǔ)法提供數(shù)據(jù)和列名，軸名稱可由該函數(shù)自動(dòng)處理，不需要額外的聲明。
簡(jiǎn)單簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法
幾乎所有類型的圖都使用相同的代碼，具有很大的靈活性。
在 graticulate() 函數(shù)的幫助下，也可以很好地處理地理數(shù)據(jù)。
在用于聚合的內(nèi)置語(yǔ)法的幫助下，也可以很好地處理平均值的數(shù)據(jù)可視化，其他庫(kù)就沒有這么方便。
Missingno
顧名思義，該庫(kù)用于可視化數(shù)據(jù)缺失的位置。
在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域工作的每個(gè)人都會(huì)遇到缺失值，這是最常見的數(shù)據(jù)問題類型。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上訓(xùn)練數(shù)據(jù)之前，處理缺失值是最重要的先決條件之一。
特點(diǎn)：
它通常用于查找缺失值
熱圖、條形圖、矩陣、散點(diǎn)圖等圖表有助于可視化數(shù)據(jù)中的缺失值。
安裝和導(dǎo)入：
語(yǔ)法：
優(yōu)勢(shì)：
在探索性數(shù)據(jù)分析階段非常方便
節(jié)省時(shí)間，因?yàn)槿藗兛梢酝ㄟ^數(shù)據(jù)可視化了解確切的缺失值濃度，因此處理變得更容易
非常簡(jiǎn)單的語(yǔ)法
Folium
它是少數(shù)致力于可視化地理空間數(shù)據(jù)的庫(kù)之一。地理空間數(shù)據(jù)是地圖和位置形式的數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)主要從 GPS、移動(dòng)設(shè)備、衛(wèi)星圖像和其他資源中檢索。
對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析稱為地理空間分析。它在天氣預(yù)報(bào)、電信、城市規(guī)劃等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
特點(diǎn)：
安裝和導(dǎo)入：
語(yǔ)法：
它需要位置的緯度和經(jīng)度，并且提供了多種地圖樣式所依賴的圖塊樣式。
標(biāo)記功能：
這個(gè)庫(kù)的標(biāo)記功能有助于標(biāo)記特定位置。
優(yōu)勢(shì)：
簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)法
標(biāo)記等功能有助于進(jìn)一步自定義地圖
使地理空間分析變得容易，因?yàn)樗且粋€(gè)專門的庫(kù)
總結(jié)
數(shù)據(jù)可視化是構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)模型的最重要步驟之一。數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作是借助數(shù)據(jù)講故事。
希望大家能夠知道、學(xué)會(huì)并掌握以上學(xué)姐總結(jié)介紹的這5個(gè)庫(kù)，便捷你的學(xué)習(xí)和工作！趕緊用起來(lái)吧！
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